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미세 조정을 통한 모델 성능 향상
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.
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