이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GenAI 기반 자가 학습 시스템 구축에서 가장 먼저 한 일은 학습 루프의 단위를 정하는 것이었습니다. 언제 재학습이 필요한지, 어떤 데이터를 피드백으로 쓸 것인지를 먼저 정의하지 않으면 시스템이 방향 없이 돌아갑니다. 저는 사용자 피드백 신호(클릭, 수정, 무시)를 기반으로 약 300~500개 샘플이 쌓일 때마다 파인튜닝 파이프라인이 트리거되도록 설계했습니다. 기술 선택 기준은 재학습 비용과 추론 레이턴시의 트레이드오프였고, 소형 모델을 자주 갱신하는 방식이 대형 모델을 간헐적으로 업데이트하는 것보다 우리 케이스에 맞는다고 판단했습니다. 실제로 초기에 라벨링 기준이 모호해 피드백 데이터 품질이 나빠지는 문제가 있었는데, 라벨 가이드라인을 문서화하고 샘플 리뷰 단계를 추가해 해결했습니다. 이 경험에서 자가 학습 시스템은 모델 아키텍처보다 데이터 품질 관리 파이프라인이 더 많은 시간을 차지한다는 것을 배웠습니다.
GenAI 자가 학습 시스템에서 RAG와 파인튜닝을 선택하는 기준을 먼저 잡는 것이 중요합니다. RAG는 최신 정보나 도메인 특화 문서를 실시간으로 참조해야 할 때 적합하고, 파인튜닝은 특정 응답 스타일이나 태스크에 최적화된 동작이 필요할 때 씁니다.
두 가지를 혼합할 때는 RAG로 사실 정확도를 높이고, 파인튜닝으로 응답 형식과 톤을 잡는 역할 분리가 효과적입니다. 파인튜닝 데이터는 사용자 피드백에서 추출한 고품질 사례를 선별해야 하고, 저품질 데이터가 들어가면 오히려 성능이 낮아집니다. 학습 파이프라인보다 데이터 품질 관리가 더 중요합니다.
RAG는 사실성, 파인튜닝은 스타일 역할 분리가 핵심입니다. 데이터 품질이 학습 파이프라인보다 중요합니다. 두 전략의 역할 분리가 성능을 만듭니다.
자가 학습 시스템에서 가장 간과하기 쉬운 것이 모델 드리프트 감지입니다. 지속적으로 학습하다 보면 어느 순간 모델이 원래 목적에서 벗어나는 방향으로 이동할 수 있습니다. 학습 전후 성능 지표를 비교하는 평가 파이프라인을 배포 과정에 포함시켜야 합니다. 새 버전이 기존 버전보다 지표가 낮으면 자동으로 롤백하는 구조를 만들면 안전합니다. 또한 모델 버전 관리를 통해 언제든지 이전 버전으로 돌아갈 수 있는 체계를 갖추는 것이 지속적 학습 시스템의 안정성을 만듭니다.
드리프트 감지와 버전 관리가 자가 학습 시스템의 안정성을 만듭니다. 평가 파이프라인 없는 지속 학습은 방향을 잃습니다. 자동 롤백 구조가 배포 안전성의 핵심입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 콜마그룹 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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