언어 선택
서비스
생성 AI 교육・도입 지원AI 에이전트 개발LLMO 최적화콘텐츠 제작 대행SEO 대책 지원SNS 운용 대행Shopify 제작홈페이지 제작AI Dock (기술 부채 진단)웹 광고 운용MEO 대책MA 도입 지원LPO (랜딩 페이지 최적화)AI 업무 혁신 컨설팅AI 거버넌스・보안 진단AI 매니지드 서비스AI 내재화 지원AI 데이터 분석 플랫폼 구축CRM/SFA 도입 지원백서 제작GA4/웹 분석ABM 도입 지원AI 사내 검색(RAG 구축)AI 챗봇 개발AI 회의록・음성 전사 자동화프롬프트 엔지니어링 기업 연수DX 컨설팅AI×RPA 업무 자동화AI 파인튜닝 지원AI 테스트 자동화 대행인사이드 세일즈 구축 지원이메일 마케팅 지원B2B 브랜딩 지원세일즈 인에이블먼트 지원리드 획득 대행・BDR 지원AI 검색 대책 패키지B2B 동영상 마케팅CDP 구축 지원B2B EC 구축 지원AI 사내 지식 기반 구축TikTok 운용 대행YouTube 운용 대행EC/D2C 컨설팅채용 마케팅 지원웨비나 기획・운영 대행LP 제작・최적화신규 사업 컨설팅웹 마케팅 종합 지원시스템 개발AI 파인튜닝 지원
AI 파인튜닝은 범용 LLM을 자사 데이터로 추가 학습하여 업무 특화형 고정밀 AI 모델을 구축하는 서비스입니다.
자사 데이터로 AI 모델을 커스터마이즈. 파인튜닝으로 업계·업무 특화 AI 모델을 구축하여 범용 AI로는 실현할 수 없는 고정밀 업무 AI를 실현합니다.
범용 AI 모델만으로는 해결할 수 없는 과제를 파인튜닝으로 돌파합니다.
왜 파인튜닝이 필요한가
범용 AI 모델만으로는 해결할 수 없는 과제를 파인튜닝으로 돌파합니다.
범용 AI로는 업계 용어를 이해할 수 없다
일반적인 AI 모델로는 자사의 전문 용어나 업계 고유 표현을 올바르게 이해・생성할 수 없어 실무에서 사용할 수 없다.
API 비용이 급증하고 있다
범용 모델에 대한 대량 API 호출로 비용이 증가하여, 비즈니스로서 확장하기 어렵다.
응답 품질에 편차가 있다
범용 AI의 응답은 일관성이 없고, 같은 질문에도 다른 응답이 돌아와 업무 품질을 보장할 수 없다.
기밀 데이터를 외부에 보내고 싶지 않다
고객 정보나 사내 기밀을 외부 API에 전송하는 것에 대한 보안 우려로 AI 활용에 나서지 못하고 있다.
파인튜닝의 종류
목적에 맞는 최적의 파인튜닝 방법을 제안합니다.
업무 지시 최적화
특정 업무 태스크에 대한 지시 응답 패턴을 학습시켜, 업무 지시에 대해 최적의 출력을 반환하도록 모델을 조정합니다.
업계 특화 지식 주입
업계 고유의 전문 지식・용어・문맥을 모델에 학습시켜, 특정 도메인의 이해력과 생성 정확도를 대폭 향상시킵니다.
인간 피드백을 통한 품질 향상
인간의 평가 피드백을 사용하여 모델의 출력 품질을 지속적으로 개선. 사용자 기대에 부합하는 응답을 생성하도록 최적화합니다.
서비스 상세
데이터 준비부터 배포·운영까지 파인튜닝에 필요한 전 공정을 커버합니다.
데이터 준비・클렌징
학습에 필요한 데이터의 수집・정리・전처리를 실시. 데이터 품질이 모델 정확도를 좌우하므로, 전문 팀이 철저히 클렌징합니다.
- 데이터 수집 및 통합
- 노이즈 제거 및 정규화
- 어노테이션 설계
- 학습 데이터셋 구축
모델 선정・학습
업무 요건에 최적인 베이스 모델을 선정하고, 준비된 데이터로 파인튜닝을 실시. GPU 인프라 구축부터 학습 파라미터 최적화까지 대응합니다.
- 베이스 모델 선정
- 하이퍼파라미터 최적화
- GPU 환경 구축
- 학습 프로세스 관리
평가・튜닝
파인튜닝 후 모델을 다각적으로 평가. 정확도・속도・안전성 관점에서 검증하고, 필요에 따라 파라미터를 재조정합니다.
- 벤치마크 평가
- A/B 테스트 실시
- 안전성 검증
- 퍼포먼스 최적화
배포・운영
모델을 프로덕션 환경에 배포하고 안정적인 운영 체제를 구축. 모니터링 및 지속적인 재학습을 통한 정확도 유지도 지원합니다.
- API화 및 시스템 통합
- 모니터링 설계
- 지속적 재학습
- 스케일링 대응
대응 모델
주요 AI 모델에 폭넓게 대응. 업무 요건에 최적인 모델을 제안합니다.
OpenAI GPT-4/3.5
클로즈드 모델OpenAI API를 통한 공식 파인튜닝 대응
Anthropic Claude
클로즈드 모델Claude API 커스터마이징 및 프롬프트 최적화
Meta Llama
오픈 모델Llama 2/3 오픈소스 모델을 자사 환경에서 학습
Google Gemma
오픈 모델Google의 경량 오픈 모델을 업무 특화
Mistral
오픈 모델고효율 Mistral 모델의 도메인 특화 학습
Cohere
클로즈드 모델엔터프라이즈 모델 커스터마이징
도입 프로세스
요건 정의부터 배포까지, 단계적으로 진행하여 리스크를 최소화하면서 최대의 성과를 실현합니다.
요건 정의・데이터 조사
1-2주업무 요건을 인터뷰하고 이용 가능한 데이터의 양·질을 조사. 최적의 파인튜닝 방법과 모델을 제안합니다.
데이터 준비・전처리
2-4주학습 데이터의 수집·클렌징·어노테이션을 실시. 고품질 데이터셋을 구축하여 학습 성공률을 최대화합니다.
모델 학습・평가
2-4주베이스 모델의 파인튜닝을 실시하고 정확도·속도·안전성을 다각적으로 평가. 필요에 따라 파라미터를 재조정합니다.
배포・지속 개선
계속프로덕션 환경에 배포하고 운영 체제를 구축. 모니터링과 정기적 재학습으로 모델 정확도를 지속적으로 유지·향상시킵니다.
요금 플랜
PoC부터 본격 도입, 지속 운영까지. 목적에 맞는 플랜을 선택하실 수 있습니다.
PoC(실증 실험)
소규모 데이터로 효과를 검증. 파인튜닝의 가능성을 확인하는 실증 실험 플랜.
- 요건 히어링
- 샘플 데이터로 학습
- 정확도 평가 보고서
- 본격 도입 판단 지원
스탠다드
본격적인 파인튜닝을 실시. 데이터 준비부터 모델 구축・평가까지 일관 대응.
- 데이터 준비 및 클렌징
- 모델 선정 및 학습
- 벤치마크 평가
- API화 및 시스템 통합
- 배포 지원
엔터프라이즈
대규모 데이터・복수 모델에 대응. 자사 GPU 환경 구축부터 RLHF까지, 고급 요건에 대응.
- 대규모 데이터 대응
- 복수 모델 비교
- RLHF 실시
- GPU 환경 구축
- 보안 설계
- 전임 팀 배치
월간 운영・재학습
배포 후 모델 운영・모니터링・정기 재학습을 지속적으로 지원.
- 모델 모니터링
- 정확도 열화 감지
- 정기 재학습
- 데이터 추가 대응
- 리포팅
유스케이스
폭넓은 업계에서 파인튜닝을 활용하여 구체적인 성과를 실현하고 있습니다.
계약서 리뷰 AI 정확도 95%에서 99%로 향상
법률 용어와 계약 조항의 전문 지식을 파인튜닝으로 주입. 범용 AI에서 정확도 95%였던 계약서 리뷰가 커스텀 모델로 99% 정확도를 달성.
품질 검사 AI 불량품 검출률 98% 달성
자사 제품 이미지 데이터로 모델을 파인튜닝. 범용 모델로는 검출이 어려웠던 미세한 불량도 고정밀도로 검출 가능.
리스크 심사 AI 처리 시간 80% 삭감
금융 전문 용어와 심사 기준을 모델에 학습시켜, 대출 리스크 심사를 자동화. 수작업과 동등한 정확도를 유지하면서 처리 시간을 대폭 단축.
FAQ
AI 파인튜닝에 관한 자주 묻는 질문에 답변합니다. 기타 질문은 부담 없이 문의해 주세요.
Q파인튜닝과 RAG의 차이는?
ARAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 방법이고, 파인튜닝은 모델 자체를 학습 데이터로 재훈련하는 방법입니다. RAG는 최신 정보 반영에 강하고, 파인튜닝은 응답 품질・속도・비용 면에서 우수합니다. 용도에 따라 적절한 선택이나 조합을 제안합니다.
Q파인튜닝과 RAG의 차이는?
AInstruction Tuning이라면 수백 건 정도의 데이터로 시작할 수 있습니다. Domain Adaptation의 경우 수천~수만 건이 기준입니다. 데이터량이 부족한 경우 데이터 증강 기술이나 단계적 학습 접근으로 대응합니다.
QRAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 방법이고, 파인튜닝은 모델 자체를 학습 데이터로 재훈련하는 방법입니다. RAG는 최신 정보 반영에 강하고, 파인튜닝은 응답 품질・속도・비용 면에서 우수합니다. 용도에 따라 적절한 선택이나 조합을 제안합니다.
ARAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 응답을 생성하는 방법이고, 파인튜닝은 모델 자체를 학습 데이터로 재훈련하는 방법입니다. RAG는 최신 정보 반영에 강하고, 파인튜닝은 응답 품질・속도・비용 면에서 우수합니다. 용도에 따라 적절한 선택이나 조합을 제안합니다.
QAPI 비용이 줄어드나요?
A네, 대폭 삭감할 수 있습니다. 파인튜닝으로 적은 토큰 수로 고품질 응답을 얻을 수 있게 되어, API 비용이 평균 50% 정도 삭감됩니다. 또한, 소형 모델의 파인튜닝으로 대형 모델과 동등한 정확도를 실현할 수 있는 경우도 많아, 추가적인 비용 삭감이 가능합니다.
Q데이터 보안은?
A고객 데이터는 엄격한 보안 기준하에 관리합니다. 온프레미스 환경에서의 학습이나 프라이빗 클라우드에서의 운영에도 대응. 학습 완료 후 데이터를 완전 삭제하는 옵션도 제공합니다. NDA 체결은 물론, ISO27001 준거 관리 체제로 대응합니다.
Q얼마나 데이터가 필요한가요?
A업무 특화 태스크에서 파인튜닝 후 모델은 범용 AI와 비교하여 평균 20~40%의 정확도 향상이 예상됩니다. 특히 전문 용어 이해와 업계 고유 규칙 대응에서 큰 차이가 나타납니다.
QInstruction Tuning이라면 수백 건 정도의 데이터로 시작할 수 있습니다. Domain Adaptation의 경우 수천~수만 건이 기준입니다. 데이터량이 부족한 경우 데이터 증강 기술이나 단계적 학습 접근으로 대응합니다.
AInstruction Tuning이라면 수백 건 정도의 데이터로 시작할 수 있습니다. Domain Adaptation의 경우 수천~수만 건이 기준입니다. 데이터량이 부족한 경우 데이터 증강 기술이나 단계적 학습 접근으로 대응합니다.
Q어떤 업계에 대응 가능한가요?
A법률, 금융, 제조, 의료, IT, 소매 등 폭넓은 업계에 대응합니다. 업계 고유의 전문 지식이 필요한 태스크일수록 파인튜닝의 효과가 커집니다. 200사 이상의 AI 지원 실적에서 각 업계의 베스트 프랙티스를 축적하고 있습니다.
Related Articles
관련 유용한 기사
2026-02-19 10:00:00
業務プロセス改善にAIを活用する方法｜[currentYear]年最新フレームワーク
2026-02-19 10:00:00
業務標準化×AI｜属人化を解消して再現性のある組織を作る方法
2026-02-19 10:00:00
業務の見える化をAIで加速｜プロセスマイニング×生成AIの実践ガイド
2026-02-19 10:00:00
省人化×AI｜AIエージェントで実現する少人数経営の新常識
2026-02-19 10:00:00
AIによる手順書・マニュアル自動生成｜作成工数を90%削減する方法
2026-02-19 10:00:00