초보자를 위한 LLM 미세 조정 안내서: LoRA 사용 방법
- 제목: "초보자를 위한 LoRA를 사용한 LLM 미세 조정 안내서"
- LLM을 좁은 시나리오에 미세 조정하는 방법과 LLaMa.cpp를 사용하여 Mac/Linux에서 모델을 효율적으로 제공하는 방법을 알아봄.
- Zohaib Rauf가 이메일 흐름에서 LLM을 활용하기 위해 Outlook Copilot에서 경험을 구축하고 기술에 대해 더 많이 배우고 있음.
- 문법, 맞춤법, 구두점, 대문자화 등을 수정할 모델을 만들기로 함.
- 데이터 생성, 미세 조정, LLaMA.cpp를 이용한 모델 사용의 모든 단계를 다룸.
- 미세 조정된 3B 매개변수 모델이 기반 모델과 7B Mistral 모델을 큰 차이로 이김.
- 학습 및 검증에 사용될 데이터 세트 생성, 평가를 위한 메트릭 결정, 기존 모델로 베이스라인 생성, LoRA를 사용한 미세 조정, LLaMA.cpp를 사용하여 모델 제공의 단계 포함.
- 데이터 세트를 만들기 위해 더 강력한 LLM을 사용하여 데이터 생성, 파싱 가능한 형식으로 출력하기 위해 JSON(또는 XML) 출력 사용.
- 파이썬 스크립트를 사용하여 추가 샘플 생성, 몇 가지 예시를 포함하여 유사한 샘플을 생성하는 few shot prompting 사용.
- BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 다양한 메트릭 결정, Hugging Face의 evaluate 라이브러리를 사용함.
- 신규 데이터 세트 생성에서 파이썬 스크립트를 활용하여 준비, lit-gpt 사용하여 LoRA를 활용한 미세 조정.
- 미세 조정을 위한 GPU 환경 사용, paperspace.com 사용함.
- 미세 조정 모델을 LLaMa.cpp에서 실행하기 위해 GGUF 형식으로 변환 필요.
- Zohaib Rauf가 데이터 세트 준비, 모델 교육 및 평가에 대해 배우는 초보자의 경로를 공유함.
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