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파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링, 서로 어떻게 다를까?

AI 모델의 활용성을 극대화하기 위한 2가지 대표적 방법은 파인튜닝(Fine-Tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)입니다.

아번 수업에서는 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링을 비교하고, 각 방법의 장단점을 분석해 보겠습니다.

파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 비교

특징	파인튜닝	프롬프트 엔지니어링
정의	사전 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 재학습	모델의 입력 프롬프트를 최적화하여 원하는 출력 결과를 얻는 방법
데이터 요구량	많은 양의 도메인 특화 데이터 필요	상대적으로 적은 양의 데이터로도 가능
시간 및 비용	모델 재학습에 상당한 시간과 계산 자원 소요	프롬프트 최적화는 비교적 짧은 시간 내에 가능
유연성	특정 작업에 최적화된 모델 생성 가능	다양한 작업에 동일 모델을 활용
기술적 요구사항	딥러닝 및 모델 훈련에 대한 깊은 이해 필요	프롬프트 설계와 실험에 대한 이해 필요
출력 일관성	높은 일관성 보장	프롬프트에 따라 출력 결과 변동
확장성	특정 작업에 한정된 확장성	다양한 작업에 유연하게 적용 가능
사례	고객 지원 챗봇, 의료 이미지 분석 등 특정 도메인 모델	텍스트 생성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업

높은 비용과 시간: 모델을 재학습하는 데 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
학습 데이터 필요: 효과적인 파인튜닝을 위해서는 특정 분야에 특화된 많은 양의 데이터가 필요하며, 훈련 경험이 있는 전문 인력이 필요합니다.

파인튜닝은 전문 분야에 대한 높은 성능과 응답 일관성을 제공하지만, 재훈련을 위한 컴퓨팅 자원과 시간이 많이 필요합니다.

반면 프롬프트 엔지니어링은 원하는 결과를 얻기 위해 신속하고 유연하게 입력을 조절할 수 있지만, 출력의 일관성을 유지하기 어렵습니다.

따라서

참고: 프롬프트 엔지니어링에 대한 더 자세한 내용은 속 시원한 프롬프트 엔지니어링에서 확인하실 수 있습니다.

Mission

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은 상대적으로 적은 양의 데이터로도 AI의 응답 결과를 최적화할 수 있지만, 프롬프트에 따라 출력 결과가 바뀔 수 있습니다.

파인튜닝

프롬프트 엔지니어링

딥러닝

머신러닝