GPT 응답 정리.

Ollama  API 

1. /api/generate - 단건 텍스트 응답.

2. /api/chat - 대화형 응답.

/api/generate와 /api/chat 엔드포인트의 주요 차이점.

- 대화 맥락 관리:
/api/generate: 단일 프롬프트에 대한 단일 응답만 생성.
/api/chat: 대화 이력을 관리하며, 이전 메시지들의 맥락을 고려한 응답을 생성.


- 입력 형식:
/api/generate: 단순한 텍스트 프롬프트를 받아서 응답.
/api/chat: 메시지 배열을 받으며, 각 메시지는 역할(user, assistant 등)과 내용을 포함.


- 사용 사례:
/api/generate: 텍스트 완성, 코드 생성, 단일 질문에 대한 응답과 같은 독립적인 작업에 적합.
/api/chat: 챗봇, 대화형 어시스턴트처럼 맥락이 중요한 대화형 애플리케이션에 적합.

 

3. /api/tags

curl http://localhost:11434/api/tags | jq
{
  "models": [
    {
      "name": "all-minilm:latest",
      "model": "all-minilm:latest",
      "modified_at": "2025-03-09T16:55:49.686387073+09:00",
      "size": 45960996,
      "digest": "1b226e2802dbb772b5fc32a58f103ca1804ef7501331012de126ab22f67475ef",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "bert",
        "families": [
          "bert"
        ],
        "parameter_size": "23M",
        "quantization_level": "F16"
      }
    },
    {
      "name": "qwq:32b",
      "model": "qwq:32b",
      "modified_at": "2025-03-07T19:54:32.260524589+09:00",
      "size": 19851349390,
      "digest": "cc1091b0e276012ba4c1662ea103be2c87a1543d2ee435eb5715b37b9b680d27",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "qwen2",
        "families": [
          "qwen2"
        ],
        "parameter_size": "32.8B",
        "quantization_level": "Q4_K_M"
      }
    },
    {
      "name": "exaone3.5:32b",
      "model": "exaone3.5:32b",
      "modified_at": "2025-02-17T21:09:47.849556557+09:00",
      "size": 19343762650,
      "digest": "f2f69abac3dadd89fb740b06e78a529baf0295d70b7a96b48c6bb9061a7e247b",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "exaone",
        "families": [
          "exaone"
        ],
        "parameter_size": "32.0B",
        "quantization_level": "Q4_K_M"
      }
    },
    {
      "name": "exaone3.5:7.8b",
      "model": "exaone3.5:7.8b",
      "modified_at": "2025-02-17T20:53:58.670142413+09:00",
      "size": 4770664857,
      "digest": "c7c4e3d1ca22fe9225f18b35eb719f67e2ca96a42e7fd17294a45b83ba8fbf03",
      "details": {
        "parent_model": "",
        "format": "gguf",
        "family": "exaone",
        "families": [
          "exaone"
        ],
        "parameter_size": "7.8B",
        "quantization_level": "Q4_K_M"
      }
    }
  ]
}

 

 

임베딩(Embedding) 방식과 파인튜닝(Fine-tuning) 방식은 각각 다른 목적과 특성을 가짐.

임베딩(Embedding) 방식

장점

1. 리소스 효율성: 기존 모델을 그대로 사용하므로 계산 리소스가 적게 필요
2. 빠른 구현: 별도의 훈련 과정이 필요 없어 즉시 구현 가능
3. 유연성: 동일한 모델로 다양한 임베딩 기반 애플리케이션 구축 가능
4. 데이터 효율성: 적은 양의 데이터로도 효과적인 시스템 구축 가능
5. 검색 최적화: 벡터 검색에 최적화되어 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현에 적합

단점

1. 제한된 도메인 적응: 특정 도메인의 뉘앙스 완전히 파악하기 어려움
2. 언어 이해 제한: 모델의 기본 이해력 이상으로 향상되지 않음
3. 맥락 제한: 주로 정보 검색에 활용되며 복잡한 추론 능력 개선은 어려움
4. 외부 시스템 의존: 검색 시스템과 결합해야 실용적 사용 가능

파인튜닝(Fine-tuning) 방식

장점

1. 도메인 특화: 특정 도메인이나 작업에 최적화된 성능
2. 내재적 지식: 도메인 지식을 모델 내부에 통합
3. 응답 품질: 특정 스타일, 톤, 형식에 맞는 응답 생성 가능
4. 일관성 향상: 특정 맥락에서 더 일관된 응답 제공
5. 입출력 형식 조정: 특정 입출력 패턴에 맞게 모델 훈련 가능

단점

1. 높은 계산 비용: 상당한 계산 리소스와 GPU 필요
2. 많은 데이터 요구: 양질의 훈련 데이터가 필요
3. 과적합 위험: 훈련 데이터에 과도하게 적응될 수 있음
4. 시간 소요: 모델 훈련에 상당한 시간 필요
5. 유지보수 복잡성: 새로운 정보 반영을 위해 주기적 재훈련 필요

실제 선택 기준 

• 임베딩 방식이 적합한 경우:
  • 최신 정보 접근이 필요할 때
  • 정보 검색과 결합된 시스템이 필요할 때
  • 빠른 구현과 유연성이 중요할 때
  • 계산 리소스가 제한적일 때
• 파인튜닝이 적합한 경우:
  • 매우 특화된 도메인 지식이 필요할 때
  • 특정 응답 스타일이나 형식이 중요할 때
  • 반복적인 특정 패턴의 작업을 자동화할 때
  • 충분한 학습 데이터와 계산 리소스가 있을 때

많은 현대적인 솔루션은 두 방식을 결합하여 사용하고 있음. 적절하게 사용 필요.