정확성과 효율성을 높이는 미세 조정 기법: FTFT

모델 크기와 사전 학습 방법에 관계없이 학습 동학이 잘 전이되며, 이를 활용하면 기존 방식보다 효율적이고 강건한 미세 조정이 가능하다.