chat gpt fine-tuning 제한 사항 알아보니..

chat gpt fine-tuning 제한 사항 알아보았어요

 

물론입니다! Fine-tuning(미세 조정)은 사전 훈련된 언어 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 사용자 정의하는 강력한 기술입니다. 아래에서 미세 조정과 관련된 몇 가지 내용을 자세히 살펴보겠습니다:

1. 미세 조정이란?
   • 미세 조정은 사전 훈련된 모델의 파라미터를 작업과 관련된 작은 데이터셋에 맞게 조정하는 과정입니다. 이는 전이 학습의 한 형태입니다.
   • 사전 훈련된 모델이 이미 가지고 있는 지식을 활용하고, 처음부터 훈련하지 않고 새로운 데이터에 적응시키는 것이 목적입니다.
   • 미세 조정은 성능 향상, 지연 시간 감소, 비용 절감에 도움이 됩니다.
2. 미세 조정의 장점:
   • 적은 샷 학습 개선: 사전 훈련된 모델은 이미 큰 텍스트 코퍼스에서 훈련되었으므로 지식이 풍부합니다. 미세 조정을 통해 프롬프트에 맞지 않는 더 많은 예제를 훈련할 수 있어 다양한 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
   • 비용 및 지연 시간 감소: 미세 조정된 모델은 더 짧은 프롬프트로도 높은 품질을 유지할 수 있으므로 비용을 절감하고 빠른 응답을 가능하게 합니다.
3. 미세 조정 가능한 모델:
   • OpenAI API는 현재 특정 모델에 대한 미세 조정을 지원합니다. 이에는 GPT-4 및 다른 변형이 포함됩니다.
   • 이미 미세 조정된 모델을 추가 데이터로 미세 조정할 수도 있습니다. 이는 이전 훈련 단계를 반복하지 않고 추가 데이터를 활용하는 경우에 유용합니다.
4. 미세 조정이 유용한 경우:
   • 스타일 및 톤 맞춤: 특정 스타일, 톤 또는 형식을 설정하려면 미세 조정이 도움이 됩니다.
   • 신뢰성 향상: 미세 조정은 원하는 출력을 생성하는 모델의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
   • 복잡한 작업 처리: 프롬프트로 정확히 설명하기 어려운 작업은 미세 조정으로 효과적으로 처리할 수 있습니다.
   • 비용 및 지연 시간 관리: 미세 조정은 GPT-4를 대체하거나 짧은 프롬프트를 사용하여 품질을 유지할 수 있습니다.
5. 최적의 방법과 고려 사항:
   • 프롬프트 엔지니어링: 미세 조정보다 먼저 프롬프트 엔지니어링과 체이닝을 실험해 보세요. 종종 잘 구성된 프롬프트가 미세 조정 없이도 좋은 결과를 낼 수 있습니다.
   • 빠른 반복: 프롬프트 조정은 미세 조정보다 빠른 피드백 루프

gpt-4o-mini-2024-07-18 모델의 Training examples context length(교육 예제: 컨텍스트 길이)는 65,536 tokens

Inference context length(추론 컨텍스트 길이) 128,000 tokens

 

 

 

fine-tuning 자세한 비용 참고

https://testmanager.tistory.com/422