AI 필수지식인 LLM 파인튜닝 20분 만에 정리합니다 | 개념·특징·장단점·사례까지

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AI 필수 지식 LLM 파인튜닝을 20분만에 이해시켜드립니다

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⏰ 타임라인
00:00 인트로 및 강의 소개
00:45 LLM 전체 학습 프로세스 이해하기
01:30 파인튜닝(Fine-tuning)이란? 핵심 개념 정리
02:40 왜 파인튜닝이 필요할까? (전문성, 행동 제어, 비용 효율성)
04:00 파인튜닝의 4가지 주요 장점
07:10 파인튜닝의 한계점과 주의사항 (망각 현상, 과적합, 데이터 보안)
09:40 결국 핵심은 데이터! 양질의 데이터가 중요한 이유
11:00 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning)의 개념과 필요성
13:30 인스트럭션(Instruction)의 명확한 정의와 구조
15:00 인스트럭션 튜닝 데이터셋의 특징 (SFT와의 차이)
17:20 인스트럭션 튜닝 모델의 3가지 주요 변화
18:50 대표 사례(FLAN) 및 향후 학습 방향 (RLHF, DPO 예고)
20:10 요약 및 마무리