최근 AI 커뮤니티에서 프리트레이닝과 포스트트레이닝 중 어느 것이 더 중요한가에 대한 논쟁이 뜨겁다. 어떤 이들은 프리트레이닝이 상품화되면서 포스트트레이닝의 가치가 더 커졌다고 주장하고, 또 다른 이들은 여전히 프리트레이닝이 AI 모델의 핵심이라고 반박한다. 하지만 이런 이분법적 사고는 AI 개발의 복합적 현실을 놓치고 있다.
각자의 역할이 다르다
프리트레이닝은 AI 모델의 기초 체력을 만드는 과정이다. 마치 운동선수가 기본기를 쌓는 것과 같다. 여기서는 언어의 구조, 세상 지식, 추론 능력의 토대가 형성된다. 아무리 뛰어난 포스트트레이닝을 해도 기본 역량이 부족한 모델은 한계가 있다.
포스트트레이닝은 그 기초 체력을 실전에서 활용할 수 있게 다듬는 과정이다. 안전성, 유용성, 특정 도메인에 대한 전문성을 부여한다. 기본기가 뛰어난 운동선수를 특정 포지션의 전문가로 만드는 것과 비슷하다.
시대별 중요도 변화는 자연스럽다
현재 포스트트레이닝에 더 주목받는 이유는 명확하다:
- 기본 모델의 성능 상향평준화: GPT-4, Claude, Llama 등 기본 성능이 뛰어난 모델들이 등장하면서 차별화 포인트가 포스트트레이닝으로 이동했다.
- 실용성의 중요성: 모델이 아무리 똑똑해도 안전하지 않거나 사용자 의도를 잘못 이해하면 쓸모가 없다.
- 도메인 특화의 필요성: 의료, 법률, 교육 등 각 분야에서 특화된 AI가 필요해졌다.
하지만 이것이 프리트레이닝의 가치가 사라졌다는 뜻은 아니다. 오히려 좋은 프리트레이닝이 있어야 포스트트레이닝도 효과적이다.
상호보완적 관계
실제로는 다음과 같은 상호보완적 관계가 있다:
프리트레이닝의 지속적 중요성
- 새로운 아키텍처: Transformer 이후에도 MoE, Mamba 등 혁신이 계속된다
- 효율성 개선: 같은 성능을 더 적은 자원으로 달성하는 기술
- 멀티모달: 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 비디오를 통합하는 기술
포스트트레이닝의 진화
- 정교한 정렬: 인간의 복잡한 가치와 의도를 더 잘 이해하는 기술
- 개인화: 각 사용자나 조직의 니즈에 맞는 커스터마이징
- 안전성: AI의 위험을 최소화하면서 유용성을 극대화하는 기술
균형잡힌 시각이 필요하다
AI 개발은 파이프라인 전체가 중요하다. 한 부분이 뛰어나도 다른 부분이 부족하면 전체 성능이 떨어진다.
- 스타트업이나 특정 도메인: 기존 프리트레이닝 모델을 활용해 포스트트레이닝에 집중하는 것이 효율적일 수 있다.
- Big Tech이나 AI 연구소: 프리트레이닝과 포스트트레이닝 모두에서 혁신을 추구해야 한다.
- 연구자들: 각자의 전문성에 따라 한 분야에 집중하되, 다른 분야와의 연계를 이해해야 한다.
결론
프리트레이닝 vs 포스트트레이닝 논쟁은 사실 잘못된 이분법이다. 둘 다 AI 발전의 핵심 축이며, 시대에 따라 상대적 중요도가 변할 뿐이다.
진정한 AI 혁신은 양쪽 모두에서 일어날 것이다. 우리가 해야 할 일은 어느 쪽이 더 중요한가를 따지는 것이 아니라, 각각의 고유한 가치를 인정하고 서로 시너지를 낼 수 있는 방법을 찾는 것이다.
AI는 여전히 초기 단계다. 앞으로도 예상치 못한 돌파구가 양쪽 모두에서 나올 가능성이 높다. 열린 마음으로 지켜보자.
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