Finetuning (3) 썸네일형 리스트형 효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기) Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않.. [LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한.. [인공지능] FineTuning이란 무엇인가? 파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 일반적으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 맞게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인이나 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 파인튜닝은 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.파인튜닝의 주요 개념사전 학습(Pre-Training):대량의 일반적인 데이터셋을 사용하여 모델을 처음부터 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.예: 자연어 처리에서 GPT-3와 같은 모델은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 사전 학습됩니다.파인튜닝(Fine-Tuning):사전 학습된 모델을 특정 작업.. 이전 1 다음
