HTML의 p 태그를 한국어로 번역하겠습니다.OpenAI GPT-3 API: 미세 조정된 모델을 미세 조정하다?
파인튜닝 API에서 model 속성에 대한 OpenAI 문서는 약간 혼돈스러운 문장으로 구성되어 있습니다:
model
파인튜닝할 기본 모델의 이름입니다. ada, babbage, curie, davinci 중 하나를 선택하거나 2022-04-21 이후에 생성된 파인튜닝된 모델 중 하나를 선택할 수 있습니다.
제 질문은: 기본 모델을 파인튜닝하는 것보다 파인튜닝된 모델을 파인튜닝하는 것이 더 좋을까요?
저는 ada에서 mydata1K.jsonl 파일로 파인튜닝 모델을 생성했습니다:
ada + mydata1K.jsonl --> ada:ft-acme-inc-2022-06-25
이제 저는 파인튜닝된 모델을 개선하기 위해 더 큰 샘플 파일인 mydata2K.jsonl을 사용하고 싶습니다.
두 번째 파인튜닝에서는 ada를 다시 파인튜닝하는 것이 좋을까요 아니면 파인튜닝된 모델 ada:ft-acme-inc-2022-06-25를 파인튜닝하는 것이 좋을까요? 제 파인튜닝된 모델이 2022-04-21 이후에 생성되었다고 가정하고 있습니다.
ada + mydata2K.jsonl --> better-model
또는
ada:ft-acme-inc-2022-06-25 + mydata2K.jsonl --> even-better-model?
답변 1
문서에는 어떤 옵션이 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지에 대해 아무 언급이 없습니다.
하지만...
옵션 2를 선택하세요
왜냐하면?
미세 조정된 모델을 훈련할 때는 총 토큰 사용량이 훈련 요금표에 따라 청구됩니다.
옵션 1을 선택하면, 훈련 데이터 세트의 일부 토큰을 두 번 지불해야 합니다. 처음 훈련 데이터 세트로 미세 조정을 수행할 때, 그리고 큰 훈련 데이터 세트로 미세 조정을 수행할 때 (즉, bigger-training-dataset.jsonl = initial-training-dataset.jsonl + additional-training-dataset.jsonl).
미세 조정된 모델에서 계속해서 미세 조정하는 것이 더 좋습니다. 왜냐하면 추가 훈련 데이터 세트의 토큰만 지불하면 되기 때문입니다.
답변 2
GPT-3 API의 활용: 세부 조정된 모델의 추가 조정? 이 주제에 대한 SEO에 민감한 한국어 글을 작성해주세요.제목: GPT-3 API의 활용: 세부 조정된 모델의 추가 조정
서론:
인공지능 기술의 발달로 인해 GPT-3 API는 다양한 분야에서 혁신과 발전을 통해 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. GPT-3 API는 오픈 소스로서, 기계 학습을 통해 세부 조정된 모델을 개발할 수 있어 다양한 작업을 수행하는 데 유용하게 활용됩니다. 이로 인해 많은 사람들이 GPT-3 API를 통해 세부 조정된 모델을 추가로 조정하고자 하는 의문을 가지게 되었습니다. 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.
본론:
1. GPT-3 API의 기본 개념
GPT-3(API)는 인공지능 언어 모델링을 위한 API(Application Programming Interface)입니다. 이 API를 활용하면 모델에 텍스트를 입력하여 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. 기본적으로 GPT-3 API는 일반적인 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 그러나 일부 사례에서는 추가적인 조정이 필요할 수 있습니다.
2. 세부 조정된 모델의 필요성
세부 조정된 모델은 GPT-3 API를 활용하여 특정 작업에 최적화된 모델을 개발하는 과정을 말합니다. GPT-3 API는 사전 학습된 언어 모델로, 일반적인 작업에 적합한 일반화된 모델을 가지고 있습니다. 그러나 일부 작업에서는 특정한 세부 조정이 필요한 경우가 있습니다. 세부 조정된 모델은 이러한 특정 작업에 더 효율적이고 정확한 결과를 얻기 위해 사용됩니다.
3. 세부 조정된 모델을 추가 조정하는 방법
GPT-3 API를 활용한 세부 조정된 모델을 추가로 조정하려면 몇 가지 단계를 따라야 합니다. 첫째로, 원하는 작업에 기반한 새로운 데이터를 수집해야 합니다. 그런 다음 수집한 데이터로 사전 학습된 모델을 세부 조정하는 과정을 거칩니다. 이렇게 조정된 모델은 해당 작업에 더 적합한 결과를 얻을 수 있도록 도와줄 것입니다.
4. 세부 조정된 모델의 장점
세부 조정된 모델은 추가 조정을 거친 모델로, 특정 작업에 향상된 성능을 제공합니다. 기존의 사전 학습된 모델에 비해 더 정확하고 독특한 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 원하는 작업에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 또한 세부 조정된 모델은 특정 도메인의 언어와 용어를 이해하는 데 뛰어난 성능을 보여줄 수 있습니다.
맺음말:
GPT-3 API의 활용은 세부 조정된 모델의 추가 조정을 통해 더 정확하고 효과적인 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 세부 조정된 모델은 원하는 작업에 특화된 모델을 개발하는 과정을 의미하며, 이를 통해 사용자는 GPT-3 API의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 앞으로 GPT-3 API를 활용한 세부 조정된 모델의 사용이 더욱 늘어날 것으로 예상되며, 이는 다양한 분야에서 엄청난 혁신과 발전을 가져올 것입니다.