아래 글상자에서 설명하는 초거대 AI 기술로 가장 옳은 것은?범용적인 … | [유통관리사 1급] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[유통관리사 1급] 25년 1회차
아래 글상자에서 설명하는 초거대 AI 기술로 가장 옳은 것은?
범용적인 파운데이션 모델(Foundation Model)을 특정 작업이나 도메인에 최적화하기 위해 해당 목적에 맞는 특화된 데이터로 추가 학습을 수행하는 방식이다. 이 과정에서 기존 모델의 가중치를 미세하게 조정하여 보다 높은 성능과 적합성을 갖춘 맞춤형 모델을 구현할 수 있다.
1
파인튜닝(Fine-tuning)
2
사후학습(Post-training)
3
초거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)
4
검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)
5
소규모 초거대 언어 모델(sLLM, small Large Language Model)
해설
글상자가 설명하는 기술은 파인튜닝(Fine-tuning)이다.
사전학습된 범용 파운데이션 모델에 특정 도메인·과업용 데이터를 추가로 학습시켜 기존 모델의 가중치를 미세하게 조정한다는 서술이 파인튜닝의 정의다. 모델의 파라미터 자체가 갱신된다는 점이 다른 기법과 구분되는 핵심이다.
- 검색 증강 생성은 모델을 재학습하지 않고 외부 문서를 검색해 입력에 덧붙여 답을 만들므로 가중치가 바뀌지 않는다.
- 초거대 언어 모델과 소규모 언어 모델은 학습 방법이 아니라 모델 자체의 종류와 규모를 가리키는 용어다.
- 사후학습은 사전학습 이후의 정렬·조정 과정을 아우르는 넓은 개념이어서, 도메인 특화 추가학습이라는 구체적 방식을 지목하지 못한다.
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