#ParameterEfficient

대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.