Fine-Tuning(파인튜닝)
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[AI] 환각은 버그가 아니라 압축의 대가다 — LLM 지식 저장의 중첩(Superposition)
[AI] 모델은 의도적으로 더 멍청해지고 있다 — 추론과 사실 지식의 트레이드오프
[Claude Code] 도구 스키마 과적합: 최신 모델이 서드파티 도구에 약한 이유
[AI] LLM 로그 근본원인분석(RCA): 왜 원본 로그를 그대로 안 넣는가
[LLM] 00. Introduction: LLM 밑바닥부터 이해하기
[LLM] 01. AI 수학 기초 — 내적, Softmax, KL Divergence
[LLM] 02. 신경망은 어떻게 학습하는가 — 역전파와 Adam
[LLM] 08. 파인튜닝 실전 — Classification Fine-tuning과 LoRA
[LLM] 09. 지시 미세튜닝 — 프롬프트 포맷과 마스킹
[LLM] 10. RLHF와 DPO — 사람의 선호를 학습시키는 법
[LLM] 11. 추론 모델의 시대 — Chain-of-Thought와 GRPO
[RAG] 07. Cross-Encoder 파인튜닝 — InfoNCE로 재정렬 모델 학습하기
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