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서론: 모델보다 데이터가 먼저다 파인튜닝 실패의 대부분은 모델 선택이나 하이퍼파라미터가 아니라 데이터 품질 문제다. 잘못된 예시 1%가 전체 학습을 오염시킬 수 있고, 중복 데이터는 과적합을 유발한다. “많을수록 좋다”는 직관은 LLM 파인튜닝에서 자주 틀린다. 1. 데이터 형식 선택 1.1 Instruction Tuning (SFT) 가장 일...

서론: 70B 모델을 소비자 GPU에서 파인튜닝하는 방법 풀 파인튜닝은 7B 모델에도 수십 GB의 GPU 메모리를 요구한다. PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)는 대부분의 가중치를 고정하고 소수의 추가 파라미터만 학습해 이 문제를 해결한다. LoRA와 QLoRA는 현재 가장 널리 쓰이는 PEFT 방법이다. 1. L...

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서론: 파인튜닝은 항상 정답이 아니다 모델 성능이 기대에 못 미칠 때 파인튜닝으로 바로 향하는 팀이 많다. 하지만 파인튜닝은 비용이 크다. 데이터 큐레이션, 학습 인프라, 평가 파이프라인, 배포·유지보수가 모두 따라온다. 결정 전에 먼저 물어야 한다. “프롬프트 엔지니어링과 RAG로 충분한가?” 1. 문제 해결 계층 성능 개선 방법은 비용이 낮...

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