훈련 유형

훈련 유형에 따라 사용자 지정 중에 모델 가중치가 업데이트되는 방법이 결정됩니다. 모든 사용자 지정 기법(SFT, DPO, RFT)을 두 훈련 유형과 결합할 수 있습니다. 품질 요구 사항, 컴퓨팅 예산 및 사용 사례에 따라를 선택합니다.

LoRA - 저순위 적응

어댑터 가중치의 작은 집합을 훈련합니다. 더 저렴한 비용, 더 빠른 훈련. 지속적인 사용자 지정에 필요합니다.

FFT - 전체 미세 조정

모든 모델 가중치를 업데이트합니다. 더 높은 컴퓨팅, 더 깊은 사용자 지정. 대규모 도메인 전환에 가장 적합합니다.