LLM을 당신처럼 들리도록 미세 조정하는 방법 (단계별 설명)
- AI는 인간처럼 글을 쓰는 데 있어서 아직 미흡하며, 글 작성 후 많은 수정을 필요로 합니다. 그러나 대형 언어 모델(LLM)을 개인화해 자신의 스타일과 비슷하게 조정할 수 있는 방법이 소개됩니다.
- Fine-tuning은 AI에게 특정 행동을 하도록 학습시키는 과정으로, 인간 작가에게 반복적으로 특정 스타일과 톤의 예시를 제공하여 작가가 자연스럽게 그 스타일을 익히도록 하는 방식입니다.
- Fine-tuning과 다르게, Retrieval Augmented Generation (RAG)은 AI 모델에게 참조할 수 있는 정보를 제공하지만 스타일을 바꾸지는 않습니다.
- Fine-tuning을 통한 AI 모델은 사용자 고유의 톤, 구조, 형식, 특유의 농담과 습관 등을 익힙니다.
- Nebius 플랫폼에서 LLM을 fine-tuning하여 개인화된 AI 모델을 사용하고, 이 방법을 통해 자신의 YouTube 영상 스크립트나 트윗 작성에 활용할 수 있습니다.
- Nebius를 사용해 트레이닝 데이터와 검증 데이터로 나누어 JSON L 파일을 만들어 AI 모델을 fine-tuning 하는 절차를 설명합니다.
- Training과 Validation 데이터셋을 나누는 이유는 모델이 학습한 것을 검증하기 위함입니다.
- 과정이 완료된 후 Nebius에서 결과를 배포하고 검증합니다.
- Fine-tuning은 기술적으로 복잡하지만, 더욱 개인화된 콘텐츠 제작을 원하는 경우 좋은 옵션이 될 수 있습니다.
- 앞으로 Fine-tuning 기능이 기본으로 제공되는 플랫폼들이 나올 것이며, 그때까지 이 접근법이 가장 간단한 방법입니다.
5youtube.com(Matt Wolfe)링크 복사하기
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