파인튜닝

파인튜닝은 이미 학습된 모델을 출발점으로 삼아 특정 업무나 데이터에 맞게 추가 학습하는 방법입니다. 원하는 응답 형식, 전문 분야의 표현, 특정 분류 과제 등에 모델을 적응시킬 때 사용합니다.

프롬프트나 검색증강생성과 달리 일반적으로 모델의 매개변수를 바꿉니다. 전체 매개변수를 조정할 수도 있고, 일부만 학습하는 LoRA 같은 효율적 방법을 사용할 수도 있습니다.

파인튜닝을 했다고 최신 사실이 자동으로 반영되거나 오류가 사라지는 것은 아닙니다. 학습 데이터의 품질과 별도 평가가 중요합니다.