LLM 미세 조정, 치명적 망각을 넘어 성능과 효율성을 동시에 잡는 방법은?

최근 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 보여주고 있지만, 새로운 작업에 맞춰 미세 조정될 때 기존 역량을 잃어버리는 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’이라는 심각한 문제에 직면하고 있습니다. 이는 기업 환경에서 LLM을 지속적으로 업데이트하고 특화하는 데 큰 걸림돌이 됩니다.

치명적 망각, 왜 문제일까요?

LLM을 특정 작업에 맞게 미세 조정하면 해당 작업의 성능은 향상되지만, 기존에 학습했던 지식이나 능력을 잊어버리는 현상이 발생합니다. 예를 들어, 고객 서비스에 특화된 LLM을 개발하기 위해 미세 조정하면, 이전에 잘 수행했던 번역이나 요약 작업의 성능이 저하될 수 있습니다. 이는 LLM을 다양한 작업에 활용하고자 하는 기업에게 큰 제약으로 작용합니다.

기존 해결 방식의 한계

기존에는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 작업을 위한 별도의 모델이나 어댑터를 사용하는 방식이 주로 활용되었습니다. 하지만 이러한 방식은 모델 관리의 복잡성을 증가시키고 비용을 상승시킬 뿐만 아니라, 성능 회귀를 방지하기 위해 지속적인 재검증 작업을 필요로 한다는 단점이 있습니다. 마치 동물원처럼 다양한 모델을 관리해야 하는 상황이 발생하는 것이죠.

자기 증류 미세 조정(SDFT), 새로운 대안의 등장

MIT, 임프로버블 AI 랩, 취리히연방공대 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 '자기 증류 미세 조정(Self-Distillation Fine-Tuning, SDFT)'이라는 새로운 미세 조정 기법을 제시했습니다. SDFT는 모델 스스로가 교사 역할을 수행하여, 기존 역량을 유지하면서 새로운 역량을 학습하도록 유도하는 방식입니다. 이를 통해 치명적 망각을 크게 줄이고 모델 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.

SDFT의 작동 원리

SDFT는 문맥 내 학습 능력을 활용하여 시연 데이터로부터 온정책 학습 신호를 생성합니다. 학습 과정에서 동일한 모델이 교사 버전과 학생 버전으로 나뉘어 역할을 수행합니다. 교사 버전은 질의와 전문가 예시에 모두 조건화되어 학생 모델에게 모범 답안을 제시하고, 학생 버전은 실제 배포 환경을 반영하여 질의만을 입력받아 스스로 답변을 생성합니다. 학생 모델은 자신이 생성한 답변을 교사 모델의 예측과 정렬하도록 파라미터를 업데이트하며 학습합니다.

SDFT의 효과와 한계

실험 결과, SDFT는 기존 지도 미세 조정(SFT) 방식에 비해 역량 학습과 지식 습득 작업 전반에서 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 신규 작업 정확도를 높이면서도 치명적 망각을 크게 줄이는 효과를 입증했습니다. 하지만 SDFT는 SFT에 비해 더 긴 학습 시간과 더 많은 연산 자원을 요구하며, 강력한 문맥 내 학습 능력을 갖춘 우수한 기반 모델에 의존한다는 한계도 가지고 있습니다.

기업 도입을 위한 과제와 전망

SDFT는 모델 동물원 운영의 필요성을 제거하고 성능 회귀 검증 인프라 구축 부담을 줄여준다는 점에서 매력적인 대안이지만, 상용 배포를 위해서는 여전히 해결해야 할 과제들이 남아있습니다. 예를 들어, 모델이 자체 생성 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 재현성 확보를 위한 엄격한 버전 관리와 산출물 로그 기록 시스템 구축이 필요합니다.

결론

SDFT는 LLM 미세 조정 분야에서 획기적인 진전을 가져올 잠재력을 가진 기술입니다. 하지만 본격적인 기업 도입을 위해서는 SDFT의 장점과 한계를 명확히 이해하고, 기술적 과제를 해결하기 위한 지속적인 연구와 투자가 필요합니다. 앞으로 SDFT가 LLM 활용의 효율성과 확장성을 높이는 데 기여할 수 있기를 기대합니다.