감독형 미세 조정 (SFT 미세 조정) 은 사전 학습된 기계 학습 모델을 가져와 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 특정 작업에 맞게 조정하는 프로세스입니다.지도형 미세 조정에서는 대규모 데이터 집합에서 이미 광범위한 특징을 학습한 모델이 특수 작업을 수행하도록 최적화됩니다.이 기법은 특정 영역에서 고성능을 제공하도록 범용 모델을 사용자 지정하기 때문에 기계 학습 및 인공 지능 (AI) 모델을 학습하는 데 사용됩니다.개발자는 모델을 미세 조정하여 특수 애플리케이션에 맞게 조정하여 리소스 사용을 최적화하고 정확도를 개선할 수 있습니다.다양한 AI 영역에서 사전 학습된 모델을 효과적으로 활용하려면 감독형 미세 조정이 무엇이고 SFT의 의미를 이해하는 것이 중요합니다.
미세 조정, 특히 감독형 미세 조정은 오늘날 많은 고급 AI 애플리케이션의 기초이며 일반성과 전문화 사이의 가교 역할을 합니다.틈새 작업에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있기 때문에 지도형 미세 조정은 머신 러닝 및 AI 분야에서 가장 중요한 교육 작업으로 자리 잡았으며, 이를 통해 개발자는 정확하고 효율적인 AI 모델 및 시스템을 구축할 수 있습니다.
주요 시사점
- 감독된 미세 조정은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 사전 학습된 모델을 개선하여 특수 작업에 맞게 조정합니다.
- 주요 기술에는 기능 기반 미세 조정, 전체 모델 미세 조정 및 계층별 미세 조정이 포함되며 각각 고유한 이점을 제공합니다.
- 사전 학습된 모델은 감독된 미세 조정과 개발 시간 및 리소스 사용을 최적화할 수 있는 기반을 제공합니다.
- 감독 설정에서 모델을 미세 조정하면 작업별 성능이 향상되고 효율성이 향상되며 과적합이 완화됩니다.
감독형 미세 조정의 주요 개념
감독형 미세 조정은 SFT 데이터셋이라고도 하는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 다음과 같은 대규모 일반 데이터 세트에 대해 사전 학습된 AI 모델을 최적화합니다. LLM 미세 조정.이 프로세스는 일반적으로 교육, 검증, 테스트의 세 가지 중요한 단계로 구성됩니다.SFT 데이터세트는 미세 조정 프로세스를 안내하는 관련 예제를 제공함으로써 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.이를 통해 모델은 대상 영역의 뉘앙스를 효과적으로 학습할 수 있습니다.개발자는 이 구조화된 데이터를 활용하여 실제 응용 프로그램에서 모델의 정확도와 전반적인 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 교육: 이 단계에서는 레이블이 지정된 데이터세트를 사용하여 모델의 가중치를 추가로 조정하여 특정 작업에 대한 정확도를 높입니다.훈련에는 종종 모델 파라미터를 미세 조정하고 성능을 최적화하기 위한 반복적인 조정이 포함됩니다.
- 검증: 여기서는 훈련 데이터와는 별도로 검증 데이터세트에서 모델을 평가합니다.이 단계는 하이퍼파라미터를 미세 조정하는 데 도움이 되며 모델이 훈련 데이터를 훨씬 넘어서 일반화되도록 합니다.
- 테스트: 마지막으로, 보이지 않는 데이터 세트에서 모델을 테스트하여 효과적으로 일반화할 수 있는지 측정합니다.이 단계에서는 모델이 실제 적용에 적합한지 확인합니다.
지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 모델에 정보를 제공하고 학습 프로세스를 안내합니다.지도 미세 조정에서는 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하여 관련성과 효과를 극대화하는 데 데이터를 사용합니다.이 프로세스를 통해 대규모 재교육 없이도 특수한 상황에서 모델이 더 잘 수행될 수 있습니다.
사전 학습된 모델: 미세 조정의 기초
사전 학습된 모델은 감독된 미세 조정의 기초이자 추가 개선을 위한 출발점입니다.이러한 모델은 다음을 포함합니다. 확산 모델는 광범위한 데이터 세트를 기반으로 교육을 받았으며 언어 모델의 언어 패턴 또는 이미지 모델의 시각적 요소와 같은 광범위한 기능을 학습했습니다.사전 학습된 모델의 기능을 활용하면 감독된 미세 조정의 효율성이 향상되어 특수 모델을 만드는 데 필요한 시간과 계산 리소스가 줄어듭니다.
예를 들어 BERT, GPT 및 T5와 같은 언어 모델은 자연어 처리 (NLP) 작업에 널리 사용되는 반면, ResNet 및 VGG와 같은 이미지 기반 모델은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다.도메인별 데이터로 이러한 모델을 미세 조정하면 개발자가 감정 분석, 의료 이미지 인식 또는 특정 업계 전문 용어와 같은 특수 작업에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다.감독형 미세 조정은 이미 가능한 모델을 특정 작업의 뉘앙스에 맞게 조정하므로 시간과 노력을 절약하는 동시에 모델 정확도를 높일 수 있습니다.
감독형 미세 조정의 단계별 프로세스
감독형 미세 조정 프로세스에는 일반적으로 데이터 준비부터 최종 평가까지 몇 가지 중요한 단계가 포함됩니다.
- 데이터 준비: 먼저 의도한 작업에 맞게 레이블이 지정된 고품질 데이터세트로 시작하세요.감독형 미세 조정을 위한 데이터 세트는 신중하게 선별하고 주석을 달아 관련성이 높고 포괄적인지 확인해야 합니다.
- 모델 선택: 작업에 가장 적합한 사전 학습된 모델을 선택하십시오.텍스트 기반 작업을 위한 GPT와 같은 언어 모델이나 컴퓨터 비전을 위한 ResNet과 같은 이미지 모델은 미세 조정을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
- 모델 학습: 레이블이 지정된 데이터세트를 사용하여 선택한 모델을 미세 조정하고 파라미터를 조정하여 작업 성능을 개선합니다.이 프로세스에는 학습률 및 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 최적화하는 여러 번의 학습 반복이 포함될 수 있습니다. 배치 크기.
- 검증 및 하이퍼파라미터 조정: 검증 세트에서 모델을 평가하여 하이퍼파라미터를 세분화합니다.조기 중지 또는 교차 검증과 같은 기법을 사용하면 모델이 훈련 데이터에 과적합되지 않도록 할 수 있습니다.
- 평가 및 테스트: 보이지 않는 별도의 데이터 세트에서 최종 모델을 테스트하여 일반화 기능을 측정합니다.이 단계에서는 실제 시나리오에서 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
감독형 미세 조정 유형
감독된 미세 조정은 각각 고유한 장점과 응용 분야를 가진 몇 가지 일반적인 접근 방식을 통해 달성할 수 있습니다.개발자는 교육 목표 및 제약 조건에 가장 잘 맞는 방법을 선택할 수 있습니다. AI 모델 개발 중.
기능 기반 미세 조정
특징 기반 미세 조정에는 사전 학습된 모델에서 특징을 추출하여 다른 모델이나 분류기의 입력으로 사용하는 작업이 포함됩니다.이 접근 방식에서는 추출된 특징을 사용하여 특정 작업을 수행하는 동안 주 모델은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.특징 기반 미세 조정은 필요한 리소스가 적고 결과가 더 빠르기 때문에 계산 리소스가 제한적일 때 자주 사용됩니다.
전체 모델 미세 조정
전체 모델 미세 조정에서는 새 작업의 성능을 최적화하도록 모델의 모든 계층이 조정됩니다.이 방법은 계산 집약적이지만 모델 동작에 대한 정확도와 제어력을 높일 수 있습니다.전체 모델 미세 조정 작업에 깊은 이해나 자연어 이해 또는 상세한 이미지 인식 작업과 같은 복잡한 기능이 필요할 때 특히 유용합니다.
레이어별 미세 조정
레이어별 미세 조정에는 모델 내의 특정 레이어를 선택적으로 업데이트하는 작업이 포함됩니다.예를 들어, 모델의 마지막 몇 계층을 미세 조정하여 상위 수준의 특징을 새 작업에 적용하고 이전 계층은 그대로 유지할 수 있습니다.계층별 미세 조정은 계산 효율성과 작업별 정확도의 균형을 유지하므로 리소스 제약으로 인해 전체 모델을 업데이트하는 것이 비현실적일 때 이상적입니다.
감독형 미세 조정의 이점
감독된 미세 조정 (SFT) 은 사전 학습된 모델을 조정하여 특정 작업의 요구 사항을 더 높은 정확도와 효율성으로 충족하는 데 중요한 역할을 합니다.SFT가 무엇인지 이해하면 이 기술을 활용하여 특수 애플리케이션에 맞게 모델을 최적화하는 데 도움이 됩니다.미세 조정을 통해 레이블이 지정된 데이터를 활용하여 모델을 다양한 영역에 특화하여 유연성을 유지하면서 성능과 리소스 활용도를 개선할 수 있습니다.감독형 미세 조정은 틈새 영역의 모델 정확도를 향상시키든 계산 비용을 줄이든 관계없이 이점이 분명하므로 AI 모델의 잠재력을 극대화하려는 개발자에게 필수적인 기법입니다.
향상된 성능
감독된 미세 조정은 대상 데이터 세트의 뉘앙스에 맞게 조정하여 도메인별 작업에 대한 모델 성능을 향상시킵니다.예를 들어 법률 문서를 처리하도록 범용 언어 모델을 미세 조정하면 법률 용어와 개념을 이해하는 정확도가 향상됩니다.이러한 집중 교육을 통해 사전 학습된 일반 모델을 사용할 때보다 모델의 성능이 크게 향상됩니다.
리소스 활용의 효율성
감독형 미세 조정은 사전 학습된 모델의 기능을 활용하므로 처음부터 학습할 필요가 없습니다.이 접근 방식은 시간과 계산 비용을 모두 줄여줍니다.또한 계층별 미세 조정 및 특징 추출과 같은 기법을 사용하면 불필요한 계산을 피하면서 모델의 특정 부분에 조정 초점을 맞출 수 있으므로 리소스 사용을 더욱 줄일 수 있습니다.
특정 작업을 위한 사용자 지정
미세 조정을 통해 모델을 특정 작업에 특화하거나 고유한 데이터 세트에 맞게 조정할 수 있습니다.이러한 사용자 지정은 금융, 의료 또는 산업별 언어 모델과 같이 고도로 전문화된 분야와 같이 일반 모델이 부족한 애플리케이션에 필수적입니다.예를 들어, 사피엔의 도메인별 LLM 다양한 산업 요구에 맞게 레이블이 지정된 데이터를 제공합니다.
오버핏 감소
감독된 미세 조정은 과적합을 해결하는 데도 도움이 됩니다.미세 조정을 통해 새 데이터셋에서 사전 학습된 모델을 수정하면 모델이 학습 데이터를 넘어서 일반화되도록 할 수 있습니다.조기 중지, 드롭아웃, 미세 조정 중 정규화와 같은 기법은 과적합을 더욱 최소화하여 모델을 견고하고 새 데이터에 맞게 조정할 수 있게 합니다.
감독형 미세 조정 기법
감독된 미세 조정 (SFT) 은 몇 가지 고급 기술을 사용하며, 각 기법은 특정 작업에 맞게 모델의 성능과 효율성을 최적화하도록 조정됩니다.예를 들어, 부드러운 올름 도메인별 데이터로 모델을 미세 조정하여 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키는 자연어 처리 작업에 특히 효과적입니다.이 방법을 사용하면 GPT 또는 BERT와 같은 언어 모델을 고도로 전문화하여 법률 문서 분석이나 의학 언어 이해와 같은 특수 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다.
특징 추출
특징 추출에는 사전 학습된 모델을 사용하여 새로운 작업별 모델의 입력으로 사용되는 임베딩과 같은 관련 특징을 추출하는 작업이 포함됩니다.이 접근 방식은 원본 모델의 상위 수준 기능만 필요한 경우에 유용합니다.예를 들어, 컴퓨터 비전, 일반 이미지를 대상으로 학습한 모델에서 추출한 특징을 사용하여 의료 이미지를 분류하여 빠르고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
엔드-투-엔드 미세 조정
엔드 투 엔드 미세 조정은 모델 내 모든 레이어를 조정하므로 가장 포괄적인 접근 방식입니다.이 기법은 모델의 모든 측면을 새 작업에 맞게 조정해야 하는 심층적인 조정이 필요한 작업에 적합합니다.리소스를 많이 사용하지만 엔드 투 엔드 미세 조정은 최고 수준의 사용자 지정 및 정확도를 제공합니다.
레이어 프리징
레이어 동결은 미세 조정 중에 업데이트되지 않도록 모델의 특정 레이어를 잠급니다.일반적으로 일반 패턴을 캡처하는 이전 레이어는 고정되고 작업별 기능을 처리하는 이후 레이어는 미세 조정됩니다.계층 동결은 계산 리소스를 절약하고 사전 학습된 모델의 귀중한 지식을 유지하는 데 특히 유용합니다.
감독형 미세 조정의 응용
감독형 미세 조정 (SFT) 은 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 응용되는 다용도 기법으로, 현대 AI에서 그 중요성을 잘 보여줍니다.SFT는 도메인별 작업을 처리하도록 사전 학습된 모델을 적용함으로써 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식과 같은 영역에서 성능을 향상시킵니다.이러한 적응성을 통해 모델은 특수한 요구 사항을 충족하여 다양한 상황에서 정확성과 효율성을 개선할 수 있습니다.다음은 감독형 미세 조정의 주요 응용 분야와 이들이 산업별 과제에 맞게 AI를 최적화하는 방법을 설명합니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전에서 모델은 미세 조정을 통해 물체 감지, 얼굴 인식 또는 의료 이미지 분석과 같은 특정 작업을 수행할 수 있습니다.예를 들어 의료 이미지 데이터세트에서 ResNet과 같은 모델을 미세 조정하면 종양이나 골절과 같은 특정 유형의 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.사피엔의 컴퓨터 비전 솔루션 이러한 특수 작업을 위한 AI 모델의 미세 조정을 용이하게 하는 데이터 레이블링 서비스를 제공합니다.
자연어 처리 (NLP)
미세 조정은 모델이 도메인별 언어 패턴, 전문 용어 및 구조를 처리할 수 있도록 하므로 자연어 처리 (NLP) 에서 매우 중요합니다.예를 들어 GPT와 같은 일반 언어 모델을 법률 또는 의료 상황에 맞게 적용하면 해당 전문 분야 내에서 상황에 맞는 정확한 응답을 이해하고 생성할 수 있습니다.감정 분석, 번역 및 질문에 대한 답변을 위한 NLP 모델을 미세 조정함으로써 언어 작업에서의 유연성과 성능을 더욱 잘 보여줍니다.
음성 인식
음성 인식 시스템에는 감독형 미세 조정도 도움이 됩니다.미세 조정은 도메인별 용어, 악센트 또는 기술 언어를 인식하도록 범용 모델을 조정함으로써 실제 응용 분야에서의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.사피엔의 실시간 음성 인식 서비스는 감독형 미세 조정이 음성 모델의 유용성을 향상시켜 여러 산업에 적합하게 만드는 방법을 보여줍니다.
Sapien과 함께 감독된 파인튜닝의 힘을 활용하세요
Sapien에서는 조직이 AI 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 미세 조정 프로세스를 향상시키는 도구와 서비스를 제공합니다.당사 서비스에는 모델이 전문가의 입력으로부터 학습하여 고품질 출력을 보장하는 RLHF (Human Feedback from Human Feedback) 를 통한 데이터 레이블링이 포함됩니다.또한 HITL (Human-in-the-Loop) 품질 관리는 주요 단계에서 인간의 전문 지식을 통합하고 분산된 글로벌 인력은 데이터 처리 작업을 효율적으로 확장합니다.당사는 품질 기여에 대한 인센티브를 제공하는 게임화된 플랫폼을 사용하여 데이터가 정확하고 참여자가 관심을 가질 수 있도록 합니다.
Sapien의 미세 조정 솔루션이 AI 프로젝트를 어떻게 변화시킬 수 있는지 알아보려면 여기를 확인하십시오. LLM 서비스.
자주 묻는 질문
Sapien을 사용하여 어떤 유형의 모델을 미세 조정할 수 있나요?
Sapien은 대규모 언어 모델을 포함하여 광범위한 모델 유형을 지원합니다 (LLM 서비스), 컴퓨터 비전 모델 및 음성 인식 시스템.당사 플랫폼의 유연성은 다양한 아키텍처를 수용할 수 있으므로 여러 도메인에서 미세 조정이 가능합니다.
감독형 미세 조정에 사용할 수 있는 데이터 세트 유형은 무엇입니까?
당사 플랫폼은 NLP, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 데이터 세트를 지원합니다.또한 미세 조정을 위한 맞춤형 데이터 세트를 준비하여 최적의 모델 성능을 보장하는 고품질 데이터 레이블링 서비스를 제공합니다.
SFT와 PEFT의 차이점은 무엇입니까?
감독된 미세 조정 (SFT) 에는 레이블이 지정된 데이터로 모델을 학습시켜 특정 작업의 성능을 개선하는 것이 포함되며, PEFT (매개변수 효율 미세 조정) 는 매개변수를 선택적으로 최적화하여 리소스를 절약합니다.PEFT는 리소스 제약이 우선시되는 경우에 적합합니다.
자가 지도 학습의 미세 조정이란 무엇입니까?
자가 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습에 활용하므로 모델이 독립적으로 패턴을 발견할 수 있습니다.이러한 상황에서 미세 조정하려면 레이블이 지정된 데이터를 사용한 추가 학습이 필요하며, 기존 지식을 활용하여 모델을 특정 작업에 맞게 조정해야 합니다.
