대규모 언어 모델 (LLM) 은 언어 이해 및 생성에 있어 놀라운 능력을 선보이며 전 세계를 휩쓸었습니다.그러나 이들의 진정한 잠재력은 맞춤형 교육을 통해 특정 영역과 작업에 맞게 모델을 맞춤화하는 데 있는 경우가 많습니다.자체 데이터를 기반으로 LLM을 교육하는 방법과 사용자 지정 LLM 교육과 관련된 기술적 복잡성을 살펴보겠습니다.
사전 교육: 맞춤형 LLM 교육의 기초
맞춤형 LLM 교육은 처음부터 시작하지 않습니다.사전 학습된 모델은 이미 대규모 데이터 세트에서 복잡한 언어 패턴을 학습했기 때문에 기반이 됩니다.이러한 사전 학습된 지식은 LLM을 처음부터 완전히 구축하는 것에 비해 교육 시간과 계산 리소스를 줄여줍니다.
도메인별 데이터를 기반으로 사전 학습된 모델을 미세 조정하면 성능을 최대 개선할 수 있습니다. 50%효율적이고 영향력 있는 사용자 지정을 가능하게 합니다.
데이터 수집: 학습의 원동력
사용자 지정 데이터에 대한 LLM 교육의 성공 여부는 데이터 품질에 크게 좌우됩니다.중요한 사항은 다음과 같습니다.
- 관련성: 데이터는 LLM이 잘 수행하기를 원하는 특정 영역 또는 작업과 매우 관련성이 높아야 합니다.관련 없는 데이터는 성능을 저해하고 편향을 유발할 수 있습니다.
- 품질: 고품질 데이터가 중요합니다.데이터가 깨끗하고 오류가 없으며 선택한 LLM 아키텍처에 맞게 형식이 올바른지 확인하십시오.데이터 정리 및 검증 기술과 같은 도구는 필수적입니다.
- 수량: 일반적으로 데이터가 많을수록 좋지만 필요한 양은 작업의 복잡성과 선택한 모델에 따라 달라집니다.데이터 세트가 많으면 성능이 향상될 수 있지만 학습을 위해 더 많은 계산 리소스가 필요합니다.
에 따르면 르 루테라이, 886GB 오픈 소스 코퍼스인 Pile 데이터세트는 고품질의 다양한 데이터 소스를 보장하여 LLM 교육을 개선하도록 특별히 설계되었으며, 이는 AI 개발에서 잘 큐레이팅된 데이터 세트의 중요한 역할을 보여줍니다.
데이터 전처리: 입력 준비
LLM에 데이터를 공급하기 전에 데이터를 사전 처리해야 합니다.여기에는 다음이 포함됩니다.
- 토큰화: LLM이 이해하고 처리할 수 있는 단어나 하위 단어와 같은 작은 단위로 텍스트를 나눕니다.
- 정규화: 데이터를 일관된 형식으로 가져오기 (예: 소문자 변환 또는 어간/표기화) (단어를 어근 형태로 축소)
- 불균형 데이터 처리: 데이터에서 특정 범주가 과대 표현되어 모델의 학습을 왜곡할 수 있는 상황을 해결합니다.오버샘플링 또는 언더샘플링과 같은 기법을 사용할 수 있습니다.
미세 조정: 사전 학습된 모델 사용자 지정
그래서 LLM 모델 미세 조정 커스텀 LLM을 트레이닝할 때 마법이 일어나는 곳입니다.여기에는 사용자 지정 데이터를 기반으로 사전 학습된 모델의 파라미터를 조정하는 작업이 포함됩니다.이를 통해 LLM은 당면한 특정 영역이나 작업을 전문화할 수 있습니다.두 가지 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 풀 파인튜닝: 여기에는 사용자 지정 데이터를 기반으로 사전 훈련된 전체 모델을 재훈련하는 작업이 포함됩니다.이 접근 방식에는 상당한 양의 데이터와 계산 리소스가 필요하지만 성능이 가장 크게 향상될 수 있습니다.
- 어댑터 기반 미세 조정: 이 방법은 사전 학습된 모델 위에 더 작은 모듈 (어댑터) 을 도입합니다.어댑터는 사전 학습된 지식을 특정 작업에 맞게 조정하는 방법을 학습하므로 전체 미세 조정에 비해 필요한 데이터와 계산 리소스가 적습니다.
교육 및 평가
훈련에는 사전 처리된 데이터를 선택한 미세 조정 접근 방식에 입력하는 작업이 포함됩니다.손실 함수 및 같은 메트릭을 통해 훈련 프로세스를 모니터링합니다. 검증 정확도 또한 중요합니다.
평가에는 보이지 않는 데이터에 대한 LLM의 성능 평가가 포함됩니다.이는 미세 조정 프로세스가 성공적이었는지 판단하고 추가 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
주의: LLM을 교육하려면 계산 비용이 많이 들 수 있으므로 교육 방식을 선택할 때는 사용 가능한 리소스, 원하는 성능 수준, 작업의 복잡성 등의 요소를 고려해야 합니다.
적합한 도구 선택
사용자 지정 데이터를 기반으로 LLM을 교육할 때는 효율적이고 효과적인 모델 개발을 위해 올바른 도구를 선택하는 것이 필수적입니다.라이브러리, 플랫폼 및 하드웨어의 선택은 교육 프로세스와 전체 모델 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.가장 많이 사용되는 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다.
- 오픈 소스 라이브러리: 허깅 페이스 트랜스포머 및 OpenAI Gym과 같은 인기 옵션은 사전 학습된 모델, 미세 조정 기술 및 교육 유틸리티를 제공합니다.
- 클라우드 플랫폼: Google AI 플랫폼 및 Amazon SageMaker와 같은 클라우드 공급자는 LLM 교육을 위한 관리형 서비스를 제공하여 인프라 관리 및 리소스 할당을 간소화합니다.
- 하드웨어 액셀러레이터: GPU 또는 TPU를 활용하면 특히 대형 모델과 복잡한 작업의 경우 교육 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.
사용자 지정 데이터에 대한 LLM 교육 문제 해결
맞춤형 LLM 교육에는 다음과 같은 몇 가지 문제가 있습니다.
- 데이터 부족: 충분한 고품질 데이터를 얻는 것이 종종 심각한 장애물이 될 수 있습니다.데이터 증강 기법과 전이 학습을 탐색하면 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 계산 비용: LLM 교육은 계산 비용이 많이 들고 강력한 하드웨어가 필요하며 잠재적으로 높은 비용이 발생할 수 있습니다.클라우드 기반 교육 서비스 또는 리소스 효율적인 교육 기술을 탐색하면 해결책을 찾을 수 있습니다.
- 해석 가능성 및 편향: LLM이 어떻게 결과에 도달하는지 이해하고 데이터 및 교육 프로세스에서 잠재적 편향과 LLM 환각을 완화하는 것은 책임 있는 개발의 중요한 측면입니다.해석 가능성 방법 및 공정성 고려와 같은 기술은 신뢰할 수 있는 맞춤형 LLM을 구축하는 데 필수적입니다.
특수 아키텍처를 사용하여 전문가 믹스 LLM 컴퓨팅 오버헤드를 줄이면서 성능을 최적화할 수 있으므로 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Sapien과 함께 맞춤형 LLM의 잠재력을 최대한 활용하세요
맞춤형 LLM 교육의 성공에는 다음이 필요합니다.
- 고품질 데이터: 데이터가 정확하고 편파적이지 않으며 특정 작업과 관련이 있는지 확인하십시오.
- 해석 가능성 및 편향 완화: LLM이 어떻게 결과를 달성하는지 이해하고 데이터 및 교육 프로세스의 잠재적 편향을 적극적으로 해결하십시오.
- 확장성 및 효율성: 교육에 필요한 계산 요구 사항을 관리하고 프로젝트 요구 사항에 맞게 접근 방식을 조정합니다.
Sapien의 Human-in-the-Loop 데이터 라벨링 플랫폼을 사용하면 이러한 문제를 해결하고 맞춤형 LLM의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.당사는 정확하고 대표적인 데이터를 기반으로 LLM을 교육할 수 있도록 표적 데이터 감사, 실무 기반 및 편향 완화 노력을 포함한 일련의 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다.
당사는 LLM의 추론을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 설명 방법을 사용하며, 지속적인 미세 조정 프로세스와 유연하고 확장 가능한 라벨링 솔루션을 통해 LLM 교육이 효율적이고 비용 효율적임을 보장합니다.
Sapien과 파트너 관계를 맺고 다음을 수행하십시오.
- 숙련된 데이터 레이블러로 구성된 글로벌 네트워크에 액세스: 당사의 다양한 인력은 다양한 데이터 유형 및 레이블링 작업을 처리할 수 있는 전문 지식을 보유하고 있습니다.
- 엄격한 데이터 보안 프로토콜의 이점: 보안 조치와 다단계 품질 보증 프로세스를 통해 데이터를 보호합니다.
- 맞춤형 접근 방식을 즐기세요: 고객과 협력하여 특정 사용 사례 및 품질 요구 사항에 완벽하게 부합하는 데이터 레이블링 워크플로를 설계합니다.
첫 번째 맞춤형 LLM 교육 프로젝트를 시작하든 기존 모델을 개선하든 Sapien은 LLM의 역량을 강화하기 위해 여기 있습니다.이제 사용자 지정 데이터를 기반으로 LLM을 트레이닝하여 특정 요구 사항을 충족하고 AI 기능을 향상시키는 강력하고 정확하며 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.
자주 묻는 질문
사용자 지정 데이터에 대한 LLM 학습의 이점은 무엇입니까?
사용자 지정 데이터를 기반으로 LLM을 교육하면 일반 모델에 비해 도메인별 지식이 향상되고 특수 작업에 대한 정확도가 높아지며 성능이 향상됩니다.
LLM 교육에 필요한 데이터 유형은 무엇입니까?
LLM을 교육하려면 잘 선별되고 깔끔하며 모델이 최적화되는 작업 또는 산업과 관련된 고품질의 도메인별 데이터가 필요합니다.
사용자 지정 데이터에 대해 LLM을 교육하는 데 시간이 얼마나 걸립니까?
학습 시간은 데이터세트 크기, 모델 복잡성, 사용 가능한 계산 능력에 따라 달라집니다.더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 작업에는 더 긴 교육 기간이 필요할 수 있습니다.
