생성·멀티모달 · Fine-tuning중급갱신일 2026. 10. 1.
파인튜닝
이미 학습된 모델을 내 데이터로 조금 더 가르쳐 맞춤형으로 만드는 일입니다.
비유
이미 요리를 아는 셰프에게 우리 식당 레시피북만 집중 특훈시키는 것과 같습니다.
이렇게 이해하세요
파인튜닝은 파운데이션 모델의 가중치를 추가 데이터로 업데이트해, 특정 톤·형식·도메인에 맞추는 과정입니다. 프롬프트만으로 부족한 일관성·전문 용어·분류 체계가 필요할 때 고려합니다. 데이터 준비·비용·평가·재학습 운영이 따르며, RAG로 해결 가능한 지식 최신화 문제는 파인튜닝보다 RAG가 맞는 경우가 많습니다. 개인정보·저작권이 섞인 데이터는 학습에 넣기 전에 반드시 걸러야 합니다. 초보 팀에는 먼저 좋은 프롬프트·예시·검색 연결을 추천합니다.
한 줄 암기
파인튜닝 = 기본기 있는 모델에 특훈
좋은 예
자사 고객응대 말투 수천 쌍으로 톤을 맞추고, 별도 테스트셋으로 회귀를 확인한다.
피하기
최신 규정만 바꾸면 되는 문제를 비싼 파인튜닝으로 해결하려 한다.
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자주 묻는 질문
RAG와 언제 고르나요?
사실·문서가 자주 바뀌면 RAG, 말투·형식·분류 습관이 중요하면 파인튜닝(또는 둘 다)을 검토합니다.
데이터가 적어도 가능한가요?
소량으로도 효과를 보는 기법이 있지만, 품질·다양성이 부족하면 과적합·편향이 납니다.