파인튜닝을 하면 무엇이 좋아질까?

이전 수업에서 살펴본 것처럼, 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 특화 되도록 재학습하는 과정을 뜻합니다.

파인튜닝을 통해 얻는 핵심 장점은 최신 정보를 반영한 특정 분야에 특화된 AI 모델을 생성할 수 있다는 것입니다.

그렇다면 파인튜닝한 AI 모델을 실무에 어떻게 활용할 수 있을까요?

기존 AI 모델을 금융 분석 데이터로 파인튜닝하면 주식 시장 예측, 리스크 분석, 금융 보고서 요약과 같은 작업에 보다 더 전문화된 모델을 생성할 수 있습니다.

이러한 파인튜닝 모델은 금융 기관들이 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 내리는 것을 돕습니다.

기업의 고객 응대 데이터를 활용해 고객 서비스 챗봇을 지속적으로 파인튜닝하면, 자사 서비스에 특화된 답변으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

또한 고객의 언어 사용 패턴이나 특정 요구 사항을 반영하여 더 자연스러운 대화를 구현할 수도 있습니다.

빠르게 변하는 마켓 트렌드를 AI 모델에 반영하기 위해서는 지속적인 파인튜닝이 필요합니다.

최신 정보를 반영한 파인튜닝 모델을 통해 마켓 데이터를 주기적으로 분석하거나, 고객의 최신 관심사를 비즈니스에 반영할 수 있습니다.

사용자의 서비스 활용 데이터를 기반으로 AI 모델을 파인튜닝하면, 보다 더 개인화된 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

예를 들어 사용자의 시청 이력을 반영하여, 맞춤형 영화나 TV 프로그램을 추천하는 서비스를 제공할 수 있습니다.

OpenAI의 정책으로 외부 서비스가 OpenAI에 연결하여 파인튜닝을 진행하는 것은 정책적/기술적 이슈로 제한됩니다.

사용자가 파인튜닝을 위해 업로드한 학습 데이터에 민감한 개인 정보 및 기밀 정보가 포함되어 있을 수 있기 때문입니다.

또한 OpenAI는 외부 플랫폼에서 동시에 실행 가능한 최대 파인튜닝 작업 수를 3개로 엄격히 제한하고 있어, 코드프렌즈에서 파인튜닝 서비스를 별도로 제공할 수 없습니다.

앞으로 체험하실 속 시원한 파인튜닝 실습 환경의 목적은 OpenAI 플랫폼에서 실제로 파인튜닝을 수행하기 위한 필수 지식을 제공하고, 실제 파인튜닝을 진행할 때 필요한 JSONL 데이터셋 구축을 지원하는 것입니다.

오른쪽 실습 환경에서 일반 GPT 모델과 파인튜닝된 부산 할머니 모델을 비교해보세요.