세부 조정 후 OpenAI 예측에서 인코딩 문제가 발생합니다.

저는 미세 조정에 대한 this OpenAI tutorial를 따르고 있습니다.

저는 이미 OpenAI 도구로 데이터셋을 생성하였습니다. 문제는 출력 인코딩(추론 결과)이 UTF-8과 비-UTF-8 문자가 섞인다는 것입니다.

생성된 모델은 이렇게 보입니다:

{prompt:Usuario: Quién eres\\nAsistente:,completion: Soy un Asistente\n}

{prompt:Usuario: Qué puedes hacer\\nAsistente:,completion: Ayudarte con cualquier gestión o ofrecerte información sobre tu cuenta\n}

예를 들어, ¿Cómo estás?라고 묻는다면, 훈련된 문장 Estoy bien, ¿y tú?이 있을 경우 추론은 종종 정확히 동일한 대답을 돌려줍니다(좋은 결과입니다). 하지만 때로는 인코딩되지 않은 단어를 추가하여 Estoy bien, ¿y tú? Cuéntame algo de ti와 같이 é 대신 é를 추가합니다.

때로는 인코딩 문제 없이 정확히 학습된 문장과 동일한 문장을 반환합니다.

추론이 모델 내의 인코딩되지 않은 문자 또는 다른 곳에서 가져오는지 알 수 없습니다.

어떻게 해야 할까요?

데이터셋을 UTF-8로 인코딩해야 할까요?

UTF-8로 된 데이터셋을 남겨두고 응답에서 잘못 인코딩된 문자를 디코딩해야 할까요?

Fine-tuning에 대한 OpenAI 문서에서 인코딩에 대한 내용은 없습니다.

답변 1

나는 포르투갈어 문자열을 다룰 때 동일한 문제에 직면했습니다.

문자열 뒤에 .encode(cp1252).decode()을 사용해보세요.

Cuéntame algo de ti.encode(cp1252).decode()

이것은 다음과 같은 결과를 가져와야합니다:

Cuéntame algo de ti

cp1252은 윈도우-1252 서유럽 코덱과 관련이 있습니다. 그것이 작동하지 않는다면 여기에서 다른 코덱을 시도해보세요: https://docs.python.org/3.7/library/codecs.html#standard-encodings

답변 2

오픈AI 예측에서 인코딩 문제: 파인튜닝 이후

오픈AI는 현재 인공지능 분야에서 선두주자 중 하나입니다. 그러나 인코딩 문제는 모델이 파인튜닝된 후에도 여전히 존재합니다.

인코딩은 문자를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정을 말합니다. 이것은 인공지능 모델에서 매우 중요한 역할을 합니다. 인코딩에 문제가 발생하면 모델이 예측을 제대로 수행하지 못하게 됩니다.

파인튜닝은 사전 학습된 모델에 새로운 데이터를 추가하여 정확도를 향상시키는 기술입니다. 그러나 이러한 과정에서 데이터의 인코딩 문제가 발생하기 쉽습니다. 이는 모델이 새로운 데이터를 학습하면서 이전 데이터와 충돌할 수 있는 가능성이 있기 때문입니다.

인코딩 문제를 해결하기 위해, 모델을 학습하기 전에 데이터를 깨끗하게 정제해야 합니다. 또한, 데이터의 인코딩 방식이 일관되게 유지되도록 유의해야 합니다. 이러한 방법은 파인튜닝을 더욱 효과적으로 수행하고 모델의 정확도를 높이는 데 큰 역할을 합니다.

이러한 인코딩 문제는 다양한 언어에 적용됩니다. 특히 한국어와 같이 다른 언어와는 다른 글자체를 가진 언어에서 더욱 큰 문제가 됩니다. 적절한 인코딩 방식을 선택하고 데이터를 신중하게 정제함으로써, 한국어 예측 모델의 파인튜닝을 성공적으로 수행할 수 있습니다.

결론적으로, 오픈AI와 같은 인공지능 모델에서 인코딩 문제는 여전히 중요한 문제입니다. 파인튜닝의 성공에 있어서는 데이터의 정제와 일관된 인코딩 방식 선택이 매우 중요합니다. 이러한 방법을 통해, 우리는 한국어 예측 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.