글쎄요
안녕하세요, 여러분
7주 차까지 살아남아서 정말 다행이에요
정말 굉장하네요 실망시키지 않을 거예요
보상은 충분히 해드리죠
가고 있어요
정말 멋진 콘텐츠가 기다리고 있어요
지난주 실망스러운 결과로 비트가 좀 가라앉았을 거예요
과대광고 끝에 미개척 모델을 다듬었어요
하지만 긴장되고 실망스러운 시기가 있는 좋은 영화와 같다는 건 말씀드릴
수 있어요
구원을 받을 거예요 구원을 받을 거예요
저처럼 계속 노력하는지 두고 봐야죠 결과를 보고도 어느
정도 나아졌는지 확인할 거예요
미세 조정으로 원래의 비튜니티 버전보다 더 나은 결과를
얻을 수 있는 지점에 이르렀죠 큰 차이는 없지만 어제보다 약간 나아졌어요
어쨌든 지금은 빨리 진행할게요
이제 7주 차예요 어떤 주를 준비했다고 했죠?
엄청난 한 주예요
정말 중요한 한 주예요
기대치를 높이는 한 주예요
llm의 딥 러닝 영역에서 고급 기술을 습득하는 단계에
이르렀죠
훈련에 더 깊이 들어가면 이미 할 수 있는 건 프론티어 모델, API
페이스 오픈 소스 코드로 텍스트와 코드를 생성할 수 있어요
래그 파이프라인을 만들 수 있고 데이터 세트를 만들 수도 있어요
데이터 세트와 기준 모델 개척 모델에 꽤 오랜 시간을 투자했어요 미세 조정할 수 있는
모델이라 결과가 좋진 않았죠
오늘 유스케이스는 Get 케이스예요
로라라는 기술을 이용해 오픈 소스 모델을 미세 조정하는 거죠
퀀타이즈를 설명할게요
Q 로라에 관해 얘기하면서 세 가지 핵심 하이퍼파라미터 R 알파와 표적 모듈에 관해 얘기할 겁니다 처음 마주치는
거라면 스타트렉에서 튀어나온 것 같지만 오늘 저녁이면
완전히 이해하게 될 거예요
시작하기 전에 8주간의 계획을 다시 한번 짚고 넘어가죠 지금 이 시점에서는 지루하게
느껴질 수도 있지만 자신의 성취에 자부심을 갖는 게 중요하다고 생각해요 모든
걸 어디서 배웠는지 어디서 시작했는지 기억해야 하죠
처음 모였을 때 Lms와 프론티어 모델에 대해 이야기하고 두 가지를 비교했습니다.
UI 사용도 살펴보고 그래디오와 에이전트 Iization 다중 모듈도 사용했죠.
그다음은 페이스 더 파이프라인 포옹 토큰라이저와 모델이었죠
4주 차에는 LMS를 선택해 코드를 생성했죠 작업을 위해서요
5주 차에는 엉망이었어요
크로마와 랑 체인을 이용해 랙 파이프라인을 지었어요 프로젝트를 맡아주셨으면 해요
사람들이 거기서 뭘 할지 정말 기대돼요
지난주에는 개척 시대 모델을 미세 조정했어요
이제 어떻게 하는지 알죠?
데이터 집합을 만드는 걸 이해하죠
어떻게 작동하는지 알고 언제 가장 적합한지 알죠 그런
뉘앙스를 다룰 때요 우리 경우에 별로 적합하지 않을 때는 기능성을
구축할 때죠 프런티어 모델은 이미 너무 크니까요
이제 7주 차인데 오픈 소스 모델을 미세 조정할 거예요 프론티어 모델보다
훨씬 작은 모델이죠 어떻게 되는지 보죠 get it
8주 차부터 모든 게 합쳐지죠
이 소개로 오늘의 주요 주제는 로라입니다 바로 시작해 보죠