Get it, get it 바로 본론으로 들어가죠
모든 걸 볼 수 있고 데이터에 무릎까지 들어갈 수 있는 플랫폼은 바로 Webex and Bias라는
아름다운 플랫폼이에요
개인적 용도로만 사용하고 아주 좋아요
여기로 가시면 돼요
원반은 무게와 편향이에요
등록하고 무료 계정을 만들라고요
내키지 않으면 안 해도 돼요
이건 완전히 선택 사항이에요
이게 작동하는 동안 훈련하는 모습을 시각화할 수 있죠
강력히 추천해요 정말 만족스럽거든요
꿈틀거리는 선이 많이 보여야 머릿속에서 훈련할 수 있죠
꿈틀거리는 선이 아주 많을 거예요
오늘뿐만 아니라 앞으로 2주 동안 차트가 많을 겁니다 무료 계정을 등록했는지 평가할
때 유용할 수도 있고 이미 등록한 계정도 있을 수 있죠 아바타
메뉴나 설정 메뉴에서 설정으로 가면 오픈AI나 기타에서 사용한
API 키와 유사한 API 키를 생성할 수 있어요
OpenAI 대시보드로 가면 링크를 노트북에 넣어 놨어요
해당 페이지를 보시면 중앙에 통합이라는 항목이 있어요 체중과 바이어스를
입력할 수 있는 항목이 있죠
그렇게 하면 오픈AI 계정에 무게와 편향 정보가 저장됩니다 무게와
편향에 따른 미세한 튜닝 과정을 볼 수 있죠
정말 멋져요
강력히 권하지만 필수는 아니에요
그렇게 했다고 가정하고 이 라인을 실행합니다 무게 설정과
편향 통합이죠
이름을 지어줄 수도 있고요
이 프로젝트의 이름을 말하고 있어요
전반적으로 이 프로젝트의 많은 부분을 할 거예요
저는 프라이서라고 부르지만 이 차는 GPT 프라이서라고 부르죠
GPT는 가격 제품의 정교한 버전입니다 그래서 프라이서라고 부르죠
그걸 실행하죠
지금 설정하고 있어요
하지만 이게 다예요
여러분
이제 세세한 조율을 할 거예요
새로운 OpenAI API라고 하는데 아주 큰 거죠 OpenAI의 .잡스.Create죠
우리가 지나치는 것도요
아까 기억하시겠지만 이건 우리 파일을 업로드하면 나오는 거죠
ID가 있어요
파일을 식별하는 ID를 갖고 있어요
그게 파일 이름이에요
오픈아이는 좀 더 단순한 이름으로 불렸어요
이건 전부 파일 객체예요
조금 전에 이걸 보셨을 거예요
파일 ID와 관련된 모든 세부 사항이죠
그게 ID예요
훈련 파일의 ID를 제공하죠
검증 파일의 ID도 제공하죠
지금 꼭 필요한 건 아니지만 연습하면 좋을 거예요 나중에 세밀하게 조정할
때 써먹으세요
아마도요
모델을 제공하죠
저는 많은 사람에게 GPT를 제안하고 있습니다 추론상 실행하는 것이 더 저렴하기 때문이기도 하죠
몇 센트밖에 안 될 거예요
그 이유는 앞서 원형 모델을 실행했을 때 GPT와 미니가 비슷한 성능을
보였기 때문이기도 해요 큰 차이가 없었죠
작은 걸 세심하게 조정하는 게 좋겠어요
씨앗은 반복 가능하다는 뜻이에요
여러 시대에서요
선택 사항이에요
발생된 시대의 개수나 데이터에 몇 번 사용될지 명시할 필요가 없어요
스스로 결정하게 해요
1로 수정하고 싶어요 데이터 양이 꽤 많거든요 권장량보다 500포인트나
많죠
여러 개혁을 시도할 필요가 없다고 생각했죠
더 많은 걸 하고 싶다면 훈련 데이터를 늘리면 돼요 여러
개혁을 할 필요 없이 이미 많으니까요
무게와 편향의 통합을 지정하는 부분이죠
무게나 편향성을 사용하기 싫다면 이 선을 아예 없애지 마세요
접미사는 선택적인 것으로 그것이 생성하는 모델의 이름에 포함되죠
모델이 괜찮은 이름을 갖길 원한다면 할 수 있는 일이죠
그게 다인 것 같아요
hyperperameter라는 단어를 처음 들어보신다면 말씀드릴게요 분명 들어봤을 거예요
경험이 없는 분들을 위해 hyperperameter를 설명하자면 데이터 과학자들은 이걸 추가적인
손잡이와 바퀴 설정이라고 부릅니다 훈련이 어떻게 진행될지 제어하는 거죠
추가 매개 변수는 설정할 수 있어요
상황이 좋아질지 나빠질지 여러 가능성을 살펴보죠
다양한 값을 시험해보고 더 나은지 나쁜지 보는 과정이죠 hyperpaameter
최적화라고 해요
하이퍼파라미터 튜닝도요
시행착오를 거창하게 표현한 말인데 실제로도 그래요
이건 설정이라고 하네요
더 좋아질지 나빠질지는 알 수 없어요
그럴듯한 이론 같은 건 없어요
여러 가지 가능성을 시도해 보고 어떻게 되는지 봐야죠
하지만 아무도 그렇게 말하고 싶어하지 않아요
하이퍼파라미터 최적화라고 다들 쓰는데 그게 더 중요하게 들리기 때문이죠
그래서 그렇게 부르기로 했어요
그래서 하이퍼 매개 변수를 넘기는 거죠
hyperpaameter 최적화를 하고 싶다면 여러 버전으로
시도해 보세요
어쨌든 전 말이 많아요
이걸 작동시키면 잘 작동하고 돌아와서 세밀한 조율만 하면 돼요
생성될 때 오류가 없다고 하네요 좋은 거죠
아직요
완성이 안 됐어요
이건 여러 개혁이 담긴 하이퍼파라미터예요
그게 모델이에요
그리고 다른 것도 전부요 우리가 제출한 파일들요
여기에는 현재 우리 업무가 다 적혀 있어요
가장 최근의 일부터 시작하죠
이제 막 시작했으니까 이걸 실행하면 이 특정 작업이... 확인할 수
있어요 여기 이 부분이 여기 이 부분과 일치해야 하거든요
같은 일을 하는 거군요 여기 어딘가에서 무슨 일인지 볼 수 있나요?
우선 직업 ID부터 얘기하죠 계속 기억할 필요 없게요
변수 작업 ID로 가져가요
우리가 기대하는 대로만 하면 돼요
이 작업이 보인다고 하면 ID가 저기, 저기 일치해요
참조에 사용할 현재 실행 작업 ID의 이름이죠
get 절개라고 부를 수 있는데 무슨 일이 일어나는지 정보를 얻기 위해서죠
여기서 뭘 배울 수 있을지 보죠
여기 어딘가에 실행 중이라고 뜨는 게 보일 거예요
어쨌든 가장 중요한 것은 다음 줄에서 일어나는 일을 볼 수 있습니다.
작업 ID로 리스트 이벤트가 전달되고 있습니다. 10개의 이벤트로 제한할게요.
지금 운영하면 사업이 제대로 돼요
두 번밖에 안 했어요
가장 최근 사건이 가장 위인 순서로 나열돼 있어요
두 이벤트가 생성됐어요 미세 튜닝 작업과 훈련 파일 유효성 검사죠 지금 하고 있는
거예요
다음에 일어나는 일은 시간이 지나면서 파일의 유효성을 검사하는 거죠
이제 훈련을 시작할 거예요
Get it, get it, get it! 이때부터 재미있어지죠
거기에 도달하기까지 몇 분 걸리기 때문에 다음 비디오로 넘어가서 쉬도록
하죠
다음 비디오에서 보실 수 있어요
실전 훈련이죠
거기서 봐요