어떻게 답변이 사용자 정의 (세부 조정) 데이터 세트에서 오는지 확인할 수 있습니까?

나는 'Prompt' 및 'Completion'을 사용하여 새로운 모델을 훈련시키는 데 사용자 정의된 텍스트를 사용하고 있습니다.

여기에서 나는 데이터로부터 사용자 정의 모델을 만드는 데 사용한 튜토리얼을 제공합니다:

beta.openai.com/docs/guides/fine-tuning/advanced-usage

하지만 모델을 훈련시키고 프롬프트 텍스트를 모델로 보내도 여전히 나에게 적합하지 않은 일반적인 결과만 얻고 있습니다.

나는 어떻게 하면 프롬프트에 대한 완성 결과가 모델에 사용한 텍스트에서만 나오고 일반적인 OpenAI 모델에서 나오지 않도록 할 수 있을까요?

일반 모델의 결과를 제외하기 위해 어떤 플래그를 사용할 수 있을까요?

답변 1

추가 팁 및 트릭

공식 Pinecone 기사에 명시된대로, 임베딩 벡터를 저장하기 위해 Pinecone을 사용할 수 있습니다.

임베딩은 AI 모델(예: 대형 언어 모델)에 의해 생성되며
많은 속성이나 특징을 가지고 있어
그들의 표현을 관리하기 어렵게 만듭니다. AI 및 기계 학습의 맥락에서
이러한 특징은 데이터의 다른 차원을 나타내며
패턴, 관계 및 기저 구조를 이해하는 데 필수적입니다.

이것이 우리가 특정 데이터 유형을 처리하기 위해 특별히 설계된 전문 데이터베이스가 필요한 이유입니다. Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스는
임베딩에 대한 최적화된 저장 및 쿼리
기능을 제공하여이 요구 사항을 충족시킵니다. 벡터 데이터베이스는
독립된 벡터 인덱스에는 없는 전통적인 데이터베이스의 기능을 갖고 있으며
전통적인 스칼라 기반 데이터베이스에서는 누락 된 벡터 임베딩 처리의 전문화를 제공합니다.

답변 2

어떻게 하면 답변이 맞춤화(세부 조정)된 데이터셋에서 나왔는지 확인할 수 있을까요?
딥 러닝 모델은 기계학습과 자연어 처리 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 많은 기계학습 모델들이 사전 훈련된 대형 언어 모델인 GPT를 기반으로 합니다. 이 모델은 수많은 텍스트 데이터로 훈련되어 일반적인 언어 이해를 할 수 있지만, 때로는 사용자 정의 도메인에 맞는 정확한 답변을 제공하기가 어려울 수 있습니다. 그래서 이를 위해 모델을 맞춤화할 수 있는 세부 조정 데이터셋을 사용합니다.
먼저, 맞춤화된 데이터셋을 구축하기 위해서는 주제나 도메인에 특화된 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 의학 분야에 특화된 모델을 만든다고 가정해보겠습니다. 의료 관련 텍스트, 보고서, 논문 또는 질문과 답변 형식의 데이터를 수집하여 맞춤화된 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 문제를 해결하기 위한 정보를 제공하도록 선택되어야 합니다.
훈련 데이터셋을 수집했다면, 그렇게 얻은 데이터를 훈련 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 분할해야 합니다. 훈련 데이터셋은 주로 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 훈련 데이터를 사용하여 모델을 최적화하고, 모델의 성능을 평가할 수 있는 검증 데이터셋을 사용합니다. 검증 데이터셋은 모델이 도메인에 특화된 데이터에서 잘 수행되는지 확인하기 위해 사용됩니다. 마지막으로, 모델의 최종 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터를 사용합니다.
맞춤화된 데이터셋을 사용하여 모델을 세부 조정하고 훈련시킨 후, 답변이 세부 조정 데이터셋에서 왔는지 확인할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 첫 번째로, 답변의 내용과 의미를 검토하여 기존 데이터셋과 비교해볼 수 있습니다. 맞춤화된 데이터셋이 구축되었다면, 모델이 해당 도메인에서 관련 정보를 제공할 수 있어야 합니다.
두 번째 방법으로는, 모델의 예측 결과를 전문가나 도메인 전문가와 비교하여 검증하는 것입니다. 이를 위해 도메인 전문가가 제공하는 답변을 수집하고, 모델의 답변과 비교하여 일치하는지 확인합니다.
세 번째로는, 세부 조정 데이터셋에서 제공한 몇 가지 고유한 질문을 사용하여 모델의 답변을 평가하는 것입니다. 만약 모델이 제대로 세부 조정되었다면, 이러한 특정 질문에 대한 정확한 답변을 줄 수 있어야 합니다.
모델의 답변이 세부 조정 데이터셋에서 왔는지 여부를 확인하기 위해 이러한 접근 방식들을 사용할 수 있습니다. 모델의 정확성을 확보하기 위해 맞춤화된 데이터셋을 사용하여 모델을 개선시키는 것은 중요합니다. 이를 통해 모델이 사용자의 도메인에 특화된 답변을 보다 정확하게 제공할 수 있을 것입니다.