AI 모델을 '바닥부터' 만든다는 것: From Scratch의 의미와 차이점

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AI 모델을 '바닥부터' 만든다는 것: From Scratch의 의미와 차이점

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1. From Scratch란?: '백지상태'에서 시작하는 AI 학습

“Training a model from randomly initialized weights without using any pre-trained parameters.”
(사전 학습된 파라미터를 사용하지 않고, 무작위로 초기화된 가중치로부터 모델을 학습시키는 과정)

 

AI 분야에서 From Scratch란 모델의 학습을 완전히 초기 상태에서 시작하는 방식을 의미합니다.
여기서 말하는 초기 상태란, 단순히 “직접 구현했다”는 의미가 아니라 모델이 아무런 사전 지식도 갖고 있지 않은 상태를 뜻합니다. 머신러닝 모델은 학습 과정에서 내부의 수많은 가중치(weight) 값을 조정하며 데이터의 패턴과 관계를 학습합니다.

 

From Scratch 학습에서는 이 가중치들이 다음과 같은 상태로 시작합니다.

🔸 특정 문제나 도메인에 대한 정보가 전혀 없고
🔸 의미 있는 패턴이 담겨 있지 않으며

🔸 보통 무작위 숫자(random values)로 초기화된 상태

즉, 모델은 “이미 배운 것이 아무것도 없는 상태에서 처음부터 학습을 시작하는 것”과 같습니다.

 

✔️ 핵심 특징

▸ 외부에서 이미 학습된 모델을 전혀 사용하지 않음
▸ 사전 학습된 가중치나 체크포인트를 불러오지 않음
▸ 모델이 얻는 모든 지식은 오직 학습 데이터로부터만 생성됨

 

2. 유사 개념 정리: 사전학습, 파인튜닝, 전이학습

사전학습(Pre-training), 파인튜닝(Fine-tuning), 전이학습(Transfer Learning)은 영문 공식 문서와 연구 논문에서도
일관된 의미로 사용되고 있으며, 모두 From Scratch와는 다른 출발점을 갖습니다.

 

🔷 사전학습 (Pre-training)

사전학습(Pre-training)이란 대규모 데이터셋을 사용하여 모델이 일반적이고 보편적인 패턴을 먼저 학습하는 단계를 의미합니다.

즉, 사전학습 단계에서 모델은 특정 문제를 해결하기보다는, 언어·이미지·음성 등 데이터 전반에 공통적으로 나타나는 구조와 통계적 특성을 익히게 됩니다.

 

예를 들어 언어 모델의 경우,

▸ 방대한 텍스트 데이터를 통해
▸ 문법, 단어 간 관계, 문맥 흐름 등을 학습하며
▸ “일반적인 언어 이해 능력”을 갖춘 상태가 됩니다.

 

🔷 파인튜닝 (Fine-tuning)

파인튜닝(Fine-tuning)은 사전학습된 모델을 기반으로, 특정 목적이나 도메인에 맞게 추가 학습을 수행하는 과정입니다.

파인튜닝은
이미 학습된 지식을 “버리는 것”이 아니라, 필요한 방향으로 정교하게 다듬는 과정

 

이 과정에서는
▸ 모델의 기존 가중치를 유지한 채
▸ 비교적 적은 양의 도메인 특화 데이터를 사용해
▸ 출력 성향이나 판단 기준을 조정합니다

 

예를 들어,

▸ 일반 언어 모델에 의료 논문을 추가로 학습시켜 의료 문서 분석에 특화시키거나
▸ 범용 이미지 모델을 특정 제품 분류용으로 조정하는 경우가

이에 해당합니다.

 

🔷 전이학습 (Transfer Learning)

전이학습(Transfer Learning)은 사전학습과 파인튜닝을 포괄하는 상위 개념으로, 한 문제를 해결하며 얻은 지식을 다른 문제 해결에 전이(transfer)하여 활용하는 접근 방식입니다.

 

이 개념의 핵심은,

▸ 학습된 표현(representation)은

▸ 하나의 문제에만 국한되지 않고

▸ 여러 문제에 재사용될 수 있다는 점입니다.

 

현재 AI 개발에서 사전학습 → 파인튜닝이라는 흐름이 표준으로 자리 잡은 이유도 바로 이 전이학습의 효과 때문입니다.

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3. 왜 ‘From Scratch’는 자주 선택되지 않을까요?

현대 AI 개발에서 모델을 From Scratch로 학습하는 경우는 매우 드뭅니다.
그 이유는 기술적 난이도보다도 현실적인 제약에 있습니다.

 

▸ 막대한 비용 : 수천 대의 고성능 GPU를 수개월간 운영해야 할 수도 있습니다.
▸ 방대한 데이터 필요 : ‘백지 상태’의 모델에게는 매우 많은 학습 데이터가 필요합니다.
▸ 시간과 전문 인력 : 학습 안정화, 성능 검증, 반복 개선 과정이 매우 복잡합니다.

 

그럼에도,

▸ 완전히 새로운 모델 구조를 연구·실험하는 경우
▸ 기존 모델이 다루지 않는 특수하거나 폐쇄적인 데이터
▸ 국가·기관·기업 차원의 독자 기술 확보 목적

즉, From Scratch는 일반적인 실무보다는 연구·기반 기술 영역에서 선택되는 방식이라고 볼 수 있습니다.

 

4. From Scratch vs 사전학습 모델 vs 파인튜닝

구분	From Scratch	사전학습	파인튜닝
시작점	무작위(Random) 백지 상태	이미 학습된 지식 보유	사전학습 모델 활용
필요 데이터	압도적으로 많음	매우 많음	상대적으로 적음
시간·비용	매우 높음	높음	경제적이고 빠름
난이도	전문가 수준 설계 필요	높음	상대적으로 접근 용이
주 사용 목적	연구·기반 기술	범용 모델 구축	특정 문제 해결

 

 

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※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.

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