LLM 파인튜닝: 프롬프트 엔지니어링으로 해결할 수 없는 문제 해결
2025-06-01
본 문서는 대규모 언어 모델(LLM) 파인튜닝의 실제적인 활용, 특히 프롬프트 엔지니어링으로 해결할 수 없는 문제에 대해 다룹니다. 파인튜닝은 작업별 점수, 스타일 일관성, JSON 형식 정확도 등 모델 품질을 크게 향상시킵니다. 또한 비용을 절감하고 속도를 높이며 더 작은 모델에서도 유사한 품질을 달성하고 개인 정보 보호를 위해 로컬 배포를 가능하게 합니다. 파인튜닝은 모델의 논리, 규칙 준수 기능, 안전성도 향상시키고, 증류를 통해 더 큰 모델에서 학습할 수도 있습니다. 하지만 본 문서에서는 파인튜닝이 지식 추가에는 이상적이지 않다고 지적하며, 대신 RAG, 컨텍스트 로딩, 툴 호출을 권장합니다. 마지막으로 파인튜닝 프로세스를 간소화하는 도구인 Kiln을 추천합니다.
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