제가 커스터마이즈한다면 배우고 싶은 LLM 파인튜닝 기법들
요약
본 글은 LLM을 커스터마이징하기 위해 학습하고 싶은 다양한 파인튜닝 기법 15가지를 나열합니다. LoRA, QLoRA 같은 효율적인 방법부터 RLHF, DPO 등 최신 강화학습 기반의 고급 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히 수동 보상 엔지니어링을 자동화된 LLM 평가로 대체하는 방법을 포함한 2026년 RL 파인튜닝 분석 글도 제공합니다.
핵심 포인트
- LoRA, QLoRA 등 효율적인 경량화 기법들을 학습할 수 있습니다.
- RLHF와 DPO 같은 최신 강화학습 기반의 고급 튜닝 기술을 다룹니다.
- 수동 보상 엔지니어링 대신 자동화된 LLM 평가를 활용하는 방법론이 제시됩니다.
- 전체 분석 글은 100% 오픈소스 솔루션으로 구현되어 접근성이 높습니다.
LLM 파인튜닝 기법들, 제가 직접 커스터마이즈 한다면 배우고 싶은 것들:
북마크하세요.
- LoRA
- QLoRA
- Prefix Tuning
- Adapter Tuning
- Instruction Tuning
- P-Tuning
- BitFit
- Soft Prompts
- RLHF (인간 피드백 기반 강화학습)
- RLAIF (AI 피드백 기반 강화학습)
- DPO (Direct Preference Optimization)
- GRPO (Group Relative Policy Optimization)
- RLAIF (RL with AI Feedback)
- Multi-Task Fine-Tuning
- Federated Fine-Tuning
파인튜닝에 대해 이야기하고 있으니, 2026년에 RL을 이용해 LLM을 파인튜닝하는 방법에 대한 전체 분석 글을 작성했습니다. 수동적인 보상 엔지니어링(manual reward engineering)을 자동화된 LLM 등급의 보상으로 건너뛰는 방법도 포함되어 있습니다.
그리고 이것은 100% 오픈소스 솔루션을 사용하여 구현되었습니다: https://t.co/LTtrTfvsfL
AI 자동 생성 콘텐츠
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