파인 튜닝과 프롬프트 엔지니어링

Ⅰ. 파인 튜닝과 프롬프트 엔지니어링 정의 비교

파인 튜닝	프롬프트 엔지니어링
- 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 재학습	- 모델 입력 프롬프트 최적화하여 원하는 출력 결과 얻는 방법

 

 

Ⅱ. 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 상세 비교

특징	파인튜닝	프롬프트 엔지니어링
데이터 요구량	- 많은 양의도메인 특화 데이터 필요	- 상대적으로 적은 양의 데이터로도 가능
시간 및 비용	- 모델 재학습에 상당한 시간과 자원 소요	- 프롬프트 최적화는 비교적 짧은 시간내에 가능
유연성	- 특정 작업에 최적화된 모델 생성 가능	- 다양한 작업에 동일 모델 활용 가능
기술적 요구사항	- 딥러닝 및 모델 훈련에 대한 깊은 이해 필요	- 프롬프트 설계와 실험에 대한 이해 필요
출력 일관성	- 높은 일관성 보장	- 프롬프트에 따라 출력 결과 변동
확장성	- 특정 작업에 한정된 확장성	- 다양한 직업에 유연하게 적용 가능
사례	- 고객 지원 챗봇 - 의료 이미지 분석	- 텍스트 생성, 요양, 번역 - 다양한 자연어 처리 작업

 

 

Ⅲ. 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 장단점

구분	파인튜닝	프롬프트 엔지니어링
장점	- 전문성 있는 맞춤형 모델 - 일관성 있는 결과	- 빠르게 개선된 결과 획득 - 다양한 작업 유연하게 적용
단점	- 높은 비용과 시간 - 학습 데이터 필요	- 출력의 일관성 부족 - 전문적 작업 한계

- 전문 분야에 대한 정확도와 일관성은 파인튜닝, 다양한 분야의 빠르고 유연한 처리는 프롬프트 엔지니어링 적합