이 글에서는 QLoRA와 DPO를 활용하여 LFM2 모델을 미세 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 구글 코랩을 사용하여 TRL(Transformer Reinforcement Learning)과 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 기법을 적용하는 단계별 과정을 제공합니다. 이 튜토리얼은 인공지능 및 머신러닝에 관심 있는 개발자와 연구자들에게 유용한 자료가 될 것입니다. LFM2 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요한 기술적 접근 방식과 코딩 예제를 포함하고 있어, 실습을 통해 쉽게 따라 할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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