파인튜닝(Fine-tuning)

사전 학습된 모델을 자체 데이터로 추가 학습해 특정 스타일·형식·작업에 특화시키는 것입니다.

프롬프트만으로는 안 되는 일관된 어조나 출력 형식이 필요할 때 가장 유효합니다. 새 지식을 넣는 목적이라면 대개 RAG가 더 저렴하고 최신 상태를 유지하기도 쉽습니다.

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실습 중심의 LLM 미세 조정

LoRA·QLoRA와 같은 매개변수 효율적 방법부터 전통적 전체 파인튜닝까지 대규모 언어 모델 파인튜닝 실전 가이드입니다. 데이터셋 준비, 하이퍼파라미터 튠닝, 평가 지표를 실제 코드 예제와 함께 다루며, 처음부터 학습하는 비용 없이 기본 모델을 특정 도메인에 적응시키려는 ML 엔지니어에게 적합합니다.