미세조정(Fine-tuning)

← 용어 사전

한 줄 정의

미세조정(Fine-tuning)은 사전학습된 모델을 특정 목적·도메인·스타일에 맞게 추가 학습하는 단계다.

왜 중요한가(실무)

실무에서 "어떤 방식으로 품질을 올릴까"를 결정할 때 핵심 선택지 중 하나가 미세조정이다. 프롬프트 개선이나 RAG로 해결되지 않는 경우—출력 형식을 강하게 고정하거나, 조직 고유의 문체를 학습시킬 때—미세조정이 필요하다.

핵심 이론(직관)

1) "특정 목적"을 강화하는 과정

예: 우리 조직의 문체, 특정 양식(보고서 템플릿), 특정 분류 작업 등에 맞게 모델을 조정한다.

2) 리스크가 따른다

• 학습 데이터에 민감정보/저작권 문제가 섞일 수 있음
• 데이터 품질이 낮으면 오히려 성능이 나빠질 수 있음
• 운영(평가/버전 관리/재학습) 비용이 발생

실무 의사결정 가이드

미세조정이 유리한 경우

• 출력 형식/스타일을 매우 강하게 고정해야 함
• 반복 작업이 많고, 프롬프트만으로는 변동이 큼

RAG가 유리한 경우

• 최신 정책/문서가 자주 바뀜
• "근거를 어디서 가져왔는지"가 중요함

프롬프트/템플릿이 먼저인 경우

• 운영을 빠르게 시작해야 함
• 리스크(대외/규정)가 커서 변경을 통제해야 함

체크리스트

• 학습에 사용할 데이터에 민감정보/저작권 이슈가 없는가
• 골든 세트로 회귀 테스트가 준비되어 있는가
• 미세조정 후 롤백/버전 관리가 가능한가