3.1 전체 파인튜닝 데이터 준비3.1.1 전체 파인튜닝의 원리와 종류파인튜닝이란?- 이미 학습되어 공개된 언어 모델(Pre-trained Language Model,)을 특정 작업에 맞게 추가로 학습하는 것- 성능을 높이고자 하는분야나 풀고자 하는 문제의 데이터로 추가 학습 → 모델이 해당 분야에서 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성할 수 있게 됨파인튜닝을 하는 이유- 처음부터 모델을 개발하는 것 보다 훨씬 더 경제적이고 편리함- 특정분야의 데이터는 매우 적음 → 과적합, 자연스러운 언어생성 능력 부족파인튜닝의 종류- PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning, 매개변수 효율적 파인튜닝) a. 어댑터 튜닝(Adapter Tuning) : 기존의 거대한 언어 모델에 작은..
