예시 데이터로 기존 모델의 가중치를 추가 학습해 특정 작업의 출력 패턴을 맞춥니다.
<div class="scene"><div class="heading">SAME INPUT · DIFFERENT BEHAVIOR</div><div class="tune-input">입력: “상태를 짧게 보고”</div><div class="tune-compare"><div><b>기본 모델</b><p>현재 진행 상황을 자세히 설명하면…</p></div><div class="adapted"><b>조정 모델</b><p>완료 / 검수 대기</p></div></div><div class="muted" id="tune-note">예시 학습 전</div></div>.scene{width:min(94vw,800px);height:min(88vh,326px);padding:clamp(10px,2.7vmin,19px);border:1px solid var(--line);border-radius:13px;background:var(--surface);font:500 clamp(13px,2.4vmin,17px)/1.3 var(--font-sans,sans-serif);position:relative;overflow:hidden}.scene .mono{font-family:ui-monospace,SFMono-Regular,monospace}.scene .muted{color:var(--muted)}.scene .accent{color:var(--accent)}.scene .heading{font-weight:750;color:var(--accent);margin-bottom:clamp(5px,1.6vmin,12px)}.tune-input{border-left:3px solid var(--accent);padding:7px;background:var(--bg);margin-bottom:7px}.tune-compare{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:6px;height:54%}.tune-compare>div{border:1px solid var(--line);border-radius:7px;padding:clamp(6px,1.8vmin,12px);background:var(--bg);min-width:0}.tune-compare b{color:var(--accent)}.tune-compare p{margin:8px 0 0}.tune-compare .adapted{opacity:.48;transition:opacity .4s,border-color .4s}.tune-compare .adapted.on{opacity:1;border-color:var(--accent)}let trained=false;function draw(){trained=!trained;document.querySelector('.adapted').classList.toggle('on',trained);document.getElementById('tune-note').textContent=trained?'예시 학습 후 · 출력 형식 일치':'예시 학습 전'}draw();setInterval(draw,2300)미세 조정은 입력과 바람직한 출력 예시를 학습 데이터로 삼아 기존 모델의 가중치를 갱신합니다. 반복되는 형식이나 도메인 표현을 익히게 할 수 있지만 새 사실을 수시로 제공하는 자료 저장소를 대신하지는 않습니다.
데모는 동일한 입력에 대한 기본 모델과 조정 모델의 출력 형식을 나란히 비교합니다. 실제 작업에서는 학습 예시와 분리한 평가셋으로 개선과 과적합을 확인해야 합니다.
충분한 대표 예시가 있고 반복되는 출력 동작을 프롬프트만으로 안정화하기 어려울 때 사용합니다.