AI 미세조정(Fine-Tuning)

AI 미세조정(Fine-Tuning)은 특정 작업이나 데이터셋에 대해 인공지능 모델을 더 잘 맞추기 위해 기존의 사전 학습된 모델(예: GPT 같은 대규모 언어 모델)을 추가로 훈련시키는 과정을 말합니다.

주요 특징

1. 기존 모델 활용: 일반적인 대규모 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되었지만, 특정 도메인(예: 주식 분석, 의료 분야)이나 특수한 작업(예: 특정 언어 스타일, 특정 데이터셋)에 대해 최적화되지 않을 수 있습니다. 미세조정은 이를 해결하기 위해 사용됩니다.


2. 작은 데이터셋으로 훈련: 사전 학습된 모델을 기반으로 하기 때문에 비교적 작은 크기의 도메인별 데이터셋만 있어도 효과적으로 모델을 개선할 수 있습니다.


3. 목표에 맞춘 최적화: 사용자 정의된 태스크(예: 특정 산업의 질문 답변, 텍스트 생성, 감정 분석)에 모델을 최적화하여 더 높은 정확도를 제공합니다.



예시

주식 분석: 기존 언어 모델에 주식 시장 데이터(미국/한국 주식 관련 보고서, 차트 해석 데이터 등)를 학습시켜, 더 정교한 주식 분석 및 예측을 수행하도록 모델을 조정.

의료 AI: 의료 문서를 학습해 진단 보조 역할을 수행.

언어 번역: 특정 언어 쌍이나 문체에 최적화된 번역을 제공.


장점

특정한 문제에 더 적합한 모델 제공.

사전 학습된 모델의 성능을 재사용해 비용과 시간 절약.

도메인 지식을 적용하여 맞춤형 AI 개발 가능.


단점

미세조정 데이터의 품질이 낮으면 모델 성능이 저하될 수 있음.

데이터 준비 및 모델 학습에 추가적인 비용과 시간이 필요.


AI 미세조정은 기본적으로 "이미 강력한 모델"을 더 효율적이고 특정 목적에 맞게 발전시키는 과정입니다.