Fine-tuning과 전이학습

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왜 왜 Fine-tuning이 필요한가? 실무에서 이 개념 없이는 문제를 해결할 수 없습니다. 핵심 동기와 배경을 먼저 이해합시다. BERT나 GPT 같은 사전학습 모델은 범용적인 언어 지식 을 갖고 있지만, 특정 과제에 바로 사용하기엔 한계가 있습니다. 사전학습 모델의 한계: 일반적인 언어 패턴은 알지만 도메인 전문 용어 (의료, 법률)에 약합니다 "긍정/부정"을 분류하라는 구체적 과제 를 수행하도록 훈련되지 않았습니다 출력 형식이 과제에 맞지 않습니다 (다음 토큰 예측 \neq 분류) 해결책: Fine-tuning 사전학습된 모델의 가중치를 특정 과제의 데이터로 추가 학습 하여 조정하는 것입니다. 마치 의대를 졸업한(사전학습) 의사가 특정 전공(Fine-tuning)을 선택하는 것과 같습니다.

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