OpenAI의 GPT-3 세부 조정을 위한 데이터세트 구조화

OpenAI의 API fine tuning 엔드포인트는 상당히 새로운 것으로 보이며, 온라인에서 파인튜닝 데이터셋의 많은 예제를 찾을 수 없습니다.

저는 보이스봇을 책임지고 있으며, 일반적인 열린 대화 질문에 대한 GPT-3의 성능을 테스트하고 있습니다. 저는 현재 사용하고 있는 고정 의도-응답 쌍에 대해 모델을 train하고 싶습니다. 이는 회사의 음성과 스타일 측면에서 더 나은 성능을 발휘할 것으로 보입니다.

저는 우리 현재 대화 엔진에서 추출한 데이터의 긴 JSON 파일을 가지고 있습니다. 이 파일은 사용자 입력을 의도와 일치시키고 지정된 응답을 반환합니다. 이 데이터를 기반으로 GPT-3 모델을 훈련시키고 싶습니다.

현재는 빠른 테스트를 위해 API에 대한 내 호출을 그냥 그들이하기와 같이 설정했습니다. 나는 고정된 소개 텍스트를 가지고 있으며 형식은 다음과 같습니다.

is 's voicebot. he is kind and professional...

This is a conversation between and a customer:

각 쿼리로 사전 추가된 후에 시작하는 컨텍스트를 추적하는 작은 파이썬 클래스를 사용합니다.

User:

Bot:

그러면 각각의 턴마다 API의 응답이 추가됩니다. 이렇게하면 말한 내용을 추적할 수 있습니다. 몇 가지 질문 후에, 전송하는 쿼리 또는 프롬프트 문자열은 다음과 같습니다.

is 's voicebot. he is kind and professional...

This is a conversation between and a user:

User:

Bot:

User:

Bot:

... and so on

Bot:

제 질문은, 훈련 데이터에 대해 동일한 형식을 제공해야 하는가요? 권장되는가요?

#$ & ^ @ $ @ $ &는 훈련 세트가이 형식으로 제공되어야 함을 나타냅니다.

{prompt: , completion: }

{prompt: , completion: }

...

하지만 프롬프트는 매번 내 소개 텍스트 (설명)를 포함해야 하는 것인가, 아니면 끝에서 사용자/봇 교환의 일련의 시리즈와 함께 예상되는 답변이 완료된 경우 단순히 제공하면 되는 것인가요? 이 경우 최상의 실천 방법은 무엇일까요? 제 걱정은 나중에 한 달 후에 조금이라도 소개 프롬프트를 변경하려면 각 응답이 구체화된 그 특정 텍스트 블록으로 학습되었기 때문에 전체 학습을 다시해야한다는 것입니다.

답변 1

저는 OpenAI의 지원팀에 연락해서 굉장히 도움을 받았습니다: 저희는 그들의 대답을 여기에 남겨둘게요.

프롬프트는 매번 고정적인 소개가 필요하지 않습니다. 대신, 적어도 몇 백 개의 프롬프트-완성 쌍을 사용자/봇 교환으로 제공하고자 할 것입니다. 우리는 챗봇 세분화 데이터셋의 샘플을 가지고 있습니다. here.

답변 2

오픈AI의 GPT-3 세밀 조정을 위한 데이터 집합 구조화

GPT-3는 혁신적인 언어 모델로, 기계 학습 및 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 사전 훈련된 강력한 언어 생성 모델로, 추가적인 학습을 통해 세밀하게 조정될 수 있습니다. 하지만 GPT-3 모델을 세밀 조정하기 위해서는 적절한 데이터 집합이 필요합니다.

적절한 데이터 집합을 구성하는 것은 세밀한 조정을 위해 매우 중요합니다. 이를 위해 데이터 집합은 크기가 적당하고 질이 좋아야 합니다. 이를 위해서는 데이터의 다양성, 일관성, 신뢰성 등을 고려해야 합니다. 또한, 학습에 필요한 데이터는 주제나 용례 등의 측면에서 세분화될 수 있으며 이는 모델 성능을 향상시키는 데 큰 영향을 미칩니다.

GPT-3 모델을 세밀 조정하기 위한 데이터 집합 구성은 전문적인 지식과 충분한 경험을 요구합니다. 일반적으로 이러한 작업은 자연어 처리 전문가나 데이터 과학자가 수행합니다. 그러나 최근에는 GPT-3 모델을 세밀 조정할 수 있는 툴킷이 출시되어 개인이 직접 데이터 집합을 구성하고 모델을 조정할 수 있게 되었습니다.

이러한 세밀 조정은 GPT-3 모델을 더욱 높은 수준으로 이끌어 줄 것입니다. 이는 자연어 처리 분야에서의 응용 프로그램을 발전시키고, 기계 학습 분야 전반에 새로운 기회를 창출할 것입니다. 따라서 데이터 집합 구성은 GPT-3 모델 세밀 조정의 핵심 요소 중 하나입니다.