이 글은 지도 학습 파인튜닝 데이터 준비의 고급 전략을 다루는 2부작 시리즈의 두 번째 게시글이에요. 학습 곡선을 이용한 데이터 준비 상태 평가, 고가치 데이터 부분 선택, 합성 및 증류 예시를 활용한 데이터 증강, 재앙적 망각 방지를 위한 데이터 소스 혼합 방법을 알아봐요. 이러한 고급 전략은 모델 성능을 극대화하고 파인튜닝 과정을 효율적으로 만드는 데 도움을 줘요.