머신러닝 모델 성능 향상을 위한 파인 튜닝(Fine-tuning) 가이드

파인 튜닝(Fine-tuning)은 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 학습시키는 기법으로, 최근 인공지능과 머신러닝 분야에서 매우 중요한 기술로 부상했습니다. 이 글에서는 파인 튜닝의 개념, 필요성, 방법론 및 실제 적용 사례에 대해 알아보겠습니다.파인 튜닝이란?파인 튜닝은 대규모 데이터셋으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 기반으로, 특정 태스크나 도메인에 맞게 추가 학습하는 과정입니다. 이는 '전이 학습(Transfer Learning)'의 한 형태로, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 효율적이고 효과적입니다.파인 튜닝이 필요한 이유리소스 효율성: 대규모 모델을 처음부터 학습시키려면 엄청난 컴퓨팅 리소스와 시간이 필요합니다. 파인 튜닝은 이미 학습된 모델을 활용..

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• · 2025. 3. 3.
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우리 고딩 아들도 이해 가능한 DeepSeek-R1 리뷰

1. DeepSeek-R1이 주목받는 이유DeepSeek-R1(딥시크 R1)은 **중국에서 개발한 대형 언어 모델(LLM)**로, GPT-4와 동급 성능을 내면서도 훨씬 낮은 비용으로 학습되었다는 점에서 화제가 되고 있다.주요 이유는 다음과 같다:1️⃣ 저렴한 개발 비용 – 오픈AI GPT-4와 비슷한 성능을 내면서도 95% 이상 저렴한 비용으로 학습됨.2️⃣ 오픈AI GPT-4 수준의 성능 – 일부 벤치마크에서 GPT-4(O1)를 능가.3️⃣ 중국의 자체 개발 AI – 미국 중심의 AI 시장에서 중국이 독자적인 기술력을 확보했다는 점이 상징적.🚀 비교 대상:OpenAI의 GPT-4(O1)Anthropic의 Claude 3.5Google의 GeminiMeta의 Llama 시리즈2. GPT-4(O1)과 ..

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• · 2025. 2. 22.
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DeepSeek-R1 Paper Review

1. 딥시 R1이란?딥시 R1은 최근 주목받고 있는 AI 모델로, GPT-4급 성능을 목표로 하는 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)이다.오픈AI의 GPT-4와 비교하여 학습 비용이 10분의 1 이하로 적게 들었으며, 일부 벤치마크에서 더 나은 성능을 보였다. 모델의 가중치(Weights)를 공개하고 상업적으로도 자유롭게 활용할 수 있게 제공하는 것이 강점.2. 기존의 AI 학습 방식과 딥시 R1의 차별점💡 기존 LLM 학습 방식프리트레인 모델 → SFT(지도학습) → 리워드 모델링 → RLHF(PPO)OpenAI의 ChatGPT, 메타의 Llama 2 등도 이 방식 사용RLHF(강화학습) 방식은 컴퓨팅 자원이 많이 필요하고 수렴이 어려움💡 딥시 R1 학습 방식기존 방식의 비효율성을 극복하기 위해 D..

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• · 2025. 2. 22.
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AI 공부법

생성형 AI(Generative AI)와 LLM(대규모 언어 모델)이 주도하는 최신 흐름을 효과적으로 익히고,  실제 비즈니스 및 강의에 적용할 수 있도록 체계적으로 공부하는 방법입니다1단계: AI 기초와 최신 동향 파악 (입문) 목표: AI의 전반적 개념, 머신러닝·딥러닝 구조를 이해하고, 최근 “생성형 AI” 중심으로 급변하는 산업 트렌드를 파악한다. 1) AI 개념·역사 & 머신러닝 기초 AI·ML·딥러닝의 차이 AI(인공지능), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 간 차이점을 명확히 이해. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 기초 개념 파악. 딥러닝 역사와 주요 전환점 ImageNet (20092012), AlphaGo(2016), GPT 시리즈(2018현재) 등. 2) 생성형 AI(Generative ..

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• · 2025. 2. 22.
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