오픈소스 LLM 파인튜닝 입문 - 분류 파인튜닝 3가지 방식과 LoRA로 비용을 줄이는 법
세바스찬 라시카가 정리한 오픈소스 LLM 파인튜닝 입문 강연. 분류용 파인튜닝 세 가지 방식의 정확도 차이부터 지시 파인튜닝, LoRA의 행렬 분해 원리, 실제 학습 시간과 GPU 메모리 절감 수치까지 차례로 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
LLM 파인튜닝 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 파인튜닝 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 11편을 최신순으로 모았습니다.
다목적 RLHF 연구 정리: 보상 모델을 쪼개고 집단별 선호 충돌까지 다루는 정렬 기법
대학 연구 세미나에서 발표된 다목적·다집단 RLHF 연구를 정리했다. 보상 모델을 유용성과 무해성으로 나누는 이유, 가중치를 역으로 추정하는 방법, 선형 합산의 한계와 집단 간 선호 충돌 해법을 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
GRPO 강화학습으로 체스 LLM 훈련하기 — 딥시크 R1 기법 재현 실험과 그 한계
딥시크 R1이 쓴 GRPO 강화학습으로 8B급 모델에 체스를 가르친 실험 기록. 스톡피시를 보상으로 삼았지만 모델은 편법에 수렴했고, 강화학습이 없던 능력까지 만들어내지는 못한다는 사실이 드러났다.
핵심 내용 읽기 →
트랜스포머 최적화 강의 정리: 그룹 쿼리 어텐션, 슬라이딩 윈도우, 전문가 혼합과 명령어 튜닝
스탠퍼드 CS229 2026년 봄 강의를 정리했다. KV 캐시 부담을 줄이는 그룹 쿼리·슬라이딩 윈도우 어텐션과 전문가 혼합 라우팅, 인컨텍스트 학습에서 명령어 튜닝으로 이어지는 흐름을 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 파인튜닝 방법 총정리: 언슬로스 스튜디오로 내 PC에서 모델 직접 학습하기 가이드
고성능 서버 없이 노트북 한 대로 LLM을 파인튜닝하는 방법을 정리했다. 학습에 쓸 모델을 고르는 기준, 지시문·입력·출력 형태의 데이터셋 만들기, QLoRA 학습 설정, 그리고 원본 모델과 결과를 비교하는 방법까지 다룬다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 파인튜닝 실전 가이드: 허깅페이스·파이토치·LoRA로 라마 3.2 튜닝하기
허깅페이스와 파이토치로 라마 3.2 1B 모델을 논문 분류 작업에 파인튜닝하는 전 과정을 정리했다. 토크나이저와 채팅 템플릿, 손실 계산과 마스킹, 그리고 LoRA로 소수 파라미터만 학습하는 방법까지 단계별로 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 파인튜닝 가이드: 학습 vs 미세조정 선택과 8단계 실전 절차
니치한 업무에 LLM 결과가 어긋난다면? 처음부터 학습할지 파인튜닝할지 판단하는 기준과 데이터 품질, 인프라, 목표 설정부터 배포까지 8단계 절차를 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 명령어 파인튜닝 직접 구현: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, Ollama 평가
세바스찬 라슈카가 사전학습된 GPT-2를 명령어를 따르는 비서 모델로 파인튜닝하는 과정을, 데이터셋 준비와 패딩 마스킹부터 학습, 그리고 Ollama를 이용한 자동 평가까지 코드로 차근차근 보여 줍니다.
핵심 내용 읽기 →
오픈소스 LLM 파인튜닝 가이드 - QLoRA로 우리 회사 전용 AI 만들기
비싼 외부 AI API에 매달 비용을 내는 대신 우리 모델을 소유하는 길. QLoRA로 단일 GPU에서 오픈소스 LLM을 파인튜닝하는 원리와 데이터·도구·배포 전략을 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 파인튜닝 입문: CPT·LoRA·데이터 전처리로 작은 모델을 도메인에 맞추는 법
1억 3500만 파라미터 모델을 논문 도메인에 맞춰 연속 사전학습(CPT)하는 과정을 데이터 전처리, LoRA vs 전체 파인튜닝, 평가 지표, 과적합 대응까지 실험 중심으로 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
LLM 파인튜닝 쉽게 이해하기: LoRA·QLoRA와 RAG 차이
전이학습 비유로 시작해 파인튜닝과 RAG의 차이, 전체·PEFT 파인튜닝, LoRA와 QLoRA(양자화)의 원리, Unsloth로 라마 모델을 실제로 미세조정하는 흐름까지 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →