LLM 파인튜닝 학습 모델 데이터셋 파이썬 성능 기본 코드 작성
LLM 파인튜닝이란, 이미 큰 데이터셋에서 학습된 언어 모델을, 새로운 작은 데이터셋이나 특정한 작업에 맞게 추가로 학습하는 과정입니다. 예를 들어, GPT-3나 BERT와 같은 LLM을 사용하여, 텍스트 생성, 텍스트 요약, 감정 분석 등의 작업을 수행할 수 있습니다. LLM 파인튜닝은, 처음부터 모델을 학습하는 것보다 훨씬 적은 데이터와 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 모델의 성능을 향상할 수 있습니다. 목차 LLM 파인튜닝 방법 LLM 파인튜닝을 하기 위해서는, 먼저 적절한 사전 학습된 모델을 선택해야 합니다. 모델의 선택은, 작업의 목적, 데이터의 양과 품질, 모델의 크기와 복잡도, 학습 시간과 비용 등의 요인에 따라 달라집니다. 일반적으로, 작업과 데이터가 모델이 사전 학습된 도메인과 유사할수록, ..
2024. 3. 17.