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10_Wiki/Topics/AI/Low-Rank-Adaptation-LoRA.md

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 id: AI-LORA-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, llm, lora, peft, fine-tuning, model-optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Low-Rank Adaptation (LoRA, 저순위 적응)]]
+# Low-Rank Adaptation (LoRA, 저순위 적응)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "거대한 뇌(Base Model)는 그대로 두고, 아주 얇은 신경 다발(Low-rank Matrices)만 덧붙여 새로운 기술을 가르쳐라" — 거대 언어 모델의 본래 가중치는 고정하고, 가중치 변화량($\Delta W$)을 두 개의 작은 행렬의 곱으로 분해하여 학습함으로써 파라미터 수를 10,000배 이상 줄이면서도 효과적인 미세 조정을 가능케 하는 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 사용자의 특정 코딩 스타일이나 문서 양식을 에이전트에게 학습시킬 때, 원본 모델의 지능을 훼손하지 않고 효율적으로 학습하기 위해 LoRA 기술을 기본으로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[LLM]], [[Transfer-Learning-Foundations]], [[Inference-Optimization]], [[Local-Brain-Management]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Low-Rank-Adaptation-LoRA.md]]
+- [[LLM]], Transfer-Learning-Foundations, [[Inference-Optimization]], [[Local-Brain-Management]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Low-Rank-Adaptation-LoRA.md