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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어떤 AI 언어 모델이 내 비즈니스에 적합한가?
OpenAI와 Meta의 Llama 2는 현재 가장 주목받는 AI 언어 모델입니다. OpenAI는 사용자 친화적이며 쉽게 설정할 수 있는 장점이 있지만, 맞춤형 솔루션 제작에는 제한이 있습니다. 반면, Llama 2는 오픈 소스이며, 미세 조정이 가능하여 기업의 맞춤형 요구 사항을 만족시킬 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다. 비용, 성능, 사용 용이성 등 여러 요소를 고려할 때, 각기 다른 비즈니스에는 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다.
[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.
ChatGPT 4의 사용자 지정 지침: 향상된 개인화와 상호작용의 미래
OpenAI의 ChatGPT 4는 사용자 지정 지침 기능을 통해 개인과 기업에게 특별하고 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 기능의 원리를 정확히 이해하고 적절한 팁을 활용함으로써 사용자는 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 일상의 업무를 더 높은 정확도와 편의성으로 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.