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거대 모델의 전체 파라미터를 재학습하는 대신 일부 레이어나 어댑터 모듈만 학습시키는 효율적인 미세 조정 방식이다. 기존 모델이 가진 방대한 지식(Generative Prior)을 보존하면서도 새로운 제어 조건에 빠르게 적응할 수 있게 한다.