AI 기술의 진화: 프롬프트 엔지니어링부터 파운데이션 모델 트레이닝까지

AI 기술은 그동안 눈부신 발전을 이뤘습니다. 단순한 프롬프트 엔지니어링부터 시작하여, RAG, 에이전트 AI, 파인튜닝, 그리고 궁극적으로는 파운데이션 모델 트레이닝으로 이어지는 발전 단계를 통해 점점 더 인간과 유사한 지능을 구현하고 있습니다.

오늘은 이 5단계를 그림과 함께 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다.

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🧩 1단계: 프롬프트 엔지니어링 $(Prompt\,Engineering)$

✅ 정의

프롬프트 엔지니어링은 LLM에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력 문장을 설계하는 기술입니다.

예시:
"이 문장을 요약해줘: ..."
"이 글을 마케팅 문구로 바꿔줘"

📌 특징

• 모델 자체를 변경하지 않음
• 텍스트 입력만으로 다양한 응답 유도
• 규칙 설계에 가까운 접근

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🔗 2단계: RAG $(Retrieval-Augmented\,Generation)$

✅ 정의

외부 지식을 검색(Retrieval)하고, 이를 기반으로 응답을 생성(Generation)하는 방식입니다.

예시:
"우리 회사 제품 매뉴얼 PDF를 기반으로 질문에 답해줘"

📌 특징

• 검색 + 생성 구조 : LLM이 모든 정보를 기억할 필요 없음
• 최신 정보를 반영 가능
• 파인튜닝 없이도 정확도 상승 가능

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🤖 3단계: Agentic AI

✅ 정의

LLM이 능동적으로 도구를 선택하고, 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 시스템입니다.

예시:
"파일에서 고객 불만을 분석해 인사이트 보고서를 작성해줘"

📌 특징

• Tool Use, Planning, Memory 활용
• 체계적인 사고와 작업 자동화 가능
• LangChain, AutoGen 등 프레임워크 사용

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🧠 4단계: 파인튜닝 $(Fine-tuning)$

✅ 정의

기존 LLM에 특정 데이터셋을 기반으로 추가 학습을 수행해 특정 도메인에 특화된 모델을 만드는 방식입니다.

예시:
병원 기록 데이터를 기반으로 환자 질병을 더 정확히 예측하는 모델 만들기

📌 특징

• 도메인 특화 학습 가능
• 응답 일관성과 정밀도 상승
• 적은 양의 데이터로도 효과 있음 : LoRA, QLoRA 등

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🌍 5단계: 파운데이션 모델 트레이닝 $(Foundation\,Model\,Training)$

✅ 정의

수십억~수조 개의 파라미터를 가진 모델을 대규모 코퍼스$(corpus)$를 기반으로 처음부터 학습시키는 단계입니다.

예시:
GPT-4, Claude, Gemini 같은 초거대 모델의 학습 과정

📌 특징

• 막대한 연산 자원 필요 : TPU, GPU 클러스터 등
• 범용 언어 능력 형성
• 전 세계 지식을 기반으로 학습

 

수많은 데이터를 기반으로 범용 언어 지능을 학습

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📈 요약: AI 기술 발전 단계별 비교

단계사용자 요구모델 수정 여부특징활용 예

1. 프롬프트 엔지니어링	문장 설계	X	규칙 기반 설계	ChatGPT 사용
2. RAG	정보 검색 결합	X	외부 지식 반영	PDF Q&A
3. 에이전트 AI	작업 수행	X	툴 사용 및 계획	자동화 업무
4. 파인튜닝	도메인 특화	O	일관된 출력	의료 모델
5. 파운데이션 트레이닝	범용 AI	O 전체 학습	초거대 지능	GPT-4 등

 

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✍️ 마무리

AI의 발전 단계는 단순한 입력 기술에서 시작해, 점점 더 복잡하고 능동적인 시스템으로 진화하고 있습니다. 여러분이 현재 어떤 단계에 있든, 그다음 단계는 분명히 업무의 효율과 가능성을 더 확장시켜 줄 것입니다.