LLM 파인튜닝
파인튜닝이 모델의 어떤 동작을 실제로 바꾸는지, 프롬프트 최적화·RAG와 비용·효과 면에서 어떻게 다른지 풀어 팀이 학습할 가치가 있는지 판단하게 한다.
LLM 파인튜닝은 추가 학습으로 모델의 어조, 출력 구조, 특정 작업 안정성을 높이며 전체 파인튜닝·LoRA·QLoRA가 흔한 방식이다.LoRA는 옆길 작은 행렬만 학습해 메모리와 비용에서 유리하고 업계 용어, 고정 멘트, 이미지 스타일 학습에 적합하다.단 기반 모델에 능력이 없고 데이터가 적고 엉망이면 파인튜닝도 살리지 못한다.
