나만의 GPT 모델을 훈련하려면 어떻게 해야 하나요?

사전 교육

사전 트레이닝은 시간과 리소스가 많이 소요되는 프로세스로, 현재로서는 자금력이 충분한 기업만이 완료할 수 있습니다. 자체적으로 GPT 챗봇을 구축하는 경우에는 사전 트레이닝을 하지 않습니다.

사전 훈련은 개발팀이 사람이 말하는 문장의 다음 단어를 정확하게 예측할 수 있도록 모델을 훈련하는 과정에서 발생합니다. 대량의 텍스트로 모델을 학습시킨 후에는 문장에서 어떤 단어가 어떤 단어 다음에 올지 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

팀은 먼저 방대한 데이터 세트를 수집합니다. 그런 다음 토큰이라고 하는 단어 또는 하위 단어로 텍스트를 나누어 데이터를 분류하도록 모델을 학습시킵니다.

GPT 이 텍스트 처리 및 분석은 트랜스포머라고 하는 신경망 아키텍처에 의해 수행됩니다.

사전 학습 단계가 끝나면 모델은 언어를 폭넓게 이해하지만 특정 도메인에 특화되어 있지는 않습니다.

미세 조정

방대한 데이터 세트를 손쉽게 관리할 수 있는 기업이라면 미세 조정이 필요할 수 있습니다.

미세 조정은 특정 데이터 세트에 대해 모델을 학습시켜 특정 기능에 대한 전문가가 되도록 하는 것입니다.

훈련할 수 있습니다:

• 의료 텍스트를 통해 복잡한 상태를 더 잘 진단할 수 있습니다.
• 법률 텍스트, 특정 관할권에서 고품질의 법률 브리핑을 작성할 수 있습니다.
• 고객 서비스 스크립트를 통해 고객이 어떤 유형의 문제를 겪는지 파악합니다.

미세 조정 후 GPT 챗봇은 사전 교육을 통해 습득한 언어 기능을 기반으로 하지만 사용자 지정 사용 사례에 특화되어 있습니다.

하지만 미세 조정은 많은 GPT 챗봇 프로젝트에 적합한 프로세스가 아닙니다. 챗봇을 사용자 지정하려는 경우에는 미세 조정이 필요하지 않습니다.

실제로 대기업의 고객 서비스 통화 기록과 같이 관련 정보가 매우 큰 데이터 세트가 있는 경우에만 GPT 챗봇을 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 세트가 충분히 크지 않은 경우에는 미세 조정에 드는 시간이나 비용을 투자할 가치가 없습니다.

다행히도 수천 명의 고객에게 배포하는 경우에도 고급 프롬프트와 RAG(검색 증강 생성)만 있으면 GPT 챗봇을 사용자 지정하는 데 거의 항상 충분합니다.

1. 미세 조정

미세 조정에는 제품에 대한 질문에 대한 답변과 같은 특정 작업을 잘 수행하도록 특정 예제를 사용하여 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다.

오픈 소스 모델은 미세 조정을 위한 엔지니어링 역량이 필요하지만, GPT-4 또는 Claude와 같은 비공개 소스 모델은 API를 통해 미세 조정할 수 있지만 비용이 증가합니다. 미세 조정은 정적 지식에 특히 유용하지만 실시간 정보 업데이트에는 적합하지 않습니다.

2. RAG

검색 증강 생성(RAG) 은 특정 질문에 답하기 위해 인사 정책 문서와 같은 외부 정보를 사용하는 것을 말합니다.

챗봇이 제품 카탈로그에서 재고를 확인하는 등 실시간 정보에 액세스하는 데 이상적이며, 모델을 미세 조정할 필요가 없습니다.

RAG는 지속적인 모델 업데이트 없이 최신 데이터를 쿼리할 수 있으므로 지식 기반 챗봇의 유지 관리가 더 쉽고 비용 효율적입니다.

3. N-샷 프롬프트

N샷 학습이란 응답의 품질을 향상시키기 위해 단일 LLM API 호출로 예제를 제공하는 것을 말합니다. A

하나의 예제(원샷)를 추가하면 예제를 제공하지 않는 경우(제로샷)에 비해 정답률이 크게 향상되며, 여러 예제(엔샷)를 사용하면 모델을 변경하지 않고도 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.

그러나 이 접근 방식은 모델의 컨텍스트 크기에 따라 제한되며 자주 사용하면 비용이 증가할 수 있고, 미세 조정을 통해 n샷 예제가 필요하지 않지만 설정 시간이 더 많이 소요될 수 있습니다.

4. 신속한 엔지니어링

모델이 답을 내놓기 전에 큰 소리로 생각하도록 하는 연쇄적 사고와 같은 다른 즉각적인 엔지니어링 기법도 있습니다.

이렇게 하면 응답 품질이 향상되지만 응답 시간, 비용 및 속도가 희생됩니다.