파인튜닝은 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)에 소스 코드 또는 코드 관련 작업으로 구성된 정제된 데이터셋을 추가로 학습시키는 과정입니다. 이를 통해 모델이 코드 생성, 디버깅, 문서화 등 프로그래밍 특화 기능을 보다 정확하게 수행할 수 있도록 전문화됩니다.

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 선호도와 피드백을 모델 학습 과정에 반영하여 LLM의 성능을 향상시키는 기법입니다. 기초 학습 이후, 인간 피드백을 강화학습 단계에 통합함으로써 모델의 응답 품질을 더욱 정교하게 개선합니다.

SFT(Supervised Fine-tuning)는 라벨링된 데이터를 활용하여 모델이 특정 작업을 수행하도록 직접적으로 학습시키는 과정입니다.
RLHF는 SFT 이후 단계로, 인간 피드백과 강화학습을 통해 모델의 출력을 세밀하게 조정하고 인간 기준에 맞게 정렬시키는 과정입니다. 즉, SFT는 ‘무엇을 말할지’를 가르치고, RLHF는 ‘어떻게 말할지’를 다듬는 역할을 합니다.

파인튜닝은 특정 데이터셋을 사용하여 모델의 파라미터 자체를 조정함으로써 코딩 작업에 특화된 성능을 제공합니다.
프롬프트 엔지니어링은 모델을 변경하지 않고, 입력 프롬프트를 개선하여 더 나은 응답을 유도하는 방식입니다.

파인튜닝된 LLM은 코드 생성, 질의응답, 대화 생성, 논리 평가를 수행할 수 있으며, 언어 간 코드 변환, 문서 생성, DevOps 스크립트 지원도 가능합니다. 또한 특정 코드베이스로 학습될 경우 도메인 특화 개발 작업까지 숙련되게 수행합니다.

파인튜닝된 코딩 LLM은 더 높은 정확도, 적은 오류, 특정 프로그래밍 언어 및 코드베이스에 대한 깊은 이해를 제공하며, 더 관련성 높은 제안을 제공하고, 특수 프레임워크를 지원하며, 내부 코딩 표준에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.