Ⅰ. 제로샷(Zero-shot), 퓨샷(Few-shot), 파인튜닝(Fine-tuning) 배경 예전의 AI 모델은 특정 일을 잘하려면 그 일에 맞는 정답 데이터(라벨)를 대량으로 준비해서 다시 학습시키는 방식이 일반적이었습니다. 예를 들어 스팸 메일 분류기를 만들려면, 스팸/정상 메일을 사람이 직접 구분해 라벨링한 큰 데이터셋이 사실상 필수였습니다다. 그런데 GPT-3 같은 거대 사전학습 모델(Foundation Model)이 등장하면서 접근이 바뀌었습니다. 이 모델들은 이미 방대한 텍스트를 미리 학습해 언어에 대한 기본 이해와 일반 지식을 갖춘 상태이기 때문에, 매번 새 작업을 위해 “처음부터 학습”하지 않아도 됩니다. 결과적으로 “설명만 주고 바로 시키기(Zero-shot)”, “예시를 몇 개 보여..