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10_Wiki/Topics/AI/Parameter-Efficiency-in-LLMs.md

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 id: LLM-PARAM-EFF-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, llm, peft, lora, parameter-efficiency, fine-tuning, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Parameter Efficiency in LLMs (LLM에서의 파라미터 효율성)]]
+# Parameter Efficiency in LLMs (LLM에서의 파라미터 효율성)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "수천억 개의 파라미터를 전부 흔들지 말고, 핵심적인 '작은 레버'들만 조정하여 거대 지능을 내 목적에 맞게 길들여라" — 거대 언어 모델(LLM)을 전체 미세 조정(Full Fine-tuning)하는 대신, 극히 일부의 파라미터만 학습시켜 컴퓨팅 자원을 획기적으로 절약하면서도 높은 성능을 달성하는 기술(PEFT).
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 특정 도메인(의료, 법률, 코딩 등) 전문성 강화 시, 전체 모델 재학습 대신 LoRA 기반의 파라미터 효율적 학습 방식을 표준으로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Low-Rank-Adaptation-LoRA]], [[Transfer-Learning-Foundations]], [[Natural-Language-Processing-NLP]], [[Hardware-Acceleration-for-AI]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Parameter-Efficiency-in-LLMs.md]]
+- [[Low-Rank-Adaptation-LoRA]], Transfer-Learning-Foundations, [[Natural-Language-Processing-NLP]], [[Hardware-Acceleration-for-AI]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Parameter-Efficiency-in-LLMs.md