파인튜닝 (Fine-tuning)

정의

파인튜닝은 이미 학습된 AI 모델(예: GPT, BERT 등)에다가 특정 목적이나 데이터셋을 추가 학습시켜 “내 상황에 더 특화된 모델”로 만드는 것을 말한다.

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왜 중요한가?

• 🏭 도메인 특화: 예를 들어 병원 업무, 법률, 금융 등 특정 산업 용어를 더 잘 이해하게 할 수 있다.
• 🗣 맞춤형 톤/스타일: 고객센터 답변처럼, 브랜드 어투와 뉘앙스를 반영 가능하다.
• ⏱ 효율성: 처음부터 모델을 새로 학습시키는 것보다 훨씬 적은 데이터와 비용으로 특정 목적에 최적화할 수 있다.

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비유

👉 기본 모델은 “운전면허 딴 초보 운전자 🚗”라면,

파인튜닝은 그 운전자에게 택시기사 교육 🚕이나 레이싱 훈련 🏎️을 추가로 시켜서 특정 상황에 강하게 만드는 것과 같다.

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예시

1. 병원 고객센터 챗봇
   • 기본 GPT 모델은 의료 용어를 일반적으로만 안다.
   • 파인튜닝을 통해 병원 내부 FAQ, 진료 프로세스 데이터를 학습 → 환자 문의에 전문적이고 일관된 답변 제공.
2. 이커머스 상담봇
   • 제품명, 배송 정책, 환불 규정 등을 파인튜닝 → 고객 문의에 즉각적으로 정확한 답변 제공.
3. 브랜드 어투 적용
   • “친절하고 유머러스하게 대답” 같은 특정 말투를 계속 적용하려면 매번 프롬프트에 지시를 써야 한다.
   • 파인튜닝된 모델은 처음부터 그 스타일로만 답변함.

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추가 포인트

• 📂 데이터 필요: 수천~수만 건의 도메인 데이터(예: Q&A, 문서) 필요
• ⚡ 한계: 지식 업데이트는 한계가 있음 → 새로운 사실 학습엔 재파인튜닝 필요
• 🔄 대안: 최근에는 파인튜닝 대신 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 쓰기도 함 (검색+AI 조합)

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👉 한 줄 요약:

파인튜닝은 “범용 AI 모델”을 “특정 목적/산업에 특화된 모델”로 재훈련하는 과정이다.

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AI 맞춤화 방법 비교

구분	프롬프트 엔지니어링	파인튜닝	RAG
비용	저렴 💸	높음 💰	중간
데이터 필요	없음	필요(수천~수만건)	외부 문서 필요
최신성	모델 학습 시점까지만	학습 시점까지만	항상 최신 가능
일관성	낮음	높음	중간
적합 사례	간단 지시, 스타일 제어	산업별 특화 챗봇, 브랜드 톤	대규모 문서 Q&A, 검색 결합