LLM으로 다양한 작업을 처리하기 위해 맞춤형 조정이 필요합니다. 이를 위해 SFT(Supervised Fine-Tuning)이라는 방법을 사용하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 이전 글 참고 SFT에는 여러 가지 튜닝 기법이 있으며, 이번 글에서는 Full Fine-Tuning과 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)의 주요 기법인 LoRA와 QLoRA에 대해 알아보겠습니다.     1. Full Fine-Tuning Full Fine-Tuning은 말 그대로 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 방식입니다. 이 기법은 모델의 모든 가중치를 조정하여 특정 작업에 맞게 성능을 개선합니다. 전체 모델을 조정하기 때문에 메모리와 계산 자원이 많이 요구됩니다. 일반적인 딥러닝 ..