최고의 라마 3.1 FineTune을 구축한 방법??!!!
- Ashwini Jindel과 그의 팀이 Llama 3.1의 뛰어난 FineTune 모델을 개발함.
- 팀 구성은 독립 연구원 Anur, 금융은행의 LLM 개발자인 Pan, 그리고 LinkedIn의 LLM 개발자인 Ashwini로 이루어짐.
- 2016년부터 채팅봇 개발에 함께 참여하여 긴밀한 협력 관계 유지.
- 초기에는 제한된 도구와 자원을 활용해 직접 신경망을 구현.
- Stanford 교수인 Christopher Manning의 지도 아래 연구 진행.
- Llama 3.1 Storm 모델은 다양한 벤치마크에서 우수한 성능 보여줌.
- 모델 성능 향상 비결로 'Self Curation' 데이터 필터링과 스펙트럼 기반 파인 튜닝 사용.
- 자체적으로 데이터의 교육적 가치와 난이도를 평가하여 고품질 데이터셋 구축.
- 모델 병합 기법을 사용해 최종 성능 향상.
- 향후 여러 분야에 적용 가능한 모델 개발 계획.
- 오픈 소스와 커뮤니티 기여에 중점.
- 더 많은 연구와 개발을 위해 컴퓨팅 자원과 협력 필요.
- 연구 및 개발에 대한 열정 강조.
- 초보자에게는 작은 프로젝트를 통해 시작할 것을 권장하며, 실패를 두려워하지 말아야 함.
5youtube.com(1littlecoder)링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.