연구팀은 사이버 보안 질문 답변(QA)에 적합한 소형 LLM을 선택하기 위한 진단 프레임워크 'FiT'를 제시했어요. FiT는 어휘 인식, 매개변수 지식, 검색된 정보의 문맥화 능력을 평가하여 미세 조정 전 모델의 잠재력을 파악하는 데 도움을 줘요. 실험 결과, 미세 조정은 어휘 및 매개변수 지식을 일관되게 저하시키며, 지식 중심 튜닝은 순위를 유지하는 반면, 지시 중심 튜닝은 지식 순위를 뒤집는다는 것을 확인했어요.