한 회사에서 특정 작업에 특화된 작은 레이블 지정 데이터셋에 대해 지도 학습을 적용하고 있습니다. 이 활동은 파운데이션 모델(FM) 수명 주기의 어떤 단계를 나타냅니까?

정답은 미세 조정(Fine-tuning)입니다. 미세 조정은 사전 훈련된 파운데이션 모델을 특정 작업에 맞게 작은 레이블 지정 데이터셋으로 추가 훈련하는 과정입니다. 이는 모델이 일반적인 지식에서 벗어나 특정 도메인이나 작업에 대한 성능을 향상시키도록 돕습니다. 데이터 선택은 훈련에 사용할 데이터를 고르는 초기 단계이며, 사전 훈련은 대규모의 일반적인 데이터셋으로 모델을 처음부터 훈련하는 단계입니다. 평가는 모델의 성능을 측정하는 단계로, 미세 조정 후 또는 개발 과정 전반에 걸쳐 수행될 수 있습니다. 따라서 주어진 시나리오는 미세 조정에 해당합니다.