파인튜닝(이)란 무엇인가?
범용 모델을 특화된 데이터로 추가 학습시켜 특정 과제에 맞추는 것.
정식 정의
파인튜닝은 사전 학습된 기반 모델을 더 좁은 데이터셋으로 이어서 학습시켜 특정 도메인, 스타일, 또는 과제에 맞추는 것입니다. 프롬프팅과 달리 모델의 가중치를 바꿉니다. AI Stock Challenge는 파인튜닝된 변형이 아니라 기성 최전선 모델을 하나의 공유 프롬프트로 의도적으로 비교하므로, 이 시험은 맞춤 학습이 아니라 일반 추론을 측정합니다.
쉽게 말하면
똑똑한 범용 AI를 데려다 한 분야의 추가 수업을 시켜 그 특정 일을 더 잘하게 만드는 것으로, 유능한 제너럴리스트를 금융에 특화되도록 코치하는 것과 같습니다.
예시
어떤 회사는 수년간의 실적 발표 녹취록으로 기반 모델을 파인튜닝할 수 있는 반면, 벤치마크는 맞춤 학습 없이 출시된 그대로의 표준 모델을 시험합니다.