인스트럭션 튜닝

Instruction Tuning은 단순 다음 단어 예측을 학습한 베이스 모델 위에 '질문-답변 쌍, 지시문-수행 결과 쌍' 형태의 데이터를 추가로 학습시키는 단계입니다. ChatGPT, Claude, Gemini가 우리가 알고 있는 챗봇처럼 행동하는 이유는 거의 다 이 단계 덕분입니다.

실무에서 인스트럭션 튜닝은 보통 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)나 DPO 같은 정렬 단계와 짝을 이룹니다. 인스트럭션 튜닝이 '지시를 따르는 형식'을 가르치는 거라면, RLHF·DPO는 '여러 답변 중 어떤 게 사람에게 더 나은가'를 학습시키는 단계입니다.

B2B에서 자체 데이터로 인스트럭션 튜닝(또는 LoRA·PEFT 같은 경량 튜닝)을 하는 케이스가 늘고 있습니다. 도메인 전문 용어·내부 문서 스타일·특정 출력 포맷을 안정적으로 만들고 싶을 때 유효한 선택지입니다.