feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/SFT (Supervised Fine-Tuning).md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-SFT-001
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+title: SFT (Supervised Fine Tuning)
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[SFT (Supervised Fine-Tuning)|SFT (Supervised Fine-Tuning)]]
@@ -24,7 +33,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 3.  **단계적 위치**:
     *   Pre-training -> **SFT (현재 단계)** -> RLHF (최종 정렬).
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 파인튜닝이 데이터 양 싸움이라 믿었으나, 현대 AI 정책은 데이터의 양을 1/1000로 줄이더라도 독보적인 품질의 데이터를 확보하는 '데이터 큐레이션 정책'을 기술 경쟁력의 핵심으로 삼음(RL Update, 예: LIMA 연구).
 - **정책 변화(RL Update)**: 기업 내부의 SFT 데이터셋이 외부로 유출될 경우 경쟁사에 모델의 페르소나를 그대로 노출하게 되므로, SFT용 학습 데이터에 대한 '지적 재산권 보호 및 보안 격리 정책'이 강화됨.
 
@@ -32,3 +41,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - Foundational Models, [[RLHF (인간 피드백 기반 강화 학습)|RLHF (인간 피드백 기반 강화 학습)]], [[Prompt-Engineering|Prompt-Engineering]], [[Transfer Learning|Transfer Learning]], [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]]
 - **Modern Tech/Tools**: PEFT (LoRA, QLoRA), Axolotl, Hugging Face TRL.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |