파인튜닝 vs 프롬프트

파인튜닝과 프롬프트

딥러닝 모델은 기본적으로 학습 데이터를 통해 학습하고, 이를 기반으로 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 그러나 때로는 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용해야 할 때가 있습니다. 이 때, 파인튜닝과 프롬프트는 두 가지 주요 기술입니다.

파인튜닝과 프롬프트의 차이

파인튜닝과 프롬프트는 모두 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 기술입니다. 그러나 두 기술은 목적과 사용 방법이 다릅니다.

파인튜닝은 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 다시 학습시키는 것을 의미합니다.

 

예를 들어, 이미지 분류 모델을 만들 때, 먼저 대규모의 이미지 데이터셋을 사용하여 미리 학습시킨 후, 새로운 작업에 대해 파인튜닝을 수행합니다. 이 경우, 새로운 작업에 맞게 모델의 일부 층을 재학습하거나, 새로운 데이터셋을 이용하여 전체 모델을 재학습시키는 것이 일반적입니다.

 

반면, 프롬프트는 모델의 출력을 제어하기 위해 사용되는 텍스트 입력입니다. 모델에 입력되는 텍스트에 프롬프트를 포함시켜 모델이 출력하는 결과를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, "긍정적인 리뷰"나 "부정적인 리뷰"와 같은 프롬프트를 사용하여 리뷰의 감성을 제어할 수 있습니다. 이러한 방식으로 모델이 생성하는 결과를 보다 세밀하게 제어할 수 있습니다.

 

또한, 파인튜닝은 새로운 데이터에 대한 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되며, 모델의 일부 층을 수정하거나 새로운 데이터를 추가하여 수행됩니다. 반면, 프롬프트는 모델이 생성하는 출력을 보다 정확하게 제어하기 위해 사용되며, 입력 데이터에 추가 정보를 제공합니다.

 

두 기술은 모두 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 기술입니다. 그러나 파인튜닝은 모델 자체를 수정하여 예측 성능을 향상시키는 반면, 프롬프트는 모델의 출력을 보다 정확하게 제어하기 위해 입력 데이터에 추가 정보를 제공하는 방식으로 작동합니다.

 

파인튜닝과 프롬프트는 각각의 목적에 따라 적절한 상황에서 사용될 수 있습니다. 파인튜닝은 이미 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 가장 기본적인 방법입니다. 새로운 작업에 대해 높은 예측 성능을 달성하기 위해서는 추가 학습 데이터가 필요하거나 모델의 일부 층을 수정하는 것이 좋습니다.

 

프롬프트는 입력 데이터에 대한 추가 정보를 제공하여 모델이 생성하는 결과를 보다 세밀하게 제어할 수 있습니다. 이는 모델이 생성하는 결과를 보다 정확하게 제어하고자 할 때 유용합니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델에서 "질문"과 "대답" 프롬프트를 사용하여 모델이 생성하는 대답을 질문에 따라 조절할 수 있습니다.

결론

두 기술 모두 미리 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하는 방법으로서, 다양한 상황에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한, 이러한 기술은 딥러닝 모델의 발전을 이끌어내는 기술 중 하나이며, 앞으로 더욱 발전하고 발전된 방법들이 나올 것으로 예상됩니다.

---

출처 : openai - chat gpt