[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Fine-tuning.md

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-id: P-REINFORCE-AUTO-FITU-001
+id: [[P-Reinforce]]-AUTO-FITU-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.98
 tags: [auto-reinforced, fine-tuning, llm, transfer-learning, domain-adaptation, lora]
@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 1.  **방식**:
     *   **Full Fine-tuning**: 전체 파라미터를 업데이트 (비용 높음).
-    *   **PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)**: LoRA(Low-Rank Adaptation) 등 일부 핵심 파라미터만 학습하여 적은 자원으로 고성능 달성.
+    *   **PEFT ([[Parameter]]-Efficient Fine-Tuning)**: LoRA(Low-Rank Adaptation) 등 일부 핵심 파라미터만 학습하여 적은 자원으로 고성능 달성.
     *   **Instruction Tuning**: "요약해줘", "번역해줘" 등의 지시어(Instruction)를 따르도록 학습.
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   범용 모델의 한계(일반적 답변)를 넘어, 의료, 법률, 기업 내부 매뉴얼 등에 특화된 '살아있는 지능'을 만드는 가장 강력한 방법임. (Transfer-Learning의 연장)
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 - **정책 변화(RL Update)**: 단순히 데이터를 넣는 수준을 넘어, 모델의 가치관과 윤리를 정렬하는 RLHF/DPO 정책과 결합되어 '지능의 방향성 정책'을 설정하는 과정으로 고도화됨. (DPO와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Transfer-Learning, [[DPO (Direct Preference Optimization)]], [[Optimization]], [[Efficiency]], [[Constitutional AI (헌법 AI)]]
+- Transfer-Learning, [[DPO (Direct P[[Reference]] [[Optimization]])]], [[Optimization]], [[Efficiency]], [[Constitutional AI (헌법 AI)]]
 - **Modern Tech/Tools**: LoRA, QLoRA, Hugging Face `peft` library, Unsloth.
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