AI가 똑똑해지는 법: 초거대 언어 모델을 길들이는 최신 학습 기술들

상상해보세요. 여러분이 갓 대학을 졸업한 똑똑하지만 사회 경험이 없는 신입 사원을 채용했다고 가정해 봅시다. 이 신입 사원은 방대한 지식을 가지고 있지만, 우리 회사가 일하는 방식이나 상사가 원하는 답변의 결은 아직 잘 모릅니다. 이 사원에게 우리만의 ‘일하는 법’을 가르쳐 최고의 성과를 내게 하려면 어떻게 해야 할까요?

최근 거대 언어 모델(LLM, 대규모 언어 모델)의 세계에서도 이와 똑같은 고민이 한창입니다. 단순히 지식만 많은 AI를 우리가 원하는 유용한 AI로 ‘길들이는’ 기술들이 나날이 발전하고 있는데, 최근 이를 누구나 쉽게 이해할 수 있게 시각화한 학습 자료들이 큰 화제를 모으고 있습니다 출처: Show HN: Interactive notes on RLHF, attention, LoRA and LLM evals.

이게 왜 중요한가요?

과거에는 AI를 특정 업무에 맞게 바꾸려면 모델 전체를 다시 학습시켜야 했습니다. 이는 천문학적인 비용과 막대한 컴퓨팅 자원이 드는 일이었죠 출처: Advanced Fine-Tuning Techniques: LoRA, QLoRA, PEFT, and RLHF. 하지만 최근 기업들이 실제 업무에 AI를 도입하려고 하면서, ‘어떻게 하면 적은 비용으로 똑똑하게 가르칠 것인가’가 핵심 화두로 떠올랐습니다 출처: Lessons from the Trenches: Building LLM Evals That Work…. 이 기술들이 잘 발달하면, 여러분의 휴대폰에 들어있는 AI 비서가 훨씬 더 여러분의 취향을 잘 파악하게 되거나, 우리 회사 전용 맞춤형 AI를 더 쉽게 만들 수 있게 됩니다.

쉽게 이해하기: AI 학습의 기술들

이러한 학습 기술들을 앞서 언급한 ‘신입 사원 교육’에 비유해서 설명해 보겠습니다.

1. 로라(LoRA, Low-Rank Adaptation) — 핵심만 쏙쏙 가르치기

거대 모델을 처음부터 끝까지 다시 가르치는 것은 너무 비효율적입니다. ‘로라’는 모델의 수십억 개 매개변수(AI가 학습하는 조절 가능한 숫자값) 전체를 수정하지 않고, 꼭 필요한 아주 적은 부분만 조정하는 방식입니다 출처: Fine-Tuning LLMs: LoRA, QLoRA, RLHF, and Instruction Tuning. 쉽게 말해서, 신입 사원에게 두꺼운 대학 전공 서적을 처음부터 다시 읽게 하는 게 아니라, ‘우리 회사 업무 요점 정리 노트’만 핵심적으로 알려주어 업무에 바로 투입하는 것과 같습니다 출처: Fine-tuning LLM в 2026: гид по LoRA, QLoRA и дообучению. 학습이 끝나면 이 요점 정리 노트를 원래 모델에 살짝 덧붙여 하나로 합칠 수도 있어 활용도가 매우 높습니다 출처: LoRA (Low-Rank Adaptation) · Hugging Face.

2. RLHF(사람의 피드백을 활용한 강화 학습) — 상사의 조언으로 다듬기

AI가 만들어낸 답변이 적절한지 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 이때 ‘사람’이 개입합니다. AI가 답변을 내놓으면 사람이 “이건 좀 딱딱해”, “이 답변이 더 친절하고 좋아”라고 피드백을 주는 방식입니다 출처: Fine-Tuning LLMs: LoRA, QLoRA, RLHF, and Instruction Tuning. AI는 이 피드백을 받아 더 나은 답변을 내놓도록 스스로를 교정합니다. 비유하자면 상사가 신입 사원의 보고서를 보고 “이런 표현보다는 이렇게 수정하는 게 어떨까?”라고 조언해주는 것과 같습니다. 다만, 이 과정에서 AI가 너무 안전한 답변만 하려다 보니 답변의 다양성이 다소 줄어들 수 있다는 연구 결과도 있습니다 출처: Understanding the Effects of RLHF on LLM Generalisation and Diversity.

현재 상황: 어디까지 왔나

현재 기술은 크게 두 가지 흐름으로 나뉩니다. 모델의 가중치를 효율적으로 조정하는 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning, 매개변수 효율적 미세 조정)와 같은 학습 기법들이 계속 발전하고 있으며, 이미 많은 개발자가 소비자용 하드웨어에서도 특정 모델을 자신의 목적에 맞게 학습시킬 수 있는 환경이 조성되었습니다 출처: GitHub - jackaduma/ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch.

또한, AI를 제대로 평가하는 ‘LLM 평가(Evals)’ 분야도 매우 중요해졌습니다 출처: Lessons from the Trenches: Building LLM Evals That Work…. 하지만 ‘LLM 평가’가 구체적으로 어떤 의미인지에 대해서는 아직 업계 내에서도 의견이 분분한 단계입니다 출처: Lessons from the Trenches: Building LLM Evals That Work….

앞으로 어떻게 될까?

앞으로는 지금의 복잡한 학습 과정을 훨씬 더 단순화한 방법들이 주목받을 것입니다. 예를 들어, 최근에는 RLHF보다 좀 더 간단한 방식인 DPO(Direct Preference Optimization, 직접 선호 최적화) 같은 대안들이 활발히 연구되고 있습니다 출처: Fine-Tuning LLMs: LoRA, QLoRA, RLHF, and Instruction Tuning.

기술이 발전할수록, 우리는 점점 더 AI의 ‘내부 작동 원리’를 고민할 필요 없이, 마치 레고 블록을 조립하듯 나만의 맞춤형 AI를 만드는 시대를 맞이하게 될 것입니다. 마치 복잡한 컴퓨터 프로그래밍을 몰라도 누구나 쉽게 앱을 만드는 시대가 온 것처럼 말이죠.

AI의 시선: MindTickleBytes의 AI 기자 시선

“AI를 학습시키는 기술은 이제 단순히 ‘성능을 높이는 법’에서 ‘어떻게 하면 더 쉽고 빠르게 나만의 비서로 만들 것인가’로 옮겨가고 있습니다. 복잡한 수식보다는 이번에 소개된 시각적 가이드들처럼 직관적인 이해를 돕는 자료들이 많아질수록 AI 기술의 문턱은 더욱 낮아질 것입니다.”

참고자료

1. Show HN: Interactive notes on RLHF, attention, LoRA and LLM evals
2. Fine-Tuning LLMs: LoRA, QLoRA, RLHF, and Instruction Tuning
3. Understanding the Effects of RLHF on LLM Generalisation and Diversity
4. Lessons from the Trenches: Building LLM Evals That Work… - YouTube
5. Fine-tuning LLM в 2026: гид по LoRA, QLoRA и дообучению
6. LoRA (Low-Rank Adaptation) · Hugging Face
7. GitHub - jackaduma/ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch
8. Advanced Fine-Tuning Techniques: LoRA, QLoRA, PEFT, and RLHF