표 데이터 파운데이션 모델 TabPFN 분석 - 합성 데이터 사전학습과 파인튜닝이 성능을 가르는 이유
얀덱스 리서치 연구자가 표 형식 데이터용 파운데이션 모델을 직접 평가한 결과를 공유한다. 인과 그래프로 합성 데이터를 만드는 사전학습 원리, 파인튜닝이 만든 성능 역전, 실무형 벤치마크에서 드러난 한계를 함께 짚는다.
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AI TOPIC
파인튜닝 최신 뉴스와 핵심 해설
파인튜닝 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 84편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 검색 성능 개선법: 임베딩 모델 파인튜닝으로 문서 검색 지표를 최대 60% 높인 실험 과정 정리
범용 임베딩 모델은 법률처럼 좁은 분야의 문서에서 자주 헛다리를 짚는다. 판례 문서 지식베이스를 대상으로 임베딩 모델을 직접 파인튜닝해 검색 지표를 최대 60% 끌어올린 실험 과정을 데이터 준비부터 평가까지 단계별로 정리했다.
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프라이버시 백도어 공격 원리: 오픈 사전학습 모델을 조작해 파인튜닝 데이터를 원본 그대로 복원하는 방법
허깅페이스에서 내려받은 사전학습 모델의 가중치가 미리 조작돼 있다면, 파인튜닝에 쓴 데이터가 원본 그대로 복원될 수 있다. ETH 취리히 논문이 밝힌 프라이버시 백도어의 작동 방식과 한계를 정리했다.
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창발적 정렬 이탈과 맥락 밖 추론: 좁은 미세조정이 LLM의 성격 전체를 바꾸는 이유
AI Safety Poland 세미나에서 얀 베틀리와 안나 슈티베르베틀리가 발표한 연구 정리. 흩어진 학습 데이터를 모델이 스스로 연결하는 맥락 밖 추론과, 취약한 코드 학습이 전방위 정렬 이탈로 번지는 현상을 설명한다.
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LLM 잠재 학습과 귀납적 백도어: 숫자만 학습해도 취향이 전이되고 데이터 필터링이 통하지 않는 이유
교사 모델이 만든 숫자 목록만 학습해도 학생 모델이 교사의 취향과 오정렬까지 물려받는다. 좁은 데이터가 모델 전반의 행동을 바꾸고, 학습에 없던 트리거로 백도어가 생기는 실험들을 발표에서 정리했다.
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GPT-2 분류 미세조정 실습: 출력 헤드 교체와 캐글 LLM 분류 대회 베이스라인
사전학습된 GPT-2의 출력 헤드를 두 개 클래스로 바꿔 스팸 문자를 걸러내는 분류 미세조정 실습을 따라가고, 마지막 토큰만 쓰는 이유와 챗봇 아레나 선호 예측을 다루는 캐글 대회 제출 과정까지 정리했습니다.
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지시 미세조정(Instruction Fine-Tuning) 정리: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, LLM 심판 평가까지
베이스 모델을 지시 따르는 모델로 바꾸는 지시 미세조정 과정을 데이터셋 구조와 알파카 템플릿, 손실에서 제외하는 패딩 마스킹, 다른 LLM을 심판으로 세우는 평가 방식까지 스터디 발표 순서를 따라 차근차근 정리했다.
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대규모 언어 모델 기초 정리: 사전학습과 파운데이션 모델, 파인튜닝과 인코더·디코더의 관계
한국어 스터디 모임이 정리한 대규모 언어 모델 입문 내용을 담았다. 머신러닝과 딥러닝, LLM의 관계에서 시작해 사전학습과 파인튜닝의 분업, 인코더와 디코더의 역할 차이, 환각을 다루는 방법까지 차례로 짚는다.
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LLM 파인튜닝 총정리: RLHF 보상 모델부터 LoRA·DoRA, 인컨텍스트 러닝과 하네스 엔지니어링까지
정답이 하나뿐이라고 가정하는 지도 미세조정의 한계에서 출발해, 사람의 선호로 보상 모델을 만드는 RLHF와 LoRA 계열 경량 파인튜닝, 그리고 인컨텍스트 러닝에서 하네스 엔지니어링으로 이어지는 흐름까지 대학원 LLM 강의 내용을 정리했다.
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LLM 사전학습과 사후학습 기초 정리: BERT의 마스킹, T5의 텍스트투텍스트, GPT의 다음 토큰 예측
대학 LLM 강의가 사전학습과 사후학습의 큰 그림을 정리한다. 인코더·인코더디코더·디코더 세 계열이 무엇을 다르게 했고 왜 GPT의 다음 토큰 예측 방식만 남았는지, SFT는 사전학습과 정확히 어디서 갈리는지 짚었다.
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한국어 sLLM Text-to-SQL 파인튜닝 실습: LoRA 학습과 GPT 평가 파이프라인 구축 정리
스터디 발표 영상을 바탕으로 한국어 소형 LLM을 Text-to-SQL 과제에 파인튜닝하는 과정을 정리했다. 데이터 구성과 LoRA 학습, LLM에게 채점을 맡기는 평가 파이프라인의 실무적인 걸림돌을 함께 다룬다.
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LoRA 파인튜닝과 PEFT 정리: LLM 미세조정 GPU 메모리 계산과 모델 병합 전략
AI 엔지니어링 7장 발표 정리. 풀 파인튜닝의 VRAM 계산부터 어댑터와 LoRA의 저랭크 분해, 태스크 벡터 기반 모델 병합, 학습률과 배치 크기 등 학습 하이퍼파라미터까지 실무 관점으로 짚었다.
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AI 에이전트를 계속 개선하는 법: 트레이스 데이터 마이닝, 하네스 조정과 파인튜닝 전략
AI 에이전트를 개선하려면 코드가 아니라 실제 실행 기록인 트레이스를 읽어야 한다. 데이터 마이닝으로 문제 지점을 찾고, 하네스 조정과 파인튜닝을 오가며 오픈 모델로 비용까지 낮추는 방법을 AI 엔지니어 발표에서 정리했다.
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컨텍스트에 컴퓨트 쏟기, 공개 데이터 한계를 넘으려는 지속 학습 연구의 현재와 벽
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연에서 잭 모리스는 모델의 세 가지 확장 축이 모두 공개 데이터 위에서만 작동한다고 지적하고, 내 데이터에는 컴퓨트만 남는다며 지속 학습 기법들이 어디서 막히는지 하나씩 짚었다.
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LoRA 파인튜닝 실전 정리: QLoRA 메모리 절감, 랭크와 알파 설정, 그리고 데이터셋의 힘
라이트닝 AI의 세바스찬 라시카가 라마 2 70억 파라미터 모델로 수백 번 돌린 LoRA 파인튜닝 실험을 정리했다. QLoRA의 메모리 절감과 속도 손해, 랭크와 알파 조합, 그리고 데이터셋이 성능을 가른 이유를 짚는다.
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LLM으로 다음 직업 예측하기: 스탠퍼드 GSB 수전 애시가 40년 경력 데이터를 이력서로 바꿔 파인튜닝한 연구
스탠퍼드 GSB 수전 애시 교수팀이 40년간 쌓인 노동자 경력 설문을 이력서 형태의 글로 바꿔 오픈소스 LLM을 파인튜닝했다. 다음 직업 예측에서 기존 어떤 모델보다 정확했고, 같은 방식을 고객 여정과 의료에도 적용할 수 있다.
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RLVR 강화학습 미세조정 실습: OpenAI 강화 파인튜닝 API로 로그 이상탐지 모델 만들기
사람 대신 코드가 채점하는 검증 가능한 보상 기반 강화학습으로 로그 이상탐지 모델을 미세조정한 과정을 따라간다. 데이터 분할과 채점기 설계, 훈련 결과, 그리고 250달러라는 비용의 현실까지 짚었다.
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Kimi K3와 잉클링 공개: 오픈웨이트 AI 모델 전략이 성능과 맞춤화로 갈라진 이유
같은 주에 공개된 중국 문샷AI의 Kimi K3와 미국 씽킹머신스의 잉클링은 둘 다 거대한 오픈웨이트 모델이지만 전략은 정반대다. 벤치마크 성적과 맞춤화 능력 중 무엇이 더 중요한지, 가중치를 받아도 돌릴 하드웨어가 없다는 현실까지 짚는다.
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해석가능성 기반 AI 정렬 연구 정리 — 개념 방향 제거, 예방적 조종, 훈련 데이터 귀속
해석가능성 연구가 모델 정렬에 직접 쓰일 수 있을까. 데이터를 바꾸지 않고 파인튜닝 결과를 고르는 개념 방향 제거, 페르소나 벡터를 활용한 예방적 조종, 훈련 데이터 귀속과 강화학습 필터링까지 짚는다.
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LLM 면접 질문 30선 정리, 토큰·RAG·LoRA·양자화·가드레일 핵심 답변 가이드
생성형 AI 면접에서 반복해 나오는 30개 질문을 토큰과 임베딩 같은 기초부터 검색 증강 생성, LoRA, 양자화, 가드레일까지 단계별로 정리했다. 답을 암기하기보다 개념이 실제 시스템에서 어떻게 쓰이는지 설명하는 힘이 관건이다.
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LLM 사후학습 완전정리: 파인튜닝·DPO·모델 병합·평가까지 MIT 6.S191 강의 요약
사전학습을 마친 기본 모델을 쓸 만한 조수로 바꾸는 사후학습 전 과정을 MIT 6.S191 강의로 정리했다. 데이터 품질 3원칙, LoRA와 DPO, 모델 병합, 평가 방법과 테스트타임 컴퓨트까지 짚는다.
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챗GPT 고블린 반복 현상의 원인 정리: 강화학습 보상과 SFT가 만든 말버릇 전염
맥락과 무관하게 '고블린'을 반복하던 챗GPT의 말버릇은 어디서 왔을까. 평가자가 비유에 높은 점수를 준 강화학습과, 이용자 대화를 다시 학습에 넣는 구조가 원인이었다는 오픈AI의 공식 해명을 정리했다.
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LLM 밑바닥부터 만들기: 토큰화·GPT 아키텍처·사전학습·가중치 로딩·LoRA 파인튜닝 정리
세바스찬 라시카의 3시간 코딩 워크숍을 정리했다. 텍스트 토큰화와 학습 배치 구성부터 GPT 아키텍처, 소규모 사전학습, 공개 가중치 로딩, LoRA 인스트럭션 파인튜닝과 모델 평가까지 LLM 개발 전 과정을 순서대로 짚는다.
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드림부스로 개인화 이미지 생성하기: 스테이블 디퓨전 파인튜닝의 원리와 실제로 부딪히는 한계
사진 몇 장만 있으면 AI가 나를 원하는 배경 속에 합성해준다. 스테이블 디퓨전을 개인화하는 드림부스와 텍스추얼 인버전, LoRA의 원리를 짚고 실제 실행에서 부딪히는 문제와 해결법을 정리했다.
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영상 생성 모델 파인튜닝 방법: WAN 2.1 14B를 이미지 150장과 LoRA로 학습시키기
영상 생성 모델이 이미지 생성 모델과 무엇을 공유하는지 짚고, 오픈소스 140억 파라미터 영상 모델을 캡션이 달린 삽화 이미지 150장과 LoRA로 파인튜닝해 나만의 화풍 영상을 만들어 낸 전 과정을 데이터 준비부터 결과 확인까지 정리했다.
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LLM 파인튜닝 학습 데이터 준비 4단계 실전 정리: 수집·정제·재작성·증강과 오버샘플링 요령
자기 채널 자막 전부로 모델을 파인튜닝했다가 결과가 엉망이 된 개발자가, 훈련에 들어가기 전 데이터 파이프라인 네 단계와 페르소나 오버샘플링·학습 샘플 길이 최적화 요령을 실제 코드와 함께 정리했다.
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BERT 원리 완전 정리: 마스크 언어 모델과 다음 문장 예측, 파인튜닝이 GPT와 다른 이유
BERT는 왜 다음 단어를 예측하지 않을까. 인과 마스크를 걷어내 좌우 문맥을 함께 읽는 구조와 마스크 언어 모델·다음 문장 예측 학습, CLS 토큰과 파인튜닝으로 과제를 푸는 방식을 정리했다.
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LLM 탈옥 원리 해설 — AI 안전 정렬이 응답의 첫 몇 토큰에만 걸리는 이유와 그 한계
야닉 킬처의 해설을 따라 대형 언어모델의 안전 정렬이 응답 앞부분 몇 토큰만 바꾼다는 논문을 짚는다. 프리필·재샘플링·파인튜닝 공격이 모두 통하는 공통 원리와, 이를 막으려는 방어 설계가 어디서 무너지는지 정리했다.
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LoRA·QLoRA 파인튜닝 입문 — 데이터 50개와 만 원으로 나만의 AI 모델 만들기
파인튜닝은 범용 AI를 내 분야 전문가로 바꾸는 과정이다. LoRA와 QLoRA가 GPU 요구량을 780GB에서 48GB로 낮췄고, 데이터 50~200건과 만 원 남짓이면 첫 모델을 만들 수 있다.
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스탠퍼드 CS229 강의: 확산 모델 학습 원리와 파운데이션 모델 적응법(선형 프로빙·파인튜닝·LoRA)
스탠퍼드 CS229 12강이 확산 모델의 손실 함수가 왜 노이즈 예측 문제로 바뀌는지 유도하고, 사전학습된 파운데이션 모델을 새 과제에 붙이는 선형 프로빙·파인튜닝·LP-FT·LoRA의 실제 이득이 어디에 있는지 따져봤다.
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LoRA 어댑터 원리 정리: 저랭크 근사로 파인튜닝 파라미터를 2억에서 12만으로 줄이는 법
파인튜닝은 결국 사전학습 가중치에 그래디언트 갱신분을 더하는 일이다. 이 갱신분만 훨씬 작은 두 행렬의 곱으로 근사하는 LoRA의 원리와, 파라미터가 2억 개에서 12만 개로 줄어드는 계산 과정을 정리했다.
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AI 모델 개발 5단계 정리: 데이터 준비부터 학습, 검증, 튜닝, 배포까지 파운데이션 모델 워크플로
IBM 기술 해설 영상이 설명하는 AI 모델 제작 5단계를 정리했다. 파운데이션 모델이 개발 방식을 어떻게 바꿨는지, 페타바이트급 데이터 정제부터 토큰화와 벤치마크, 파인튜닝과 배포까지 각 단계에서 무엇이 이뤄지는지 살펴본다.
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잠재 학습(Subliminal Learning) 정리: AI 교사 모델이 숫자만으로 학생 모델에 성향을 물려주는 원리
독수리를 좋아하도록 유도한 교사 모델이 만든 숫자 나열만으로 학생 모델을 학습시켰더니 학생도 독수리를 좋아하게 됐다. 2025년 보고된 잠재 학습 현상과 그 수학적 설명, 그리고 AI 안전에 남긴 숙제를 정리했다.
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RLVR 강화학습으로 LLM에 문제 해결 절차 가르치기 — 개념부터 실습까지
지도 미세조정과 선호 학습에 이어, 정답을 자동으로 검증하는 RLVR이 LLM의 추론 능력을 어떻게 끌어내는지, 그리고 직접 강화학습 환경을 만들어 모델을 훈련한 사례를 정리했다.
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소형 텍스트 LLM을 비전 언어모델로 바꾸는 법: Q-Former와 LoRA로 이미지 이해 붙이기
1억 3500만 파라미터 텍스트 모델에 사전학습 ViT와 Q-Former, LoRA를 붙여 이미지를 이해하게 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 캡션 5만 장과 몇 시간 학습, 50센트 남짓한 비용으로 시각 능력을 얻는 방법이다.
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소형 언어 모델 파인튜닝 실전: 로컬 합성 데이터 생성부터 평가와 하네스 설계까지
1억 3500만 파라미터 모델을 내 문서 전용 일꾼으로 바꾸는 전 과정을 따라간다. 로컬 모델과 제약 디코딩으로 합성 데이터를 만들고, 학습과 평가를 거쳐 하네스로 감싸 실제 서비스에 쓰는 방법까지 정리했다.
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GRPO 강화학습 직접 구현: 소형 언어모델에 단계별 추론 능력을 학습시키는 방법
딥시크 R1이 쓴 GRPO 알고리즘을 라이브러리 없이 밑바닥부터 구현해 1억 3,500만 파라미터 소형 모델에 단계별 추론을 가르친 실험. 정확도는 45%에서 61%로 올랐고, 든 비용은 클라우드 GPU 5~6달러 수준이었다.
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LLM 파인튜닝 vs RAG vs LoRA, 지금도 파인튜닝이 필요한 경우는 언제인가
법률 AI와 블룸버그GPT 사례로 본 파인튜닝의 현재. 긴 컨텍스트와 추론 모델이 격차를 좁힌 이유, RAG·컨텍스트 엔지니어링·에이전트 스킬을 먼저 쓰고 파인튜닝은 마지막에 꺼내라는 IBM의 판단 순서를 정리했다.
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LoRA 파인튜닝 원리 완전 정리: 저랭크 분해와 정밀도·양자화, 그리고 QLoRA까지 한눈에
거대 언어모델을 적은 자원으로 미세조정하는 LoRA의 원리를, 정밀도와 양자화의 기초부터 저랭크 분해와 랭크·알파 하이퍼파라미터, 그리고 허깅페이스 PEFT 라이브러리와 QLoRA까지 단계별로 차근차근 설명합니다.
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LLM 지속 학습 실험: AI에게 꿈을 학습시켜 무한 기억 부여하기
한 개발자가 컨텍스트 창 대신 대화를 가중치에 새기는 실험을 소개한다. REM 수면에서 착안한 'AI 꿈' 생성으로 지속 학습을 흉내 내고, 그 한계와 안전 문제까지 짚는다.
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LLM 파인튜닝이란: 사전학습 vs 파인튜닝, PEFT·LoRA와 파괴적 망각 피하는 법
대형 언어모델을 특정 작업에 맞추는 파인튜닝의 원리를 사전학습, 파인튜닝 루프, 전체 파인튜닝과 PEFT, 파괴적 망각, 그리고 파인튜닝이 답이 아닐 때까지 쉽게 설명합니다.
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LoRA·PEFT로 LLM 미세조정하기: 원본 가중치는 얼려두고 작은 어댑터만 학습하는 법
거대 언어모델 미세조정의 걸림돌인 연산량과 거대한 체크포인트 문제를 PEFT와 LoRA가 어떻게 푸는지 설명한다. 원본 가중치를 동결하고 작은 어댑터만 학습하는 원리와 실제 코드 흐름을 예제와 함께 정리했다.
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AI 엔지니어링 책 요약: 파운데이션 모델·RAG·에이전트·파인튜닝 총정리
칩 후옌의 800쪽 책 'AI 엔지니어링'을 한 편으로 압축했다. 파운데이션 모델의 원리, 평가와 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, RAG와 에이전트, 파인튜닝, 데이터셋 설계, 추론 최적화, 전체 아키텍처까지 이 분야의 지도를 그린다.
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RLHF란 무엇인가: 지도 파인튜닝·보상 모델·PPO로 이어지는 3단계 정렬 과정
세바스티안 라시카가 4분 만에 정리한 RLHF. 사람이 쓴 응답으로 지도 파인튜닝을 하고, 순위 데이터로 보상 모델을 학습한 뒤 PPO로 모델을 정렬하는 3단계를 설명한다.
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LLM 활용 가이드 2026: 작동 원리부터 파인튜닝·RAG까지 한눈에
거대 언어모델이 어떻게 작동하고 무엇에 쓸모가 있는지, 토큰화·어텐션부터 파인튜닝과 지식그래프·RAG까지 2026년 관점에서 정리한 입문 안내다.
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파인튜닝 쉽게 이해하기: 전이학습으로 이미 학습된 신경망을 새로운 작업에 재사용하는 원리와 구현 방법
이미 학습된 신경망을 비슷한 새 문제에 다시 활용하는 파인튜닝의 개념을, 자동차 인식 모델을 트럭 인식에 적용하는 예로 쉽게 설명한다. 전이학습과의 관계부터 마지막 층 제거·추가, 가중치 동결 과정까지 단계별로 정리했다.
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AI 에이전트 메모리와 학습·적응: 단기/장기 기억과 PPO·DPO 완전 정리
미시간주립대 강의로 보는 AI 에이전트의 두 축. 단기·장기 메모리와 시맨틱·에피소드·절차 기억, 그리고 PPO와 DPO로 모델을 적응시키는 방법을 정리했다.
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Axolotl 로컬 LLM 파인튜닝 입문: 데이터셋 제작부터 추론까지 파이썬 실습
오픈소스 프레임워크 Axolotl로 내 컴퓨터에서 소형 LLM을 파인튜닝하는 기초 예제를 다룹니다. UV로 환경을 구성하고 직접 만든 JSONL 데이터셋을 준비한 뒤, LoRA 설정과 학습을 거쳐 CLI와 파이썬으로 추론하는 전 과정을 초보자 눈높이로 따라갑니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측부터 신경망·트랜스포머·파인튜닝까지 한눈에
대규모 언어 모델(LLM)이 정확히 무엇이고 어떻게 학습하고 추론하는지, 다음 단어 예측이라는 핵심 원리부터 신경망과 역전파, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습과 파인튜닝까지 입문자 눈높이로 차근차근 정리했습니다.
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파운데이션 모델이 많은 이유: 전이 학습과 파인튜닝, IBM·NASA 지구관측 모델 사례로 이해하기
허깅페이스에 오픈소스만 수천 개의 파운데이션 모델이 존재하는 이유를 전이 학습과 파인튜닝 개념, 그리고 IBM과 NASA가 공개한 지구관측 오픈소스 모델 사례를 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 설명합니다.
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프로덕션 AI·LLM 엔지니어링이란? 리서치를 실제 서비스로 잇는 핵심 역량 정리
논문 속 아이디어를 수백만 사용자가 쓰는 안정적 시스템으로 바꾸는 프로덕션 AI 엔지니어링의 의미를 짚고, 파인튜닝·RAG·에이전트·가드레일·관측성·배포·스케일링까지 실무가 요구하는 역량과 기술 스택을 정리했습니다.
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LLM 개발 3단계 정리 — 아키텍처 구축, 사전학습, 파인튜닝의 원리
대형 언어모델은 어떻게 만들어질까. 데이터 준비와 토큰화, 다음 단어 예측, GPT 계열 아키텍처, 사전학습으로 만드는 파운데이션 모델, 그리고 분류·지시·선호 파인튜닝까지 개발 3단계를 개념적으로 정리했다.
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AI 모델 학습법 정리: 사전학습·파인튜닝·RAG 차이와 활용법
AI 모델을 만드는 핵심 학습법인 사전학습, 파인튜닝, RAG의 목적과 절차, 그리고 각 방식이 언제 유용한지를 쉽게 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝과 모델 병합 완벽 정리: 단계·기법·하이퍼파라미터
사전학습부터 SFT·선호 정렬까지 LLM 학습 단계와 LoRA·QLoRA, SLERP·DARE 같은 파인튜닝·모델 병합 기법을 한눈에 정리했다.
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LoRA 파인튜닝 쉽게 이해하기: 어댑터 원리와 0.78% 파라미터의 비밀
거대 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 LoRA의 원리를 어댑터(A·B) 구조, 행렬 계산, 실제 파라미터 절감률, 하이퍼파라미터 설정 팁까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 모델 파인튜닝 입문: Unsloth Studio로 로컬에서 LLM 미세조정·데이터셋 생성
파인튜닝은 작은 LLM을 특정 분야에 특화시키는 기술이다. Unsloth Studio로 로컬에서 모델을 미세조정하고, PDF 한 개로 학습용 데이터셋을 만드는 과정을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 기법 총정리 LoRA QLoRA DoRA DPO GRPO 선택 가이드
데이터에 맞게 잘 파인튜닝한 70억 매개변수 모델은 특정 작업에서 더 큰 모델을 능가할 수 있다. 풀 파인튜닝부터 LoRA·QLoRA·DPO·GRPO까지 핵심 기법과 선택 기준을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·구글 콜랩으로 GPT-OSS 직접 학습하기
파인튜닝은 베이스 모델의 가중치를 조정해 특정 작업 성능을 끌어올리는 기법이다. Unsloth와 구글 콜랩의 무료 GPU로 GPT-OSS 20B를 직접 파인튜닝하는 과정을 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문 — 사전학습 차이, 지도학습·RLHF, LoRA와 QLoRA까지
파인튜닝이 사전학습·프롬프트 엔지니어링·RAG와 어떻게 다른지, 지도·반지도·RLHF 같은 방법론과 파라미터 효율적 파인튜닝(LoRA·QLoRA)의 개념을 입문자 눈높이로 정리했습니다.
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파인튜닝 완전정복: 전이학습부터 LoRA·PEFT, RAG와의 차이까지
사전학습된 LLM을 특정 도메인·과제에 맞게 다듬는 파인튜닝을 정리했다. 전이학습 개념, 전체 미세조정과 PEFT, 어댑터·프리픽스·LoRA, RLHF, 그리고 RAG와의 차이를 짚는다.
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LoRA·QLoRA 심층 해설: 저랭크 분해, 랭크와 알파, 메모리 절약 원리
거대 언어 모델의 효율적 미세조정 기법 LoRA와 QLoRA를 깊이 있게 풀었다. 변화량을 작은 두 행렬로 분해하는 원리, 랭크와 알파·드롭아웃, 그리고 논문이 짚은 실전 교훈을 정리한다.
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LLM이란 무엇인가 — 거대 언어 모델 작동 원리와 학습 데이터의 4가지 축
거대 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하고 어떤 데이터로 학습되는지, 트랜스포머 구조부터 사전학습·파인튜닝, 토큰 규모, 데이터 수집·정제 절차까지 한 번에 정리했다.
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Ollama·Unsloth로 로컬에서 LLM 파인튜닝하기: LoRA·4비트 양자화 실전
Unsloth와 Llama 3.1로 작은 LLM을 텍스트-투-SQL 작업에 파인튜닝하고, Ollama로 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 과정을 데이터셋 선택부터 LoRA 어댑터, 4비트 양자화, 모델 파일까지 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: LoRA·DPO로 탈옥에 강한 전용 에이전트 만들기
프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 본질적 차이, LoRA로 소비자용 하드웨어에서도 가능한 효율적 학습, DPO 정렬까지 6단계 실습으로 정리한 입문 가이드.
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LLM 파인튜닝 양자화·LoRA 이론 완전정복: Llama 2·Gemma 실습 강의
FP32에서 저비트로 가는 양자화의 원리, 캘리브레이션과 대칭/비대칭 변환, LoRA 어댑터까지 — Llama 2와 Gemma로 실습하는 파인튜닝 크래시 코스의 핵심 정리.
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타이니 LLM 온디바이스 파인튜닝: 함수 호출 정확도 46%에서 90%로 올린 구글 사례
구글 AI 엣지 팀이 온디바이스 소형·초소형 LLM 전략과, 합성 데이터 파인튜닝으로 함수 호출 정확도를 46%에서 90% 이상으로 끌어올린 사례를 공유했다.
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소형 언어 모델(SLM) 파인튜닝 — 온디바이스 AI·양자화·프라이버시 가이드
기기에서 직접 돌아가는 소형 언어 모델을 만드는 이유와 방법을 실제 사례로 풀었다. 파인튜닝·양자화·데이터셋 제작과 프라이버시·비용 이점까지.
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소형 언어모델(SLM) 파인튜닝 실습: Gemma 3 270M으로 나만의 AI 만들기
10억 파라미터 미만의 소형 언어모델을 직접 파인튜닝하는 전 과정. Gemma 3 270M을 커스텀 데이터로 학습해 구조화 데이터를 추출하고, 허깅페이스에 올려 데모까지 공개하는 방법을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 완전 가이드: Unsloth·QLoRA·GGUF 실전
왜·언제 LLM을 파인튜닝하는지, 대형 모델의 학습 단계, QLoRA의 원리, 그리고 Unsloth로 ASCII 아트·챗봇·추론 모델을 만들고 GGUF로 로컬 실행하는 전 과정을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 완전정복: 자기지도·지도·강화학습과 LoRA 효율화
GPT-3 같은 기반 모델을 특정 용도에 맞게 다듬는 파인튜닝의 개념과 세 가지 방식, 그리고 적은 파라미터로 학습하는 LoRA 기법을 예제 코드 흐름과 함께 정리했다.
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로컬 AI 파인튜닝이 중요한 이유 — OpenAI 파인튜닝 종료가 주는 교훈
OpenAI가 GPT 모델 파인튜닝 API를 단계적으로 종료한다. 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 차이, 그리고 직접 소유하는 로컬 파인튜닝이 왜 여전히 가치 있는지 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 vs RAG vs 파인튜닝: 차이와 사용 시점 정리
생성형 AI 앱을 만들 때 자주 헷갈리는 세 기법을 로봇 비유로 쉽게 정리했다. 각 방식의 작동 원리와 비용, 그리고 어떤 상황에 무엇을 골라야 하는지 짚는다.
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LLM 파인튜닝 단계별 가이드 — 내 문체 학습시키기, RAG와의 차이
파인튜닝은 AI에게 지식이 아니라 ‘행동’을 가르치는 일이다. 트위터·유튜브 대본을 학습 데이터로 만들어 내 말투를 따라 하는 모델을 만드는 과정을, JSONL 변환부터 에폭·비용까지 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 방법론 총정리: 사전학습 vs 사후학습, PEFT, 강화 파인튜닝
파인튜닝이 무엇이고 언제 가능한지, LoRA·QLoRA 같은 PEFT와 RLHF·DPO 등 강화 파인튜닝까지 LLM 파인튜닝 방법론을 한 번에 정리한다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·Colab·Ollama로 맞춤 모델 만들기
파인튜닝이 무엇이고 언제 해야 하는지부터, 데이터 준비·Unsloth·Google Colab 학습·GGUF 내보내기·Ollama 실행까지 맞춤 LLM을 만드는 전 과정을 단계별로 정리했다.
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InstructLab로 LLM 파인튜닝: 노트북에서 도메인 특화 AI 모델 만드는 법
범용 LLM을 내 업무 분야 전문가로 바꾸는 파인튜닝 과정을, 개발자가 아니어도 노트북에서 따라 할 수 있게 오픈소스 InstructLab 사례로 풀어 설명한다.
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RAG vs 파인튜닝 차이와 선택 기준 – IBM Technology 해설
LLM의 한계를 보완하는 두 기법, RAG와 파인튜닝. 외부 정보 검색과 모델 가중치 학습의 차이, 데이터 성격에 따른 선택 기준, 그리고 둘을 결합하는 전략을 정리했다.
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AI 파인튜닝 입문 가이드: 프롬프트·RAG와 무엇이 다른가, LoRA·GPU 선택까지
자기 채널 자막으로 오픈소스 모델을 파인튜닝해 '자기 말투'를 입힌 엔지니어가, 파인튜닝이 프롬프트·RAG와 어떻게 다른지, LoRA 원리와 데이터 준비·GPU 선택까지 5단계 파이프라인으로 솔직하게 정리했다.
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LLM 벤치마크란? MMLU·GPQA·퓨샷 등 AI 모델 평가 지표 읽고 비교하는 법
새 AI 모델 발표 때 등장하는 MMLU·GPQA·HumanEval 같은 숫자의 의미를 풀이한다. 각 벤치마크가 무엇을 측정하는지, 퓨샷이 무엇인지, 점수를 어떻게 비교하고 직접 돌려보는지까지 차근차근 정리했다.
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대형 LLM vs 소형 모델, 언제 무엇을 써야 할까 비교 정리
AI 모델 크기는 파라미터 수로 측정된다. 대형 모델의 강점과 비용, 빠르게 똑똑해지는 소형 모델의 장점, 그리고 용도별로 어느 쪽을 골라야 하는지 IBM 설명으로 정리했다.
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LLM 파인튜닝이란? RAG와의 차이, LoRA·QLoRA까지 쉽게 정리
전이 학습 비유로 풀어보는 LLM 파인튜닝의 개념과, RAG와의 비용·품질 차이, 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 전체 파인튜닝과 LoRA·QLoRA의 차이를 codebasics 영상으로 설명합니다.
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LLM 총정리 — 토큰·임베딩·트랜스포머 원리와 학습·파인튜닝, 한계와 윤리
신경망의 일종인 LLM이 토큰화·임베딩·트랜스포머로 다음 단어를 예측하는 방식, 학습과 파인튜닝 과정, 트랜스포머 등장의 역사, 그리고 환각·편향 같은 한계와 윤리 쟁점을 입문자 눈높이로 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: LLM 성능 개선법 비교
대규모 언어 모델의 답변을 개선하는 세 가지 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링의 작동 원리와 장단점, 함께 쓰는 법을 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지
안드레이 카파시의 LLM 입문 강연 요약. 모델이 사실은 두 개의 파일이라는 비유부터 사전학습과 파인튜닝, 스케일링 법칙, 도구 사용, LLM 운영체제 비유, 보안 위협까지 핵심을 정리한다.
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