Instruction Tuning(인스트럭션 튜닝)은 대형 언어 모델(LLM)이 사용자가 제공하는 지시문(instruction)에 더 잘 따라 응답하도록 미세 조정하는 과정입니다.
단순히 다음 단어를 예측하는 수준을 넘어서, 지시 해석과 실행에 최적화된 응답을 생성할 수 있게 만듭니다.

작동 방식:

• 지시-응답 데이터셋 학습(Curated Instruction-Response Pairs)
다양한 프롬프트-응답 예시로 구성된 데이터셋을 통해 모델이 지시문을 이해하고 실행하는 방법을 학습

• 목표 지향 학습(Guided Learning Objectives)
사람 선호도나 사전 정의된 기준에 맞게 응답을 유도하여 품질과 관련성을 향상

• 지속적 개선(Iterative Refinement)
새로운 활용 사례나 품질 요구에 맞춰 튜닝 데이터셋을 지속적으로 업데이트하고 개선

중요성

Instruction Tuning은 LLM이 일반적인 언어 생성에서 벗어나 정확하고 과업 지향적인 응답을 제공하도록 만들어 줍니다.
이로써 실제 업무에서 더 실용적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

•  실제 응용에서 가치 향상

– 고객 지원
– 코딩 보조
– 콘텐츠 생성 등

•  사용자 신뢰 증대
지시문을 안정적이고 일관되게 수행하여 AI의 신뢰성과 실용성 확보

•  모델 활용도 확장
더 많은 실무 과업에서 정밀한 인터페이스로 사용 가능