언어 모델을 특정 도메인에서 잘 수행되도록 만들기 위한 보편적인 전략 중 하나는 해당 도메인의 데이터를 사용하여 모델을 미세조정하는 것이다. 이는 모델이 비지도 다음 토큰 예측을 수행하도록 훈련시키는 과정을 포함한다. 그러나 미세조정은 목표 데이터의 양이 제한적인 경우에는 빠르게 과적합될 수 있으며, 원래 모델에서 벗어나 사전 훈련 분포를 잊을 수 있다는 두 가지 주요 도전이 있다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 현상이 발생하는 정도를 몇 가지 목표 도메인, 사용 가능한 목표 데이터 및 모델 스케일에 대해 정량화한다. 또한 미세조정의 효율성도 측정한다. 실험 결과, 목표 데이터의 양이 증가함에 따라 모델의 과적합이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 또한 대규모 모델을 사용할수록 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어서 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 발견했다. 이러한 연구 결과들은 언어 모델을 미세조정할 때 발생할 수 있는 문제점들을 이해하고, 보다 효율적인 미세조정 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 향후 연구에서는 더 많은 도메인과 데이터셋에 대한 실험을 통해 이러한 결과들을 보다 일반적으로 검증할 필요가 있다.

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