SFT란(지도학습 미세조정)?

DeepSeek에 사용된 SFT(Supervised Fine-Tuning)에 대해서 설명해보도록 하겠습니다. SFT(Supervised Fine-Tuning, 지도학습 미세조정)은 AI 모델이 더 정확하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있도록 인간이 직접 가르쳐주는 과정입니다.

SFT란? 쉽게 설명하면?

기본적으로 AI 모델은 인터넷에서 수집한 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 언어 능력을 갖추지만,

그냥 학습만 하면 잘못된 정보나 비정확한 답변이 많을 수 있습니다.

그래서 SFT 과정에서는 사람이 직접 고품질 데이터를 제공하여 AI가 더 나은 답변을 할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어:

1. AI가 “파스타 만드는 법을 알려줘”라는 질문을 받았을 때,

• 인터넷에서 찾은 부정확한 레시피를 답변할 수도 있음

• AI가 레시피를 이해하지 못하고 엉뚱한 답변을 할 수도 있음

2. SFT 과정에서는 사람(레이블러)이 직접 올바른 답변을 제공하고,

• AI가 이를 학습하면서 점점 더 정확한 답변을 생성할 수 있도록 조정

DeepSeek의 SFT 과정

DeepSeek 모델은 SFT를 통해 더 자연스럽고 안전한 답변을 하도록 훈련됩니다. 과정은 다음과 같습니다.

1. 고품질 데이터 준비

• AI가 잘못된 정보를 학습하지 않도록 전문가들이 검토한 양질의 데이터를 사용

• 예: 대화 데이터, 지식 기반 Q&A, 코딩 문제 등

2. AI 모델이 초안 작성

• 사전 훈련된 AI 모델이 주어진 질문에 대해 초안을 작성함

3. 인간이 수정하고 평가

• 사람이 직접 AI의 답변을 검토하고, 잘못된 부분을 수정

• 필요하면 더 나은 문장 구조로 개선

4. 모델 업데이트

• AI가 인간의 피드백을 반영하여 다시 학습

• 이 과정을 반복하면서 점점 더 자연스럽고 정확한 모델이 됨

DeepSeek의 SFT 특징

• 더 자연스럽고 인간 같은 응답

• 잘못된 정보 줄이기 → AI가 신뢰할 수 있는 답변을 제공

• 안전한 답변 생성 → 부적절한 질문에는 거절하도록 학습

SFT는 DeepSeek뿐만 아니라 GPT-4, Claude, Gemini 등 최신 AI 모델에서도 필수적으로 사용되는 훈련 방법입니다.