[연도]에 자체 데이터로 Gemini를 훈련하는 방법

최근 기업 연구에 따르면, 73%의 조직이 자사 AI 모델이 기업별 전문 용어와 맥락을 이해하지 못해 상당한 수동 수정이 필요한 결과를 산출한다고 보고했습니다. 이는 AI 도입 시 가장 큰 과제 중 하나로 대두되고 있습니다.

Google Gemini와 같은 대규모 언어 모델은 이미 방대한 공개 데이터셋으로 훈련되었습니다. 대부분의 기업이 진정으로 필요한 것은 새로운 모델을 훈련하는 것이 아니라 자사의 비즈니스 맥락을 Gemini에 가르치는 것입니다: 문서, 워크플로우, 고객, 내부 지식 등이 바로 그것입니다.

이 가이드는 자체 데이터로 Google의 Gemini 모델을 훈련하는 전체 과정을 안내합니다. 올바른 JSONL 형식으로 데이터셋을 준비하는 방법부터 Google AI Studio에서 튜닝 작업을 실행하는 방법까지 모든 내용을 다룹니다.

또한 AI 컨텍스트가 내장된 통합 작업 공간이 설정 시간을 몇 주나 단축해 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.

Gemini 미세 조정이란 무엇이며 왜 중요한가요?

Gemini 미세조정은 Google의 파운데이션 모델을 자체 데이터로 훈련시키는 과정입니다.

비즈니스를 이해하는 AI를 원하지만, 기본 제공 모델은 핵심을 놓친 일반적인 답변만 내놓습니다. 이는 출력물을 계속 수정하고, 회사 용어를 재설명하며, AI가 제대로 이해하지 못할 때 좌절하는 시간을 낭비한다는 의미입니다.

이러한 끊임없는 오가는 과정은 팀의 속도를 늦추고 AI가 약속하는 생산성을 저해합니다.

Gemini를 미세 조정하면 특정 패턴, 어조, 도메인 지식을 학습하는 맞춤형 Gemini 모델이 생성됩니다. 이를 통해 고유한 사용 사례에 더 정확하게 응답할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기본 모델이 반복적으로 실패하는 일관되고 반복 가능한 작업에 가장 효과적입니다.

미세 조정과 프롬프트 엔지니어링의 차이점

프롬프트 엔지니어링은 모델과 상호작용할 때마다 세션 기반의 임시 지침을 제공하는 과정입니다. 대화가 종료되면 모델은 사용자의 컨텍스트를 잊어버립니다.

이 접근법은 사용 사례가 기본 모델이 단순히 보유하지 않은 전문 지식을 요구할 때 한계에 부딪힙니다. 모델이 실제로 여러분의 패턴을 학습해야 할 시점이 오기 전까지 제공할 수 있는 지침에는 한계가 있습니다.

반면, 파인 튜닝은 훈련 예시를 기반으로 모델의 내부 가중치를 수정하여 모델의 동작을 영구적으로 조정하므로, 변경 사항은 향후 모든 세션에 걸쳐 지속됩니다.

파인 튜닝은 가끔 발생하는 AI 문제에 대한 즉각적인 해결책이 아닙니다. 상당한 시간과 데이터 투자가 필요한 작업입니다. 기본 모델이 지속적으로 기대에 미치지 못하는 특정 상황에서 영구적인 해결책이 필요할 때 가장 효과적입니다.

AI가 다음을 숙달해야 할 때 미세 조정을 고려하세요:

전문 용어: 해당 업계에서 사용하는 전문 용어를 모델이 지속적으로 오해하거나 올바르게 사용하지 못하는 경우
일관된 출력 형식: 보고서나 코드 스니펫 생성처럼 매번 매우 특정 구조의 응답이 필요합니다.
도메인 전문성: 해당 모델은 귀사의 틈새 제품, 내부 프로세스 또는 독자적인 워크플로우에 대한 지식이 부족합니다.
브랜드 목소리: 모든 AI 생성 출력이 회사의 정확한 브랜드 목소리, 스타일 및 개성과 완벽하게 일치하도록 원합니다.

Aspect	프롬프트 엔지니어링	미세 조정
개요	모델 행동을 유도하기 위한 프롬프트 내 더 나은 지시문 작성	자체 예시를 활용한 모델 추가 훈련
무엇이 달라지나요?	모델에 전송하는 입력값	모델의 내부 가중치
구현 속도	즉시 — 즉시 작동합니다	느림 — 데이터셋 준비 및 훈련 시간이 필요함
기술적 복잡성	낮음 — 머신러닝 전문 지식 불필요	중간에서 높은 수준 — 머신러닝 파이프라인 필요
필요한 데이터	프롬프트 내 몇 가지 좋은 예시	수백 개에서 수천 개의 라벨링된 예시
출력 일관성	중간 — 프롬프트에 따라 다름	높음 — 행동이 모델에 내재됨
최적 적용 분야	일회성 작업, 실험, 빠른 반복	일관된 출력이 필요한 반복 작업

프롬프트 엔지니어링은 모델에게 전달하는 내용을 모양으로 만듭니다. 미세 조정은 모델의 사고 방식을 모양으로 만듭니다.

이 글은 Gemini에 초점을 맞추고 있지만, AI 맞춤화의 대체 접근법을 이해하는 것은 유사한 목표를 달성하기 위한 다양한 방법에 대한 가치 있는 관점을 제공할 수 있습니다.

이 비디오는 특정 사용 사례에 맞게 AI를 맞춤화하는 또 다른 인기 있는 방법인 맞춤형 GPT 생성 방법을 보여줍니다 :

📖 추천 자료: 프롬프트 엔지니어가 되는 법

Gemini를 위한 훈련 데이터 준비 방법

대부분의 미세 조정 프로젝트는 시작도 전에 실패하는데, 팀들이 데이터 준비 과정을 과소평가하기 때문입니다. 가트너는 AI 준비가 된 데이터가 부족해 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것이라고 예측합니다.

데이터를 잘못 수집하고 형식화하는 데 몇 주를 허비한 끝에, 훈련 작업이 실패하거나 쓸모없는 모델만 만들어질 수 있습니다. 이는 전체 과정에서 가장 시간이 많이 소요되는 부분이지만, 이를 올바르게 수행하는 것이 성공을 위한 가장 중요한 요소입니다.

"쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"는 원칙이 여기에 특히 적용됩니다. 맞춤형 모델의 품질은 훈련에 사용한 데이터의 품질을 그대로 반영합니다.

데이터셋 형식 요구사항

Gemini는 JSONL(JSON Lines)이라는 특정 형식의 훈련 데이터를 요구합니다. JSONL 파일에서는 각 행이 하나의 훈련 예시를 나타내는 완전한 독립형 JSON 오브젝트입니다. 이러한 구조 덕분에 시스템이 대규모 데이터셋을 한 줄씩 처리하기가 용이합니다.

각 훈련 예시에는 두 가지 키 필드가 포함되어야 합니다:

text_input: 모델에게 질문하거나 요청할 프롬프트입니다
출력: 모델이 학습하여 생성하기를 원하는 이상적이고 완벽한 응답입니다.

편의를 위해 Google AI Studio는 CSV 형식의 업로드도 허용하며, 이를 필요한 JSONL 구조로 자동 변환해 줍니다.

팀이 스프레드시트 작업에 더 익숙하다면 초기 데이터 입력을 다소 수월하게 할 수 있습니다.

데이터셋 크기 권장 사항

양보다 질이 중요하지만, 모델이 패턴을 인식하고 학습하기 위해서는 최소한의 예시 수가 필요합니다. 너무 적은 예시로 시작하면 모델이 일반화하거나 안정적으로 수행하지 못할 수 있습니다.

데이터셋 크기에 대한 일반적인 지침은 다음과 같습니다:

최소 실행 가능 수준: 단순하고 매우 구체적인 작업의 경우, 약 100~500개의 고품질 예시로도 결과를 확인할 수 있습니다.
더 나은 결과: 더 복잡하거나 미묘한 출력을 원한다면, 500~1,000개의 예시를 목표로 하면 더 견고하고 신뢰할 수 있는 모델을 얻을 수 있습니다.
감소하는 수익률: 특정 시점부터는 단순히 반복적인 데이터를 더 추가하는 것만으로는 성능이 크게 향상되지 않습니다. 단순한 양보다 다양성과 품질에 집중하세요.

수백 개의 고품질 예시를 수집하는 것은 대부분의 팀에게 상당한 도전 과제입니다. 미세 조정 과정에 커밋하기 전에 이 데이터 수집 단계를 충분히 계획하십시오.

📮 ClickUp 인사이트: 직장인은 업무 관련 정보 검색에 하루 평균 30분 이상을 소비합니다. 이는 이메일, Slack 스레드, 흩어진 파일들을 뒤지느라 연간 120시간 이상을 낭비하는 셈입니다.

작업 공간에 내장된 지능형 AI 어시스턴트가 이를 바꿀 수 있습니다. ClickUp Brain을 소개합니다. 몇 초 만에 적절한 문서, 대화, 작업 세부 정보를 찾아 즉시 인사이트와 답변을 제공하므로 검색을 멈추고 업무에 집중할 수 있습니다.

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데이터 품질을 위한 최고의 실행 방식

일관성 없거나 모순된 예시는 모델을 혼란스럽게 하여 신뢰할 수 없고 예측 불가능한 결과를 초래합니다. 이를 방지하려면 훈련 데이터를 꼼꼼하게 선별하고 정리해야 합니다. 단 하나의 잘못된 예시만으로도 수많은 올바른 예시로부터 얻은 학습 효과를 무효화할 수 있습니다.

데이터 품질을 높이기 위해 다음 지침을 따르세요:

일관성: 모든 예시는 동일한 형식, 스타일, 어조를 따라야 합니다. AI가 공식적인 어조를 사용하도록 원한다면, 모든 출력 예시도 공식적인 어조를 유지해야 합니다.
다양성: 데이터셋은 실제 사용 환경에서 모델이 접할 수 있는 모든 입력 범위를 포괄해야 합니다. 쉬운 사례만으로 훈련하지 마십시오.
정확도: 모든 출력 예시는 완벽해야 합니다. 오류나 오타 없이 모델이 생성해야 할 정확한 응답이어야 합니다.
데이터 정제: 훈련 전 중복 예시를 제거하고, 모든 맞춤법 및 문법 오류를 수정하며, 데이터 내 모순점을 해결해야 합니다.

훈련 예시를 여러 사람이 검토하고 검증하는 것이 매우 권장됩니다. 새로운 시각은 종종 여러분이 놓쳤을 수 있는 오류나 불일치를 발견할 수 있습니다.

단계별 Gemini 미세 조정 방법

Gemini 미세 조정 과정은 Google 플랫폼 전반에 걸친 여러 기술적 단계를 포함합니다. 단 한 번의 오류만으로도 소중한 훈련 시간과 컴퓨팅 리소스를 낭비하게 되어 처음부터 다시 시작해야 할 수 있습니다. 이 실용적인 단계별 안내서는 시행착오를 줄이고 시작부터 끝까지 과정을 안내하도록 설계되었습니다. 🛠️

시작하기 전에, 결제가 활성화된 Google Cloud 계정과 Google AI Studio 접근 권한이 필요합니다. 초기 설정과 첫 번째 훈련 작업에는 최소 몇 시간을, 모델 테스트 및 반복 작업에는 추가 시간을 확보해 두세요.

1단계: Google AI Studio 설정하기

Google AI Studio는 전체 미세 조정 과정을 관리할 수 있는 웹 기반 인터페이스입니다. 코드 작성 없이도 데이터를 업로드하고, 훈련을 구성하며, 맞춤형 모델을 테스트할 수 있는 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.

먼저, ai.google.dev로 이동하여 Google 계정으로 로그인하세요.

Google Cloud Console에서 서비스 약관에 동의하고, 아직 프로젝트가 없다면 새 프로젝트를 생성해야 합니다. 플랫폼에서 제공하는 프롬프트에 따라 필요한 API를 활성화하세요.

2단계: 훈련 데이터셋 업로드

설정이 완료되면 Google AI Studio 내 튜닝 섹션으로 이동하세요. 여기서 맞춤형 모델 생성 과정을 시작하게 됩니다.

"최적화 모델 생성" 옵션을 선택하고 기본 모델을 지정하세요. Gemini 1.5 Flash는 파인 튜닝에 널리 사용되며 비용 효율적인 선택입니다.

다음으로, 준비된 훈련 데이터셋이 포함된 JSONL 또는 CSV 파일을 업로드하세요. 플랫폼은 파일의 형식 요구사항 충족 여부를 검증하며, 누락된 필드나 부적절한 구조와 같은 일반적인 오류를 표시합니다.

3단계: 미세 조정 설정 구성

데이터 업로드 및 검증 후 훈련 매개변수를 구성합니다. 하이퍼파라미터로 알려진 이 설정들은 모델이 데이터로부터 학습하는 방식을 제어합니다.

주요 설정 옵션은 다음과 같습니다:

에포크: 전체 데이터셋을 기준으로 모델이 학습을 반복하는 횟수를 결정합니다. 에포크를 늘리면 학습 효과가 향상될 수 있지만, 과적합 위험도 커집니다.
학습률: 이 설정은 모델이 예시에 기반해 가중치를 얼마나 적극적으로 조정할지 제어합니다.
배치 크기: 단일 그룹에서 함께 처리되는 훈련 예제 수를 설정합니다.

처음 시도할 때는 Google AI Studio에서 권장하는 기본값으로 시작하는 것이 좋습니다. 이 플랫폼은 복잡한 설정 과정을 간소화하여 머신러닝 전문가가 아니더라도 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

4단계: 튜닝 작업 실행

설정이 완료되면 이제 튜닝 작업을 시작할 수 있습니다. Google 서버가 데이터 처리를 시작하고 모델 매개변수를 조정합니다. 이 훈련 과정은 데이터셋 크기 및 선택한 모델에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 소요될 수 있습니다.

작업 진행 상황은 Google AI Studio 대시보드에서 직접 모니터링할 수 있습니다. 작업은 Google 서버에서 실행되므로 브라우저를 안전하게 닫았다가 나중에 상태를 확인하러 돌아오셔도 됩니다. 작업이 실패하는 경우 거의 항상 훈련 데이터의 품질이나 형식 문제 때문입니다.

5단계: 맞춤형 모델 테스트하기

훈련 작업이 완료되면 맞춤형 모델을 테스트할 준비가 된 것입니다. ✨

Google AI Studio의 플레이그라운드 인터페이스를 통해 접근할 수 있습니다.

먼저 훈련 예시와 유사한 테스트 프롬프트를 전송하여 정확도를 검증하세요. 그런 다음 이전에 접하지 못한 경계 사례와 새로운 변형에 대해 테스트하여 일반화 능력을 평가하세요.

정확도: 훈련한 대로 정확한 출력을 생성합니까?
일반화 능력: 훈련 데이터와 유사하지만 동일하지 않은 새로운 입력값을 올바르게 처리합니까?
일관성: 동일한 프롬프트로 여러 번 시도했을 때 응답이 신뢰할 수 있고 예측 가능한가?

결과가 만족스럽지 않다면, 더 많은 예시를 추가하거나 불일치를 수정하여 훈련 데이터를 개선한 후 모델을 재훈련해야 할 가능성이 높습니다.

📖 추천 자료: 혁신과 효율성을 위한 AI 활용 극대화 방법

맞춤형 데이터로 Gemini 훈련하기 위한 최고의 실행 방식

단순히 기술적 단계를 따르는 것만으로는 우수한 모델을 보장할 수 없습니다. 많은 팀이 이 과정을 완료하고도 결과에 실망하는 이유는 경험 많은 실무자들이 활용하는 최적화 전략을 놓치기 때문입니다. 바로 이 점이 기능적인 모델과 고성능 모델을 구분하는 핵심 요소입니다.

예상대로, 딜로이트의 'Enterprise 내 생성형 AI 현황' 보고서에 따르면 기업들의 3분의 2가 자사 생성형 AI 실험 중 30% 이하만이 6개월 이내에 완전히 확장될 것이라고 보고했습니다.

이러한 최고의 실행 방식을 채택하면 시간을 절약하고 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

소규모로 시작하여 확장하세요: 전체 훈련을 커밋하기 전에 데이터의 작은 부분집합(예: 100개 예시)으로 접근법을 테스트하세요. 이렇게 하면 데이터 형식을 검증하고 시간을 낭비하지 않으면서 성능을 빠르게 파악할 수 있습니다.
데이터셋 버전 관리: 훈련 예시를 추가, 삭제 또는 편집할 때마다 데이터셋의 각 버전을 저장하세요. 이를 통해 변경 사항을 추적하고 결과를 재현할 수 있으며, 새 버전이 성능이 떨어질 경우 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.
사전/사후 테스트: 미세 조정을 시작하기 전에 핵심 작업에서 기본 모델의 성능을 평가하여 기준점을 설정하세요. 이를 통해 미세 조정 노력으로 달성한 개선 정도를 객관적으로 측정할 수 있습니다.
실패 사례를 반복적으로 개선하세요: 맞춤형 모델이 잘못되거나 형식이 부적절한 답변을 생성할 때 좌절하지 마십시오. 해당 특정 실패 사례를 수정된 새로운 예시로 훈련 데이터에 추가하여 다음 반복 작업에 활용하세요.
프로세스 문서화: 각 훈련 실행마다 사용한 데이터셋 버전, 하이퍼파라미터, 결과를 기록하세요. 이 문서는 시간이 지남에 따라 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지 이해하는 데 매우 유용합니다.

이러한 반복 작업, 데이터셋 버전 관리 및 문서화를 위해서는 강력한 프로젝트 관리가 필요합니다. 구조화된 워크플로우를 위해 설계된 플랫폼에서 이 작업을 중앙화하면 프로세스가 혼란스러워지는 것을 방지할 수 있습니다.

Gemini 훈련 시 흔히 발생하는 문제점들

팀들은 종종 상당한 시간과 자원을 튜닝에 투자하지만, 결국 예상 가능한 장애물에 부딪혀 노력만 낭비하고 좌절하게 됩니다. 이러한 흔한 함정을 미리 인지하면 과정을 더 원활하게 진행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

가장 흔히 발생하는 문제점과 해결 방법은 다음과 같습니다:

과적합(Overfitting): 모델이 훈련 예시를 완벽하게 암기하지만 새로운 입력 데이터에 대한 일반화 능력을 상실하는 현상입니다. 이를 해결하려면 훈련 데이터의 다양성을 높이고, 에포크 수를 줄이는 것을 고려하거나, 검색 강화 생성(retrieval-augmented generation)과 같은 대체 방법을 탐색해 볼 수 있습니다.
일관성 없는 출력: 매우 유사한 질문에 대해 모델이 서로 다른 답변을 제공하는 경우, 훈련 데이터에 모순되거나 일관성 없는 예시가 포함되어 있기 때문일 수 있습니다. 이러한 충돌을 해결하려면 철저한 데이터 정리 작업이 필요합니다.
형식 편차(Format drift): 모델이 처음에는 원하는 출력 구조를 따르다가 시간이 지남에 따라 그 구조에서 '편차'를 보일 수 있습니다. 해결책은 훈련 예시의 콘텐츠뿐만 아니라 형식 지침을 명시적으로 포함시키는 것입니다.
느린 반복 주기: 각 훈련 실행에 몇 시간이 소요되면 실험과 개선 속도가 크게 저하됩니다. 전체 훈련 작업을 시작하기 전에 소규모 데이터셋으로 아이디어를 테스트하여 신속한 피드백을 확보하세요.
데이터 수집 병목 현상: 가장 어려운 부분은 종종 충분한 양질의 예시를 모으는 데이터 수집 병목 현상입니다. 기존에 보유한 최상의 콘텐츠(예: 지원 티켓, 마케팅 카피, 기술 문서 등)를 활용하여 시작하고, 이를 기반으로 확장해 나가세요.

이러한 어려움은 많은 팀이 결국 수동 미세 조정 프로세스의 대안을 찾는 주요 이유입니다.

📮ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 88%가 개인 작업에 AI를 활용하지만, 50% 이상은 일에서 AI 사용을 꺼립니다. 주요 장벽 세 가지는? 원활한 통합 부족, 지식 격차, 보안 우려입니다. 하지만 AI가 작업 공간에 내장되어 이미 안전하다면 어떨까요? ClickUp Brain, ClickUp의 내장형 AI 어시스턴트가 이를 현실로 만듭니다. 평이한 언어로 된 프롬프트를 이해하며, 작업 공간 전반의 채팅, 작업, 문서, 지식을 연결하면서 세 가지 AI 도입 우려를 모두 해결합니다. 클릭 한 번으로 답변과 인사이트를 찾아보세요!

ClickUp이 더 스마트한 대안인 이유

Gemini의 미세 조정은 강력하지만, 동시에 임시 해결책이기도 합니다.

본문 전반에 걸쳐 살펴본 바와 같이, 파인 튜닝의 궁극적 목표는 단 하나입니다: AI가 귀사의 비즈니스 맥락을 이해하도록 가르치는 것입니다. 문제는 파인 튜닝이 이를 간접적으로 수행한다는 점입니다. 데이터셋을 준비하고, 예시를 설계하고, 모델을 재훈련하며, 파이프라인을 유지하는 모든 과정은 AI가 귀사 팀의 업무 방식을 근사화할 수 있도록 하기 위함입니다.

특화된 사용 사례에는 이 방법이 적합합니다. 하지만 대부분의 팀에게 진정한 목표는 단순히 Gemini를 개인화하는 것이 아닙니다. 목표는 더 단순합니다:

당신의 일을 이해하는 AI를 원하시나요?

바로 여기서 ClickUp은 근본적으로 다르고 더 스마트한 접근 방식을 취합니다.

ClickUp의 통합 AI 작업 공간은 팀원들에게 업무 맥락을 즉시 이해하는 AI를 제공합니다. 별도의 복잡한 작업 없이도 가능합니다. 나중에 맥락을 학습하도록 AI를 훈련시키는 대신, 이미 맥락이 내재된 통합 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain과 함께 작업하세요.

작업, 문서, 코멘트, 프로젝트 이력, 의사 결정이 원활하게 연결됩니다. AI를 별도로 데이터로 훈련시킬 필요가 없습니다. 이미 업무가 이루어지는 현장에 존재하며 기존 지식 관리 생태계를 활용하기 때문입니다.

Aspect	Gemini 미세 조정	ClickUp Brain
설정 시간	데이터 준비에 소요되는 기간: 며칠에서 몇 주	즉시 적용 가능 — 기존 작업 공간 데이터와 연동됩니다
컨텍스트 소스	수동으로 선별된 훈련 예시	연결된 모든 일에 대한 자동 접근
유지보수	요구 사항이 변경되면 재훈련하세요	작업 공간이 발전함에 따라 지속적으로 업데이트됩니다
기술적 숙련도 필요	중간에서 높은 수준	없음

ClickUp이 여러분의 업무 시스템인 만큼, ClickUp Brain은 연결된 데이터 그래프 내에서 작동합니다. 분리된 도구들에 걸쳐 AI가 무분 별하게 확장되거나, 취약한 훈련 파이프라인이 발생하거나, 모델이 팀의 실제 업무 방식과 동기화되지 못할 위험이 없습니다.

실제 적용 모습은 다음과 같습니다:

프로젝트에 관한 질문을 해보세요: ClickUp Brain은 작업, 문서, 댓글, 업데이트를 아우르는 작업 공간 검색을 수행하여 일반적인 훈련 지식이 아닌 실제 프로젝트 데이터를 활용해 질문에 답합니다.
컨텍스트 기반 콘텐츠 생성: ClickUp Brain은 이미 귀사의 작업, 파일, 댓글, 프로젝트 이력에 안전하게 접근할 수 있습니다. 실제 업무, 타임라인, 우선순위를 참조하는 문서, 요약, 상태 업데이트를 생성할 수 있습니다. 앱과 파일을 가로질러 정보를 찾는 데 팀이 시간을 낭비하는 컨텍스트 분산 현상은 이제 그만입니다.
이해를 바탕으로 자동화하세요: ClickUp 자동화 기능을 사용하면 마감일, 소유권, 상태 변경 등 프로젝트 상황에 지능적으로 반응하는 자동화를 구축할 수 있습니다. 단순한 정적 규칙이 아닌 말이죠. 코드 없이도 AI가 이를 대신 구축해 줄 수 있습니다.

💡프로 팁: ClickUp 슈퍼 에이전트로 작업 공간에서 AI의 진정한 힘을 활용하세요.

슈퍼 에이전트는 ClickUp의 AI 기반 팀원입니다. AI "사용자"로 설정되어 작업 공간 내에서 팀과 함께 작업합니다. 이들은 주변 환경을 인지하고 맥락을 이해하며, 작업에 할당되거나, 댓글에 멘션이 붙거나, 이벤트나 일정을 통해 트리거되거나, 채팅을 통해 지시받을 수 있습니다. 마치 실제 팀원처럼 말이죠.

코딩 없이 시각적 빌더를 사용하여 모델을 구축하고 배포할 수 있으며, 이를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

메시지나 작업 상태 변경과 같은 시작 이벤트를 식별하세요
데이터 요약, 일 위임, 우선순위 조정 방법 등을 포함한 운영 규칙을 정의하세요.
통합 도구 및 확장 프로그램을 통해 외부 작업을 실행하세요
에이전트를 관련 지식베이스에 연결하여 지원 데이터를 공급하세요

아래 비디오에서 슈퍼 에이전트에 대해 자세히 알아보세요.

AI 전략을 세밀하게 조정하세요: ClickUp을 활용하세요

미세조정은 정적 예시를 통해 AI에 패턴을 가르치지만, ClickUp과 같은 작업 공간에서 통합 소프트웨어를 사용하면 실시간 자동 컨텍스트를 제공함으로써 AI의 컨텍스트 확산을 방지합니다.

성공적인 AI 전환의 핵심은 바로 이것입니다: 연결된 플랫폼에서 업무를 중앙화하는 팀은 AI 훈련에 소요되는 시간을 줄이고 그 혜택을 누리는 데 더 많은 시간을 할애합니다. 작업 공간이 발전함에 따라 AI도 자동으로 진화합니다—재훈련 주기가 필요하지 않습니다.

이미 업무를 이해하는 AI로 바로 시작하고 싶으신가요? ClickUp으로 무료로 시작하여 통합 작업 공간의 이점을 경험해 보세요.

자주 묻는 질문(FAQ)

정밀 조정된 모델은 훈련 예시로부터 학습하지만, Google의 기본 Gemini 모델은 기본적으로 대화 데이터를 유지하거나 학습하지 않습니다. 맞춤형 모델은 다른 사용자에게 제공되는 파운데이션 모델과 별개로 운영됩니다.

훈련 작업 자체는 몇 시간밖에 걸리지 않을 수 있지만, 더 많은 시간 투자는 고품질 훈련 데이터를 준비하는 데 필요합니다. 이 데이터 준비 단계는 제대로 완료하려면 종종 며칠 또는 몇 주가 소요될 수 있습니다.

네, Google AI Studio를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 대부분의 기술적 복잡성을 처리하는 시각적 인터페이스를 제공하지만, 데이터 형식 요구사항은 여전히 이해해야 합니다.

맞춤형 지침은 단일 대화에서 모델의 행동을 안내하는 일시적인 세션 기반 프롬프트입니다. 반면, 미세 조정은 훈련 예시를 기반으로 모델의 내부 매개변수를 영구적으로 조정하여 행동에 지속적인 변화를 만듭니다.