파인튜닝(Fine-tuning)은 사전학습된 모델(pre-trained model)을 특정 작업에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다.
모델이 기존에 학습한 일반적인 지식을 바탕으로, 작은 규모의 작업 특화 데이터셋으로 추가 학습하여 전문화시키는 방식입니다.

주요 특징:

• 작업 맞춤형 학습(Task-Specific Training)
텍스트 분류, 이미지 분할, 번역 등 특정 작업에 맞게 모델을 최적화합니다.

• 효율성(Efficient Use of Resources)
처음부터 학습하는 것보다 훨씬 적은 데이터와 연산 자원으로 학습이 가능합니다.

• 사전학습 기반(Pre-Trained Foundation)
BERT, GPT, ResNet 등 대규모 데이터로 학습된 사전학습 모델을 활용해 빠르고 효과적으로 적응합니다.

• 선택적 파라미터 조정(Controlled Training)
일부 레이어만 파인튜닝하여 과적합을 방지하고 효율적으로 학습합니다.

활용 사례:

• 자연어 처리(NLP)
사전학습된 언어모델을 감정 분석, 질의응답, 요약 등에 맞게 조정

• 컴퓨터 비전
의료영상, 위성사진 등 특수 분야에 맞춰 이미지 인식 모델 파인튜닝

• 헬스케어
질병 예측을 위한 특수 데이터셋으로 AI 모델 맞춤화

• 전자상거래
사용자 데이터를 활용해 추천 시스템을 개인화

중요성

파인튜닝은 적은 비용과 시간으로 고성능 AI 모델을 개발할 수 있게 해주는 핵심 전략입니다.
사전학습된 범용 모델의 지식을 활용함으로써, 대규모 데이터나 높은 연산 자원 없이도 특정 응용 분야에 최적화된 모델을 구축할 수 있습니다.