[멘토링] RAG와 파인튜닝

[wint3rx3]

🙋질문자

카테부 판교 2기 / 21조 - yohan.kim(김영홍)/인공지능

✏️ 궁금한 내용

1. LLM 베이스 모델을 이용하여 프로젝트를 사용할 때, RAG와 파인튜닝(LoRA) 전략을 많이 사용하는 것 같습니다. 두 방법 모두 모델을 특정 분야에서 양질의 답변을 유도하기 위한 방법인 만큼, 어떤 상황에서 어느 방법이 더 장점을 가지는지 여쭙고 싶습니다. (어느 상황에 뭘 써야 할지)
2. 어느 정도의 데이터 수집하여 적용하여야 유의미한 성과가 이어진다고 가늠을 하시는지 궁금합니다.
3. COT, Few-shot, multi-turn은 각각 어느 상황에서 경험적으로 장점을 잘 발휘했는지. 그리고 모델 튜닝 없이 프롬프팅으로 성능을 향상시키는 방법으로 노하우를 전수해주실 수 있으실까요?