파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링 차이 쉽게 비교

파인튜닝

AI 모델에게 내가 원하는 결과를 얻기 위해 사용할 수 있는 방법은 크게 두 가지가 있어요. 바로 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)입니다. 두 방식은 모두 “AI를 원하는 방향으로 움직이게 만드는 기술”이지만, 접근 방식과 필요한 자원이 완전히 다릅니다. 이 글에서는 두 방법의 차이점, 장단점, 선택 기준을 쉽게 비교해드릴게요.

✅ 파인튜닝(Fine-tuning)이란?

파인튜닝은 기존 AI 모델을 특정 작업에 맞게 재학습시키는 방법입니다. 예를 들어 GPT 모델이 일반적인 지식은 많이 알고 있지만, 특정 회사의 FAQ에 대해 잘 모르잖아요? 그럴 때 그 회사의 문서나 질문-답변 데이터를 추가로 학습시켜 해당 상황에 맞게 모델을 직접 조정하는 게 파인튜닝이에요.

✅ 프롬프트 엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링은 기존 모델은 그대로 두고, 질문을 똑똑하게 바꾸는 기술입니다. 예를 들어 “블로그 글 써줘” 대신 “블로그용 SEO 최적화 글을 1000자 이상, 문단 구분 포함으로 써줘”라고 하면 AI가 더 정확한 결과를 주죠. 즉, 프롬프트(입력 문장)를 설계해서 원하는 결과를 유도하는 방식입니다.

✅ 구조 비교표

구분	파인튜닝	프롬프트 엔지니어링
모델 수정	직접 수정 (추가 학습 필요)	수정 없음 (기존 모델 그대로 사용)
기술 난이도	높음 (프로그래밍 + ML 지식 필요)	낮음 (문장 구성 능력 중심)
자원 소모	많음 (GPU, 메모리, 시간)	적음 (텍스트만 작성)
유연성	높음 (특화된 용도 가능)	빠른 실험, 수정에 유리
활용 예	전문 분야 문서 작성, 기업 전용 챗봇	일반 텍스트 생성, 질문 응답 보정

✅ 쉽게 이해하는 비유

• 파인튜닝은 요리를 처음부터 다시 배우는 것 (맞춤형 셰프)
• 프롬프트 엔지니어링은 주문서를 잘 써서 요리사가 알아듣게 만드는 것 (똑똑한 주문)

✅ 언제 어떤 걸 써야 할까?

• 파인튜닝이 유리한 경우: 특정 용도에 특화된 AI가 필요할 때 (예: 법률 상담용 AI)
• 프롬프트 엔지니어링이 유리한 경우: 빠르게 실험하고 결과를 얻고 싶을 때 (예: 블로그 글, 번역)

✅ 요약

• 파인튜닝은 AI 모델 자체를 수정하는 고급 기술
• 프롬프트 엔지니어링은 입력 문장을 잘 구성하는 기법
• 전자는 자원이 많이 들고, 후자는 누구나 활용 가능
• 둘 다 상황에 따라 적절히 활용하면 강력한 무기