전이학습과 파인튜닝

전이학습과 파인튜닝, 파운데이션 모델을 제대로 활용하려면

요즘 인공지능 모델을 활용한 프로젝트를 하다 보면 '파운데이션 모델', '전이학습', '파인튜닝' 같은 용어들을 자주 접하게 된다. 특히 최근에는 거대한 사전학습(pretrained) 모델들이 다양한 작업에 재사용되면서, 이 개념들을 제대로 이해하는 것이 매우 중요해졌다.

하지만 이 단어들이 비슷하게 쓰이다 보니 헷갈리는 경우가 많다. 이번 글에서는 전이학습과 파인튜닝이 각각 어떤 개념인지, 그리고 파운데이션 모델을 실제로 어떻게 활용할 때 어떤 방식을 선택해야 하는지 중심으로 정리해본다.

파운데이션 모델이란?

파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터로 학습되어 다양한 작업에 범용적으로 사용할 수 있는 대형 사전학습 모델을 말한다. 대표적으로는 GPT, BERT, CLIP, DINO, SAM(Segment Anything Model), Stable Diffusion 등이 있다. 한 가지 작업에 국한되지 않고, 언어, 이미지, 영상 등 여러 분야에서 기본 구조로 활용할 수 있다는 특징이 있다.

이런 모델은 수십억 개의 파라미터를 갖고 있으며, 보통은 대규모 기업이나 연구기관에서 학습시킨 후 오픈소스로 공개된다. 일반 사용자나 기업은 이 모델을 그대로 쓰거나, 자신의 작업에 맞게 일부 조정해서 사용한다.

이때 등장하는 두 가지 전략이 바로 전이학습과 파인튜닝이다.

전이학습: 모델의 일반적 능력을 그대로 활용

전이학습은 파운데이션 모델이 이미 학습한 지식을 새로운 작업에 '그대로 활용'하는 방식이다. 예를 들어, 이미지넷으로 학습된 비전 모델에서 고양이와 개를 구분하는 능력은 아주 일반적인 시각 정보에 기반하고 있다. 이를 그대로 사용해 의료 영상 분류나 상품 이미지 태깅 등 다른 작업에 적용할 수 있다.

이 경우에는 모델의 대부분을 '동결(freeze)'시키고, 마지막 몇 개의 층만 새로운 데이터에 맞게 추가하거나 바꾸는 수준에서 마무리된다. 즉, 모델이 가진 일반적 표현 능력을 활용하고, 새로운 작업에 필요한 최소한의 조정만 가하는 것이 핵심이다.

보통 데이터가 많지 않거나, 빠르게 베이스라인을 만들고자 할 때 적합한 방식이다.

파인튜닝: 모델을 내 문제에 맞게 재학습

반면, 파인튜닝은 파운데이션 모델의 일부 또는 전부를 다시 학습시키는 방식이다. 모델이 가지고 있는 일반적 능력은 기반으로 삼되, 작업 특성에 맞게 세밀하게 조정하는 것이다.

예를 들어, BERT를 감정 분석에 활용하고자 할 때, 단순히 출력층만 바꾸는 것이 아니라 중간층부터 마지막까지 모델을 재학습시키면 해당 도메인에 더 최적화된 결과를 낼 수 있다. 이때는 GPU 자원과 시간이 더 많이 필요하지만, 성능도 그만큼 좋아질 가능성이 크다.

특히 도메인이 기존 모델과 많이 다를 경우, 예컨대 법률 문서나 의료 기록처럼 특수한 언어 스타일을 가진 데이터라면 파인튜닝이 거의 필수적이다.

핵심 차이: '얼마나 학습하느냐'가 기준

전이학습과 파인튜닝의 차이는 결국 모델을 '얼마나 수정하느냐'에 있다. 전이학습은 기존 모델을 거의 그대로 사용하고, 파인튜닝은 모델을 적극적으로 수정해서 내 작업에 맞게 바꾼다. 다시 말해, 전이학습은 모델을 가져와 얹는 것이고, 파인튜닝은 모델을 가져와 갈아엎는 것이다.

실무에서 어떻게 선택할까?

파운데이션 모델을 활용한 프로젝트를 진행할 때 가장 먼저 고려할 점은 데이터 양과 도메인의 특수성이다.

• 데이터가 적고 일반적인 작업이면 전이학습만으로도 충분하다. 예: 문서 요약, 상품 분류 등
• 데이터가 많거나 도메인이 특수하면 파인튜닝을 고려해야 한다. 예: 법률 문서 요약, 방사선 사진 분류 등
• 성능이 중요한 경우, 전이학습으로 베이스라인을 만든 후 파인튜닝으로 성능을 개선하는 방식도 자주 쓰인다.

또한 최근에는 파인튜닝 없이도 프롬프트 엔지니어링만으로도 성능을 끌어올릴 수 있는 경우가 많아졌다. 하지만 여전히 높은 정밀도와 일관성이 필요한 작업에서는 파인튜닝의 필요성이 존재한다.

마무리하며

파운데이션 모델의 시대가 열리면서, 이제는 모델을 직접 학습시키는 것보다 '어떻게 잘 가져다 쓰느냐'가 더 중요해졌다. 전이학습과 파인튜닝의 차이를 명확히 이해하고, 프로젝트의 목적과 데이터 특성을 고려해 적절한 전략을 선택하는 것이 핵심이다.

어떤 작업이든, 처음부터 끝까지 다 만들 필요는 없다. 이미 잘 만들어진 모델을 어떻게 내 문제에 잘 맞게 쓸 것인가, 이제는 이 질문이 훨씬 더 중요해졌다.