기초 모델은 닫힌 시스템이다. 기초 모델의 성능은 훈련 데이터에 제약받으므로, 실제로 사용
할 때는 추가 정보를 제공해야 하는 경우가 많다. 예를 들어 모델이 훈련될 때는 아직 발생하지
않은 사건에 관한 내용을 생성하려면 그 사건에 관한 정보를 모델에게 추가로 제공해야 한다.
비공개 정보나 기밀 정보, 또는 어떠한 이유로 모델 훈련 담당자가 접근할 수 없었던 정보의 경
우도 마찬가지이다.
그런데 그런 추가 지식을 주입하기 위해
LLM
을 다시 훈련하거나 기초 모델에 대한 후속 사전
훈련
continued
pre
-
training
(
CPT
)을 수행하는 것은 비현실적이다. 훈련 한 번에 드는 비용도 엄청난
데, 정보가 워낙 빠르게 변하기 때문에 그런 훈련을 매우 자주 수행해야 하므로 비용이 수천만
달러에 달할 수 있다.
1
그래서 일반적으로는 기초 모델을 있는 그대로 사용하면서 실행 시점에
서 지식을 추가하는 방식이 선호된다.
런타임에 기초 모델에 추가 정보를 제공하는 핵심 패턴은
2020
년 페이스북
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(현재는 메타 소속) 연구원들이 발표한 기념비적인 논문 「
Retrieval
-
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Knowledge
-
Intensive
NLP ...
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