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개요

한 줄 비교

  • 프롬프트 엔지니어링: 입력 문구를 설계해 모델 출력을 유도
  • 파인튜닝: 추가 학습으로 모델 자체 성향을 변경

언제 프롬프트를 먼저 쓰나?

대부분의 팀은 프롬프트 최적화로 시작하는 것이 효율적입니다.

  • 빠르게 실험 가능
  • 초기 비용이 낮음
  • 실패해도 되돌리기 쉬움

언제 파인튜닝을 고려하나?

다음 조건이 반복적으로 나타나면 파인튜닝 가치가 큽니다.

  • 동일한 형식/톤의 출력이 지속적으로 필요
  • 도메인 특화 데이터가 충분히 있음
  • 프롬프트만으로 품질 상한에 도달

의사결정 가이드

  1. 프롬프트 템플릿 + 평가셋으로 베이스라인 측정
  2. 품질/비용/지연시간 목표 대비 갭 계산
  3. 갭이 크면 파인튜닝 PoC 진행
  4. 운영 안정성(재학습 주기, 데이터 관리) 점검 후 확정

운영 시 주의점

  • 파인튜닝 데이터 품질이 낮으면 오히려 성능 저하
  • 모델/데이터 버전 관리를 체계화
  • 보안/개인정보 마스킹 규칙을 선적용