대규모 언어 모델 (LLM) 의 성장은 지능 애플리케이션, 특히 자연어 처리 (NLP) 분야에서 다양한 기회를 열었습니다.이러한 모델은 감정 및 분석부터 텍스트 생성 및 예측 모델링과 같은 보다 복잡한 작업에서 작업을 수행할 수 있습니다.그러나 범용 LLM을 통해 다양한 작업은 할 수 있습니다. 보다 많은 도메인별 목표를 실현할 수 있습니다.
수퍼바이저드 파인튜닝이란?
LLM용 SFTLINE 하는 감독형 미세 조정은 레이블 데이터가 포함된 특수 데이터 세트에서 사전 학습된 사전 언어 이름을 따서 학습하기 위한 방법입니다.NLP의 학습은 레이블이 데이터를 활용하여 자리 잡기 어려운 타이밍을 맞출 수 있습니다. NLP의 지도 학습별 작업별 표기
LLM 미세 조정 #별 데이터를 위한 #0 #0 ## ## ## ## ## ## ## #0 학습하지 않고 문제를 해결하려고 시도할 수 있는 제로샷 또는 페우샷 학습과 미세 조정은 최적의 목표 지정을 할 수 있습니다.
감독형 미세 조정에서는 대상 문제에 대해 서로 최적으로 수행하도록 모델을 맞추는 것이 중요합니다.
감독형 미세 조정은 어떻게 작동합니까?
효과적인 LM SFT를 달성하려면 다음 사항을 수행합니다. 구조화된 접근 일반적으로 데이터 준비, 학습, 검증의 세 단계가 포함됩니다.각 단계는 특정 작업에 적합한 최상의 모델을 만드는 데 중요합니다.각 차원의 작동 방식은 다음과 같습니다.
데이터 준비
감독형 미세 조정의 첫 번째 단계는 ######### ######## ########################################################################################################################################
각 텍스트의 기능이나 의미에 따라 ########## ####### #####################################기법 전문가 믹스 LM 접근 방식은 다양하고 복잡한 작업을 처리하는 모델의 더욱 기능을 향상시켜 줍니다.
레이블이 지정된 데이터 고품질 고품질 데이터셋이 중요한 첫 단계입니다.데이터 품질이 좋지 않으면 편향되어 SFT LLM이 감독하는 미세 조정의 효과가 떨어질 수 있습니다.데이터에 레이블이 지정되고 실제 응용 프로그램을 통해 NOLP의 지도 최대한 반영할 수 있습니다.
트레이닝
데이터를 기억하고 준비했으면 다음 학습 단계입니다.이 IMELM이 감독한 미세 조정이 레이블링된 사전 데이터를 기반으로 학습된 측면의 가중치를 조정합니다.이 프로세스는 모델에 학습할 수 있습니다.
## #1 GPT-3 ######0 ##같은 대형 이미지 #1 X X X X 정확한 시간 미세 조정 #2 고성능 GPU 또는 TPU와 같은 의미의 계산 리소스가 필요합니다.또한, 데이터 이동 이동은 시간 정확도에 영향을 미칩니다.데이터 손질 안에다, 데이터 낮으면 학습이 길어질 수 있습니다.
이 프로세스의 중요한 응용 분야는 다음과 같습니다. 자연어 생성, 일관되고 상황에 따라 정확한 텍스트 출력을 생성하도록 모델을 미세 조정합니다.이러한 시스템은 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 활용하여 사람과 유사한 글을 읽는 방법을 학습하는 콘텐츠 제작부터 대화형 AI에 이르는 다양한 작업에 매우 유용합니다.
여기서 중요한 고려 사항은 모델의 아키텍처입니다.모델 파라미터의 변경 규모를 줄이는 #그래디언트 클리핑과 같은 기법은 학습 불안정을 이룰 수 있습니다.16비트 마찬가지로 부동 소수점 #####################<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< #####2 #####2 ####2 #######2 #####2 ########2 #########2 #######
확인 및 최적화
학습 후 보이지 않는 데이터에 대한 성능을 평가하기 위해 검증을 거쳤습니다.이 단계는 미세 조정된 세계가 잘 정돈되고 궁극적인 훈련 데이터를 과적합하게 만들었습니다.LLM 지도 학습의 교차 실험 기법이 자주 사용됩니다.이 기법에서는 여러 데이터 하위 테스트에서 집합하여 순조롭게 모이실 수 있습니다. 이 기법에서는 같은 학습률과 학습률과 하이퍼파라미터를 사용하는 데 도움이 됩니다. 배치 크기, 정확도 및 신뢰성 향상을 위해
프레임 훈련 데이터에서 일반화하는 방법을 익히려면 어떻게 해야 할지 몰라도 검증이 필요합니다.모델이 훈련 데이터에서는 잘 수행한 데이터에서는 성능이 낮을 때 과적합을 나타냅니다.LM SFT의 표정 #줄이서 기법을 바꾼다는 것을 알 수 있습니다. LLM SFT의 재구성
LLM에 대한 감독형 미세 조정이 주는 이점
LLM이 감독하는 미세 변화를 통해 기업은 AI 모델의 정확도를 높이고 개발 시간을 단축하며 작업별 성능을 발휘할 수 있습니다. 사전 학습된 LLM을 사용할 수 있습니다.
그렇다면 LLM은 감독 대상입니까 아니면 감독되지 않는 것입니까?지도형 미세 조정은 지도!
적합한 LLM 선택 시 주요 고려 사항
감독형 미세 조정에 적합한 LLM을 도용합니다. 크기, 모델, 데이터 품질 및 데이터 등 여러 요소를 신중하게 고려합니다. LLM 얼라인먼트 구체적인 비즈니스 목표와 함께
모델 사이즈
모델 크기는 극도로 정확도가 더 높지만 미세 조정에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 리소스와 시간이 필요합니다.GPT-3 더 비용 효율적으로 더 빠르게 미세 조정할 수 있습니다.
모델 #크기: 특정 요구 사항 및 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다.게임에 다양한 작업을 수행할 수 있는 공간이 필요하고 강력한 컴퓨팅 인프라를 이용할 수 있는 공간, 더 큰 이미지가 될 수 있습니다. 그러나 리소스가 제한적이기 때문에 더 작은 모델을 선택하는 것이 더 긴 기간 내에 목표를 달성하는 데 더 실용적일 수 있습니다.
교육 데이터
LLM이 감독하는 성공적인 결과를 위해서는 미세 조정을 위해서는 데이터 품질과 관련성이 가장 중요합니다.미세 조정은 어려운 작업을 반영하는 것이 중요합니다.지도 학습에서 데이터 케이블을 지정하면 각 입력의 올바른 출력에 대한 명확한 지침을 받을 수 있습니다.
데이터가 부족하거나 쉽게 이해되지 않는 것이 현실이 될 수 있습니다.
올바른 미세 조정 선택 접근법
LLM SFT에 대한 접근 방식은 다양한 요구 사항 및 사용 가능한 리소스에 따라 다양한 결과를 생성할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 이해하는 것은 다음과 같은 경우에 해당됩니다. 성능 최적화 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.미세 조정에 가장 일반적으로 적용되는 몇 가지 기법은 다음과 같습니다.
- 레이어 고정: 이 기법에는 사전 학습된 모델의 특정 레이어를 고정하여 미세 조정 중에 변경할 수 있는 작업이 포함됩니다.상위 계층에만 집중하면 계산 리소스를 절약하고 미세 시간을 절약할 수 있습니다. 이 방법은 기본 언어 시스템이 동일하게 유지되고 사소한 일이 필요한 경우에 특히 유용합니다.
- 학습률 조정: 미세 조정의 여러 단계에서 학습률을 수정하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.예를 들어, 계층 별 학습률 각 계층에 대해 각 계층에 대해 서로 학습하는 것이 서로 학습하는 것이 포함됩니다.이 접근 방식을 통해 각 계층이 양을 제어하여 데이터에 맞게 최적화할 수 있습니다.
- 전이 학습 사용: 이 접근 방식은 유사한 영역에서 사전 학습된 모델을 활용하여 효과적인 미세 조정에 필요한 새 데이터의 양을 줄입니다.예를 들어, 일반 의료 텍스트에 대해 사전 학습된 모델을 사용하여 챗봇의 미세 조정을 높은 정확도를 달성하면서 교육 시간을 줄일 수 있습니다.
올바른 접근 방식을 선택하는 것은 사용 가능한 리소스, 작업의 복잡성, 원하는 정확도와 같은 요소에 따라 달라집니다.
효과적인 지도 미세 조정을 위한 기법
LLM이 감독하는 미세 조정에서 최적의 성능을 발휘하기 위해 몇 가지 주요 기술이 자주 적용됩니다.이러한 방법은 학습 능력을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 정확성과 효율성을 높여줍니다. 대규모 언어 미세 모델을 사용하는 데 가장 효과적인 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
- 그라디언트 클리핑: 이 기법은 모델 매개변수의 과도한 업데이트를 통해 학습의 안정성을 보장합니다.
- 혼합 정밀도 교육: 혼합 정밀도 훈련은 16비트 부동 소수점을 사용하여 정확도를 유지하며 계산 속도를 높입니다.
- 계층별 학습률 조정: 여러 계층에 서로 다른 학습률을 적용하여 모델의 학습 초점을 제어하여 작업별 정확도를 보장할 수 있습니다.
성공 측정: 감독형 미세 조정을 위한 지표
LLM이 감독하는 미세 조정의 성공 여부를 평가하려면 기업은 몇 가지 핵심 성과 (KPI) 를 모니터링해야 합니다.가장 중요한 지표는 다음과 같습니다.
- 정확도: 정확한 예측의 백분율을 측정하고 성능의 주요 역할을 수행합니다.
- F1 스코어: 정밀도와 재현율의 균형을 유지하여 특히 불균형 데이터를 처리할 때 모델 정확도를 보다 포괄적으로 볼 수 있습니다.
- 진단 손실: 별도의 검증 세트에서 오류가 있음을 의미하며, 이는 과적합 또는 과소적합 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
이러한 메트릭을 정기적으로 모니터링할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
어떤 유형의 비즈니스에서 사피엔의 미세 조정을 사용할 수 있습니까?
의료, 금융 및 고객 서비스와 같은 산업 분야의 기업은 사피엔의 미세 조정 서비스를 활용할 수 있습니다.이러한 모델은 특정 작업과 워크플로우를 조정할 수 있도록 할 수 있습니다.
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예, 사피엔의 전문가 팀이 비즈니스 요구에 가장 적합한 LLM을 선택하도록 효율성과 효과를 극대화할 수 있습니다.
ST와 DPO는?
SFT, 즉 감독형 미세 조정에는 코드가 지정된 데이터를 사용하여 사전 학습된 사용자 모델을 지정하는 것이 중요합니다.DPO, 즉 데이터 프로세스 최적화는 CLOWDO 데이터 개선으로 AI IRESOVE에서 성능을 발휘합니다.
감독형 미세 조정 목적 함수란?
이 함수는 예측된 출력과 실제 레이블 간의 차이를 정량화하여 시간을 최소화하고 정확도를 개선하도록 안내합니다.
사전 학습과 감독형 미세 조정의 차이점은 무엇입니까?
사전 교육에는 대규모 데이터 세트에서 모델을 학습하여 일반 언어 패턴을 학습하는 것이 포함되며, 감독형 미세 조정은 작업 ############### ######### ###### ###########2 ####### #######
