대부분의 파인튜닝 프로젝트는 테스트 세트에서는 높은 점수를, 프로덕션에서는 낮은 점수를 받는 모델을 출시합니다. NKKTech는 실제 사용자와의 접촉에서 살아남는 파인튜닝된 LLM을 제공합니다 — 필요한 경우 인스트럭션 튜닝, RLHF 정렬, 감사 가능한 고정 테스트 세트로 평가, 핵심 제품을 운영하는 동일한 관찰성 스택으로 배포. Llama 3.3, Mistral, Qwen, API를 통한 GPT/Claude 파인튜닝 또는 자체 사전 학습된 베이스.
Jupyter 노트북 인계가 아닌 완전한 파인튜닝 엔게이지먼트. 모든 프로젝트에 포함되는 6가지 역량.
파인튜닝 실패의 대부분은 데이터셋 실패입니다. 라벨링 기준 설계, 라벨링 파이프라인 구축(사내 팀 또는 벤더), Cohen's kappa ≥0.8 평가자 간 신뢰도 유지, 감사 가능한 데이터셋 제공.
Llama 3.3, Mistral, Qwen 2.5, Phi 및 독점 파인튜닝 가능 모델에 대한 공정한 트레이드오프 분석. 지연 시간 예산, 비용 한도, 하드웨어 제약, 라이선스 요구사항에 따라 선택.
90% 프로젝트에 LoRA / QLoRA — 풀 파인튜닝과 동일한 품질을 5~10배 낮은 컴퓨팅 비용으로. 기본값이며, 평가에서 필요성이 확인될 때만 풀 파인튜닝으로 확장.
주관적 품질(글쓰기 톤, 유용성 순위, 거부 동작)이 필요한 작업에는 선호도 데이터 수집 패스와 DPO 또는 RLHF 학습 추가. Direct Preference Optimization이 기본 — PPO-RLHF보다 단순하고 안정적.
모든 프로젝트에 고정 평가 세트(50~500 케이스), 작업 유형별 채점 함수, 리그레션 추적, 평가 점수의 CI 게이트 제공. 자사 프로덕션 에이전트에 사용하는 동일한 플레이북.
귀사의 스택(Bedrock, Azure OpenAI, 셀프호스팅 vLLM, Together AI)에서 배포, 모델 버전 관리, A/B 하니스, 드리프트 검출, 롤백 경로. 학습 수렴이 아닌 모델이 프로덕션에 배치될 때 완료.
1~2주. 작업 정의, 평가 기준 합의, 기준선 구축(파인튜닝 없이 프롬프트 엔지니어링 + RAG만). 파인튜닝이 실제로 필요한지 확인.
2~4주. 학습 세트 큐레이션, 라벨링, 검증. 품질이 병목 — 단축하지 않음.
2~3주. LoRA 파인튜닝, 평가 주도 반복, 하이퍼파라미터 스윕. 다중 체크포인트에서 손실 곡선이 아닌 평가 점수로 최선을 선택.
1~2주. 프로덕션 배포, 모니터링 스택, 런북, 귀사 팀에 엔지니어링 인계.
컴플라이언스 인식 고객 지원, 도메인 특화 용어의 금융 문서 추출, 데이터 거주성을 준수하는 내부 지식 에이전트.
임상 기록 요약, 의료 코딩 지원, HIPAA 인식 근거 기반 에이전트.
관할권별 용어의 계약 분석, 판례 검색-요약, 레드라인 어시스턴트.
제품 특화 지원 에이전트(귀사 용어, 기능, 톤), 데이터 모델을 이해하는 인앱 코파일럿.
장비 매뉴얼 Q&A, 글로벌 현장 팀을 위한 다국어 지원, 회사 스타일로 기술 문서 작성.
브랜드 보이스의 상품 설명 생성, 고객 리뷰 요약, 상품 검색 쿼리 재작성.
파인튜닝은 베이스 모델에 없는 일관된 스타일, 형식, 도메인 특화 추론 패턴이 필요할 때 유리합니다. RAG는 지식 격차를, 프롬프트 엔지니어링은 모델이 이미 이해하는 작업의 지시 따르기를 해결합니다. 기본은 프롬프트 엔지니어링, 다음 RAG, 평가에서 필요성이 확인될 때만 파인튜닝. 결정 트리는 LLM Fine-tuning vs RAG vs Prompt Engineering 가이드를 참조하세요.
강력한 베이스 모델의 LoRA 인스트럭션 튜닝: 일반적으로 500~5,000개의 고품질 예제. 양보다 질. 도메인 지식 주입: 보통 RAG가 더 좋음 — 파인튜닝은 모델에 사실을 가르치는 좋은 방법이 아님.
데이터셋, 학습, 평가, 배포를 포함하는 표준 8~12주 엔게이지먼트에 USD 40K~80K. 데이터셋 크기(라벨링이 종종 가장 큰 비용 항목), 베이스 모델 크기, RLHF 필요 여부(2~3주 추가)에 따라 변동. 1주 범위 산정 엔게이지먼트 후 고정 수수료 견적 제공.
첫날부터 귀사 인프라에 맞춰 설계합니다. AWS 사용 시 Bedrock 또는 SageMaker 배포 가능 모델 제공. Azure 클라이언트는 Azure OpenAI 파인튜닝 또는 Azure ML. 셀프호스팅 클라이언트는 vLLM 또는 Triton 배포. 당사의 선호 스택에 고정시키지 않음.
사전에 합의한 고정 평가 세트. 학습 시작 전 목표 평가 점수에 약속하며 달성할 때까지 출시하지 않음. 주관적 작업(글쓰기 품질, 유용성)에는 귀사가 승인한 루브릭으로 블라인드 인간 평가 사용.
NKKTech delivered our LLM document processing pipeline on time and exactly on budget. The tech lead was available on Slack daily. First offshore team that actually worked the way we expected.
Tony's team understood our legacy PHP system faster than our internal team. Zero downtime migration, exactly as promised. The bilingual PM made communication seamless.
We went from 15 hours/week of manual prospecting to fully automated lead gen in 8 weeks. ROI in 60 days as Tony promised.
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