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파인튜닝(Fine-tuning)이란? - 뜻, 예시, 데이터셋 준비법
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파인튜닝(Fine-tuning)이란? - 뜻, 예시, 데이터셋 준비법

최근 기업들이 AI를 자체 업무에 최적화하려는 수요가 폭발적으로 늘면서 ‘파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정)’에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 파인튜닝의 뜻과 장단점 파인튜닝이란 무엇인가요? 파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정)이란 이미 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)에 특정 데이터셋을 추가로 학습시켜, 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하는 과정이에요. 2026년 현재 LoRA, QLoRA 같은 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법이 주류로, 전체 파라미터의 0.1~1%만 조정해도 높은 성능을 얻을 수 있어요. 예를 들어, Google의 Gemma 4 E4B 모델을 QLoRA + Unsloth 조합으로 파인튜닝하면 A100 GPU 한 장에서 8분, 총 비용 $0.38로 유의미한 성능 개선이 가능해요. → Gemma 4 파인튜닝 실전 가이드 보기 파인튜닝을 하는 이유는 무엇인가요? 특정 작업에 최적화 범용 모델은

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