매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)은 대규모 사전 학습 모델을 특정 작업에 맞게 적은 수의 매개변수만을 업데이트하여 적응할 수 있게 하는 AI 및 NLP 분야의 혁신적인 접근법입니다. 이를 통해 연산 비용과 학습 시간을 줄이며 효율적으로 모델을 배포할 수 있습니다....
7 분 읽기
PEFT
Fine-Tuning
+7
Fine-Tuning
인스트럭션 튜닝
인스트럭션 튜닝은 인공지능(AI) 분야에서 대형 언어 모델(LLM)을 인스트럭션-응답 쌍 데이터로 미세 조정하여, 인간의 지시를 따르고 특정 작업을 수행하는 능력을 향상시키는 기법입니다....
3 분 읽기
Instruction Tuning
AI
+3
파인튜닝(Fine-Tuning)
모델 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 소폭 조정하여 데이터와 리소스 요구를 줄입니다. 파인튜닝이 전이 학습을 어떻게 활용하는지, 다양한 기법, 모범 사례, 평가 지표를 통해 NLP, 컴퓨터 비전 등에서 모델 성능을 효율적으로 향상하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
Fine-Tuning
Transfer Learning
+6