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

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 id: PEFT-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, llm, fine-tuning, peft, efficiency]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT, 효율적 미세 조정)]]
+# Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT, 효율적 미세 조정)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "전체 가중치를 다 바꾸지 않고도 모델의 전문성을 극대화하라" — 거대 모델의 대부분 가중치는 고정한 채, 아주 적은 수의 추가 파라미터나 일부 레이어만 학습시켜 성능 효율과 비용을 동시에 잡는 튜닝 전략.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 새로운 위키 도메인 학습 시 PEFT(특히 LoRA)를 기본 사양으로 채택하여 하드웨어 비용을 90% 이상 절감함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Low-Rank-Adaptation-LoRA]], [[Fine-Tuning]], [[LLM]], [[Transfer-Learning]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT).md]]
+- [[Low-Rank-Adaptation-LoRA]], [[Fine-Tuning]], [[LLM]], Transfer-Learning
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT).md