대규모 언어 모델 (LLM) 은 2022년 말 OpenAI에서 첫 번째 GPT 모델이 출시된 이후 빠르게 채택이 확대되면서 여러 산업에서 일반적인 도구로 빠르게 자리 잡았습니다.그러나 이러한 기능을 최대한 활용하려면 기업은 특정 목표를 달성하고 가능한 가장 안정적인 성능을 얻을 수 있도록 이러한 모델을 조정하고 미세 조정하는 데 집중해야 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
LLM 정렬 및 미세 조정의 중요성
LLM 조정 및 미세 조정은 도메인별 지식을 통합하는 것에서 시작됩니다.이 단계를 무시하면 홍보 위기, 고객 불만, 재정적 손실 등 중대한 수익 문제가 발생할 수 있습니다.Chevrolet 대리점의 악성 챗봇 사건과 같은 실제 사례를 보면 불충분한 조율로 인한 당혹스러운 함정을 잘 알 수 있습니다.적절한 미세 조정에는 다음과 같은 혁신적인 접근 방식을 활용하는 것도 포함됩니다. 전문가 믹스 LLM이를 통해 특수 서브네트워크가 작업을 보다 효율적으로 처리하여 정밀도와 확장성을 모두 보장할 수 있습니다.
LLM 정렬의 핵심 이유
적대적 공격에 대한 방어
LLM을 조정하여 적대적 공격에 대응하려면 강력한 보안 조치를 통합해야 합니다.이는 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 멀티모달 LLM 고객 서비스 및 콘텐츠 생성과 같은 분야의 애플리케이션
향상된 콘텐츠 조정
LLM은 커뮤니티 지침, 규제 요구 사항 및 문화적 민감성을 준수하는 콘텐츠를 생성해야 하는 경우가 많습니다.정렬을 통해 규정 준수와 사용자 안전을 극대화하고 부적절한 콘텐츠 생성을 방지할 수 있습니다.
브랜드 톤 및 정체성 유지
모든 디지털 접점에서 브랜드 보이스의 일관성은 항상 중요합니다.LLM을 조정하여 회사의 브랜드 아이덴티티를 반영하면 인지도와 일관되고 조율된 커뮤니케이션이 강화됩니다.
실제 인간의 취향 반영
사용자 선호도에 맞는 맞춤형 상호 작용은 참여도와 제품 또는 서비스 만족도를 높입니다.조정 및 LLM 모델 미세 조정 문화적 뉘앙스와 사용자 행동을 이해하면 보다 존중하고 포용적이며 편견 없는 상호 작용이 가능합니다.
LLM 얼라인먼트를 위한 전략
레이블이 지정된 고품질 데이터에 초점을 맞춰 LLM을 효과적으로 정렬하기 위한 몇 가지 방법론이 개발되었습니다.
도메인별 지식 통합
감독된 미세 조정
이 전통적인 방법에는 완전히 포함됩니다. LLM 미세 조정 대상 작업에 대한 레이블이 지정된 데이터 세트에.계산 비용이 많이 들지만 최고의 성능 수준을 달성합니다.
파라미터 효율적인 미세 조정 (PEFT)
이 기법은 소수의 파라미터 집합만 수정하여 저렴한 비용으로 LLM을 조정합니다.예를 들어 질문-답변 쌍을 사용하여 금융 영역에 맞게 LLM을 미세 조정하여 실제 적용 방식을 개선해 보겠습니다.
검색-증강 생성 (RAG)
RAG를 통해 LLM은 도메인별 세부 정보에 대한 외부 지식 기반에 액세스할 수 있습니다.이 방법은 모델의 사전 훈련된 파라미터를 관련 정보로 보완하여 출력 정확도를 개선합니다.
인간 선호도 적용
LLM 결과를 개인화하려면 레이블이 지정된 데이터 큐레이팅 및 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF) 과 같은 몇 가지 윤리적 고려 사항 및 방법도 포함됩니다.Meta의 LIMA 논문과 OpenAI의 RLHF 접근 방식은 LLM을 인간의 선호도에 맞게 조정하여 LLM을 더 공감하고 참여하게 만드는 기술을 보여줍니다.
브랜드 톤 및 아이덴티티
RAG 및 감독형 미세 조정과 같은 기술을 사용하여 기업은 고객 서비스부터 제품 설명에 이르기까지 다양한 시나리오에서 LLM을 조정하여 브랜드 톤을 유지할 수 있습니다.
콘텐츠 조정 및 출력 처리
효과적인 콘텐츠 조정에는 교육 데이터 세트 큐레이션, 필터링을 위한 NLP 모델 사용, RLHF 사용과 같은 전략이 필요합니다.이를 통해 LLM은 특정 조직 지침 또는 윤리 기준에 따라 적절하고 관련성 높은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
적대적 방어
LLM을 적대적 공격으로부터 보호하려면 지속적인 교육과 평가가 필요합니다.적대적 훈련, 레드 팀 구성, Red-Instruct 백서에 수록된 기법 등의 방법은 악의적인 시도에 대한 모델 대비를 개선하는 데 도움이 됩니다.
LLM 테스트 및 평가
도메인 전문가의 도움을 받아 선별한 벤치마크 데이터 세트를 사용하여 LLM을 테스트하고 평가하면 실제 사용을 위한 모델 준비가 보장됩니다.의료 LLM에 의사와 같은 전문가를 참여시키면 교육 데이터의 관련성과 정확성이 보장됩니다.Sapien에서는 LLM 및 AI 모델의 무결성과 유용성을 유지하기 위해 위험과 운영 안전을 지속적으로 평가합니다.
LLM 얼라인먼트를 실제로 적용하기
LLM을 효과적으로 조정하려면 데이터 세트 품질, 다양성 및 관련성에 초점을 맞춘 데이터 중심 접근 방식이 중요합니다.데이터세트 구축 자동화, 통합을 통한 반복 속도 향상, 모니터링을 위한 판사 LLM 사용은 미세 조정 프로세스를 개선합니다.
데이터세트 구축 자동화
Sapien과 같은 일부 플랫폼은 도메인별 데이터 예측을 생성하고 인간 레이블러를 사용하여 정확성을 보장함으로써 고품질 데이터 세트를 신속하게 구축할 수 있습니다.이러한 접근 방식은 미세 조정 프로세스를 가속화하여 더 빠르고 더 높은 품질의 생산을 보장합니다.
통합을 통한 더 빠른 반복
통합으로 지원되는 일관된 평가 및 모니터링은 반복 속도와 정확도를 개선합니다.기업은 인적 검토와 함께 RAG 시스템을 사용하여 LLM 교육 및 평가 단계를 최적화하여 성능을 개선할 수 있습니다.
필터링에 NLP 모델 사용
유해하고 유해한 콘텐츠에 대한 추가 NLP 모델을 교육하면 유해하고 악의적인 입력과 출력을 방지할 수도 있습니다.예를 들어, OpenAI는 텍스트 분류 기법 개발자가 특정 입력과 출력이 정책을 위반하는지 여부를 식별하는 데 도움이 됩니다.
심판 LLM을 사용하여 모니터링 자동화하기
심사위원 LLM은 부정확한 응답을 식별하고 플래그를 지정하여 검토자가 이를 수정할 수 있도록 합니다.RAG 스택과 미세 조정된 LLM 모두에 적용할 수 있는 이 워크플로는 LLM을 지속적인 개선과 안정적인 성능으로 안내합니다.
훈련 및 미세 조정을 위한 데이터 큐레이팅
데이터 세트를 신중하게 선별하여 편향되거나 유해한 결과를 방지하세요.전담 팀은 교육 데이터의 다양성과 풍부함을 유지하면서 유해하거나 모욕적인 언어가 포함된 텍스트를 제거하거나 필터링해야 합니다.Sapien에서는 자체 모델을 구축하거나 사내에서 데이터 라벨링을 처리하는 회사를 위해 고품질의 도메인별 데이터 세트를 소싱하고 수집하므로 해당 데이터를 더 빠르게 사용할 수 있습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF)
사용 RLHF 인간 평가자가 중재자 역할을 할 수 있으므로 콘텐츠 조정이 효과적입니다.이들은 유해한 프롬프트 및 콘텐츠를 식별하고 적절하게 대응하도록 모델을 지속적으로 학습시키기 위해 응답에 등급을 매기거나 순위를 매깁니다.Sapien의 휴먼 라벨러 네트워크와 Human-in-the-Loop 라벨링 프로세스는 데이터세트를 미세 조정하여 가장 성능이 뛰어나고 차별화된 AI 모델을 구축할 수 있도록 실시간 피드백을 제공합니다.
적대적 훈련 또는 미세 조정
학습 또는 미세 조정 단계에서 적대적 예제를 도입하면 언어 모델이 출력을 조작하려는 시도를 더 잘 방어할 수 있습니다.예를 들어, 소수의 적대적 데이터 세트를 기반으로 모델을 미세 조정하면 판사 LLM에 대한 악의적인 예시가 생성될 수 있습니다.
레드 팀 구성
레드 팀 구성에는 적대적 공격을 시뮬레이션하여 모델의 방어를 테스트하고 개선하는 작업이 포함됩니다.문제가 있는 응답을 유도하도록 설계된 정교한 프롬프트로 모델에 지속적으로 도전하는 팀에 라벨을 지정하면 실제 적대적 시나리오를 처리하는 능력이 향상됩니다.
Sapien의 전문가 인간 피드백으로 LLM을 미세 조정하고 조정하세요
분야 전문 지식을 갖춘 Sapien의 휴먼 라벨러는 타의 추종을 불허하는 정확성과 확장성으로 대형 언어 모델 (LLM) 을 미세 조정합니다.당사의 데이터 수집 및 라벨링 서비스는 AI 모델 구축에 필수적인 고품질 교육 데이터를 제공하는 데 중점을 둡니다.Human-in-the-Loop 라벨링 프로세스를 통합하면 모델이 실시간 피드백과 미세 조정을 수신하여 LLM이 목표를 달성하거나 초과하고 원하는 애플리케이션 전반에서 안정성을 유지할 수 있습니다.
Sapien을 사용하면 데이터 라벨링 병목 현상을 완화하고 라벨링 리소스를 빠르고 효율적으로 확장할 수 있습니다.오늘 당사와 상담을 예약하여 맞춤형 데이터 파이프라인을 구축하여 AI 모델 목표를 달성하는 데 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.
