LLM fine-tuning에 대한 완전한 가이드
대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.
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[논문]EmotionPrompt: LLM의 성능 향상을 위한 감정적 프롬프트의 연구
연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.