예시로 학습시키는 두 번째 방법을 무엇이라고 부를까요?

파인튜닝은 이미 학습을 마친 범용 AI 모델을 가져와, 특정 과제나 스타일에 맞춘 더 작고 집중된 예시 세트로 계속 학습시켜 모델의 내부 매개변수를 조정함으로써, 그 기술이나 어조가 답변을 생성하는 방식 자체에 스며들게 하는 방법입니다. 이는 단순히 지시문의 표현을 바꾸는 것과는 다릅니다. 파인튜닝은 보내는 입력값이 아니라 모델 자체를 바꾸기 때문이죠.

프롬프팅은 좀 더 가벼운 대안으로, 모델 자체를 바꾸지 않고도 영리한 지시문이나 예시로 범용 모델의 행동을 유도하는 것입니다. 빠르고 저렴하지만 한계도 뚜렷합니다. 스트리밍은 응답이 생성되는 동안 점차 화면에 표시하는 것을 가리키는, 출력 전달 방식에 관한 무관한 개념으로, 모델이 학습하는 방식과는 상관이 없습니다.

파인튜닝은 엄선된 예시로 재학습을 거쳐야 하므로 프롬프팅보다 비용이 더 들고 시간도 더 걸릴 수 있지만, 영리한 프롬프팅만으로는 닿기 어려운 수준까지 전문 지식이나 행동방식을 더 깊이 새겨넣을 수 있습니다. 그래서 기업들이 특정 전문 분야에 맞춰 모델을 파인튜닝하는 경우가 많은 것입니다.