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10_Wiki/Topics_GD/PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning).md

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-# [[PEFT ([[Parameter]]-Efficient Fine-Tuning)]]
+# PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "전봇대를 다 바꾸는 대신 전구만 바꾼다: 거대 모델의 전체 파라미터를 건드리지 않고, 극히 일부(1% 미만)만 학습시켜 하드웨어 부담 없이 전문 지식을 주입하는 효율 극대화 기술."
@@ -15,9 +15,9 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)은 거대 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞춰 최적화할 때, 전체 가중치를 업데이트하는 대신 소량의 추가 파라미터만 학습시키는 방법론입니다.
 
 1.  **주요 기법**:
-    *   **[[LoRA (Low-Rank Adaptation)]]**: 가중치 행렬의 변화량을 낮은 차원의 두 행렬(A, B)로 분해하여 학습. 가장 대중적인 기법으로 연산량과 메모리를 획기적으로 절감.
+    *   **[[LoRA (Low-Rank Adaptation)|LoRA (Low-Rank Adaptation)]]**: 가중치 행렬의 변화량을 낮은 차원의 두 행렬(A, B)로 분해하여 학습. 가장 대중적인 기법으로 연산량과 메모리를 획기적으로 절감.
     *   **Adapters**: 기존 모델 레이어 사이에 작은 신경망(Adapter)을 끼워 넣어 해당 부분만 학습.
-    *   **[[prompt]] Tuning / Prefix Tuning**: 모델 입력 앞단에 학습 가능한 가상의 '소프트 프롬프트' 벡터를 추가하여 튜닝.
+    *   **prompt Tuning / Prefix Tuning**: 모델 입력 앞단에 학습 가능한 가상의 '소프트 프롬프트' 벡터를 추가하여 튜닝.
 2.  **핵심 이점**:
     *   **GPU 메모리 절약**: 하이엔드 서버 없이도 소비자용 GPU에서 거대 모델 튜닝 가능.
     *   **파라미터 사일로 방지**: 각 작업마다 거대 모델을 통째로 저장할 필요 없이, 작은 PEFT 모듈(체크포인트)만 저장하여 교체하며 사용 가능.
@@ -28,6 +28,6 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - **정책 변화(RL Update)**: 기업 보안 정책 상 '클라우드 API'를 쓰기 힘든 환경에서, 사내 데이터로 로컬 모델을 안전하고 저비용으로 튜닝하는 'On-premise PEFT'가 데이터 거버넌스의 핵심 전략으로 부상함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related**: [[SFT (Supervised Fine-Tuning)]], Foundational Models, [[Transfer Learning]], [[Large Language Models (LLM)]]
+- **Related**: [[SFT (Supervised Fine-Tuning)|SFT (Supervised Fine-Tuning)]], Foundational Models, [[Transfer Learning|Transfer Learning]], [[Large Language Models (LLM)|Large Language Models (LLM)]]
 - **Modern Tech/Tools**: HuggingFace PEFT library, LoRA, QLoRA.
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