Fine-tuning과 RAG를 활용한 특정 도메인 챗봇 제작 방법 비교

손지원; 김민성; 김부건; 박상준; 표성민; 배지훈; 이종혁

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 손지원 (대구가톨릭대학교) 김민성 (대구가톨릭대학교) 김부건 (대구가톨릭대학교) 박상준 (대구가톨릭대학교) 표성민 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.5

수록면: 341 - 344 (4page)

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본 논문은 특정 도메인 챗봇 모델의 성능을 향상하기 위해 Fine-tuning 방식과 RAG 방식을 비교하는 실험을 다룬다. Fine-tuning 방식은 미리 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 기술이며, RAG 방식은 외부데이터를 활용하여 정확한 답변을 생성하는 방식이다. 실험은 두 방식을 동일한 데이터 세트에 적용하여 10가지 질문에 대한 성능을 비교했다. Fine-tuning 방식은 환각 현상과 답변 오류가 빈번하게 발생하며 정확도와 정답률이 낮았다. 반면 RAG 방식은 환각 현상과 삽입 오류가 적고, 정확도와 정답률이 훨씬 높았다. 따라서 실험 결과로 보아, RAG 방식이 Fine-tuning 방식보다 데이터에 대한 정확한 답변을 제공하는 데 더 적합하다는 것을 확인할 수 있다.

#Chatbot #Fine-tuning #RAG #LLM #Hallucination

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