사전학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)

사전학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)

AI 모델의 성능이 빠르게 발전하면서, 사전학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)이라는 개념도 점점 중요해지고 있습니다.
이 글에서는 언어 모델(NLP)을 예시로, 두 단계가 무엇을 의미하고 왜 필요한지 쉽게 설명해보겠습니다.

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1. 사전학습(Pre-training)이란?

사전학습은 모델에게 광범위한 배경지식을 쌓아주는 기초 학습 단계입니다.
방대한 양의 비지도 학습(unsupervised) 데이터를 활용해, 모델이 문맥 파악과 단어 예측 등의 언어 사용 패턴을 익히도록 합니다.

• 예: 인터넷에 떠도는 대규모 텍스트 데이터를 모델에 입력
• 모델은 특정 정답 없이(비지도 학습) 문맥 구조, 단어 분포 등을 학습
• 데이터가 워낙 많아, 한 바퀴(1 Epoch) 혹은 1.5 Epoch만 돌아도 수 주 ~ 수 개월이 걸릴 수 있음

사람에 비유하면?

• 사전학습: 도서관에 가서 온갖 책을 마구 읽는 단계
• 전반적인 상식과 언어 능력을 폭넓게 습득

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2. 파인튜닝(Fine-tuning)이란?

사전학습을 마친 모델은 이미 기본 실력을 갖춘 상태입니다.
여기서 특정 과제나 업무에 맞춰 정답이 있는(supervised) 데이터로 다시 학습을 진행하는 과정을 파인튜닝이라 합니다.

• 예: “1+1은 몇인가요?” → “답은 2입니다.”
• 이런 식으로 명확한 정답이 있는 예시를 모델에 제시
• 모델은 “아, 이런 유형의 질문에는 이렇게 대답하는구나” 하며 응용 능력을 키움

사람에 비유하면?

• 파인튜닝: 시험 문제를 풀어보며 문제풀이 요령을 배우는 단계
• 이미 쌓아둔 배경지식을 바탕으로, 문제 유형에 맞게 정확히 답변하는 연습

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3. 왜 사전학습이 필요할까?

“광범위한 배경 지식” 없이 시험 문제만 암기하는 사람은, 조금만 문제 유형이 달라져도 엉뚱한 답을 하기 쉽습니다.
반면, 풍부한 배경지식이 있다면 새로운 문제 유형도 어느 정도 응용해낼 수 있습니다.

• 사전학습(Pre-training): 폭넓은 언어 이해 능력 습득
• 파인튜닝(Fine-tuning): 특정 태스크(질의응답, 텍스트 요약 등)에 정확히 대응할 수 있도록 최적화

이렇듯 대규모 언어 모델(예: GPT, BERT)은 먼저 사전학습을 거친 뒤, 파인튜닝을 통해 원하는 작업 능력을 극대화합니다.

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결론: 두 단계를 잘 활용하자

1. 사전학습(Pre-training)
   • 모델에 기본 언어 지식을 가르치는 기초 단계
   • 대규모 비지도 학습 데이터로 폭넓게 학습
2. 파인튜닝(Fine-tuning)
   • 특정 태스크에 맞춰 정확도를 높이는 응용 단계
   • 지도 학습 데이터를 활용해 세부 스킬 연마

이 두 단계를 잘 결합하면, AI 모델은 다양한 문제 상황에서도 높은 성능을 보여줄 수 있습니다.

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주요 키워드 정리

• 사전학습(Pre-training)
• 파인튜닝(Fine-tuning)
• 언어 모델(NLP)
• 비지도 학습(unsupervised)
• 지도 학습(supervised)
• AI 모델 학습 과정
• 기본 언어 능력 vs. 문제풀이 요령

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메타 설명(Meta Description):
AI 모델의 핵심 개념인 ‘사전학습(Pre-training)’과 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’을 쉽게 이해해보세요. 대규모 언어 모델을 예로 들어, 왜 사전학습이 중요하며, 어떻게 파인튜닝으로 정확도를 높일 수 있는지 알아봅니다.