파인튜닝2 미세 조정과 전이 학습의 차이점은? 머신러닝 학습법 완벽 정리 머신러닝 기법 소개 대부분의 머신러닝(ML) 모델은 독립적으로 학습되지만, 여러 모델 간 상호작용을 활용하여 성능을 향상시키는 다양한 기법이 존재합니다. 이번 글에서는 전이 학습(Transfer Learning), 미세 조정(Fine-tuning), 다중 작업 학습(Multitask Learning), 연합 학습(Federated Learning) 네 가지 학습 방법을 설명합니다. 1. 전이 학습 (Transfer Learning)📌 정의전이 학습은 기존에 학습된 모델(예: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델)을 새로운 작업에 활용하는 학습 방법입니다.📌 특징✅ 기존 모델이 이미 학습한 패턴을 활용하여 새로운 작업에 적용✅ 새로운 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 데이터와 짧은 훈련 시간으로.. 2025. 2. 25. AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: Fine-Tuning편 AI 모델의 성능을 극대화하고 특정 도메인에 최적화하기 위해 파인튜닝(Fine-Tuning) 기술은 필수적입니다. 2025년에는 보다 효율적이고 비용 효과적인 파인튜닝 방법이 등장하고 있으며, AI 엔지니어들은 이러한 최신 기술을 숙지하고 실무에 적용해야 합니다. 본 글에서는 최신 파인튜닝 기법과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 파인튜닝 기법 및 연구 동향1.1 LoRA 및 QLoRA: 저비용 파인튜닝의 표준LoRA 논문, QLoRA 논문비용 효율적으로 대형 언어 모델(LLM)을 파인튜닝하는 데 가장 널리 사용되는 방법.FSDP+QLoRA를 활용한 학습 사례도 참고.1.2 DPO: 선호도 파인튜닝 기법DPO 논문PPO(정책 최적화)의 대안으로 인기 있지만 성능 면에서는 다소 열등.OpenAI에서 .. 2025. 2. 22. 이전 1 다음
