잘 돌아왔어요
10분에서 15분 정도 지나자 마라톤이 끝났어요
어떻게 아냐고요?
몇 가지 있죠
오픈AI에서 이메일이 왔습니다 여기 보이듯이 제 튜닝에
대해 알려 주네요
어쩌고저쩌고가 성공적으로 완료됐고 새 모델, 어쩌고저쩌고가 생성됐어요
모델의 이름에서 워드 프로세서가 보이시죠. 프로세서에 접미사를 포함하도록
특별히 요청했거든요.
어떻게 작동하는지 보여드릴게요
미세한 조정의 위업 이름이죠 GPT 4 미니 버전의 이름이에요
퍼스널 콜론 프로세서로 작업해 왔죠 그리고 마지막 코드예요
이게 제 이메일 주소예요
여기가 유피터랩이에요
우리가 진행하던 거였어요
현재 상태에 있는 마지막 메시지 10개를 보고 있는데요 단계가 완료된 걸 보실
수 있죠
마지막 다섯 계단이에요
파인 튠 모델이 완성됐어요
사용하기 전에 사용 정책에 대항해 모델을 평가하는 거죠
제가 말씀드린 게 그거였어요
그러면 사용 방침이 완성되고 작업이 성공적으로 완료되죠
이제 무게와 편향으로 어떻게 보이는지 보여드릴게요
이게 최종 무게와 편향도 도표예요
여기서 정말 중요한 건 훈련과 검증 손실입니다 검증 손실은
정기적으로 계산된 훈련 손실만큼 발생하거나 일어나지
않아요
다시 말씀드리지만 저희는 한 시대를 개혁하면서 모든 훈련 데이터가 새로워졌어요
훈련의 손실은 검증의 손실만큼이나 유용해요 항상 한 세트에서
계산을 하니까요
유행을 파악하는 데 특히 유용하죠
언뜻 보면 검증 손실을 보면 별다른 추세가 없는 것 같아요
그래서 걱정이죠
이 얘기를 꺼내죠
이 패널을 편집하고 확대할 수 있어요
여기서 y축을 바꿔도 되고요
최소 0달러는 받아야죠
최대한 3개로 하죠
줌 인을 하죠
보시다시피 나아지는 것 같지 않아요
사실, 이렇게 말할 수도 있어요. 조금씩 증가하고 있다고요.
하지만 스무딩 함수가 이 차트에 있는지
잘 모르겠네요 스무딩 함수 말이에요
네, 확실히 올라가진 않지만 뭔가 개선된 것 같아요 그리고
평평하게 유지됐죠
하지만 300점 이전에는 개선이 있었던 것 같아요
이런 것들을 보면서 시간을 더 들여 보세요
하지만 이제 테스트 데이터를 대상으로 이 모델을 평가할 때예요
이걸 차고 있다가 다 되면 비디오로 돌릴게요
그럼 주피터 연구소로 돌아가죠
이게 저희가 만든 미세 튜닝 모델이에요
get ID를 얻어서 미세 튜닝 모델을 수집할 수 있어요
어떻게 되는지 간단히 보여드릴게요
이걸 보여드리면 여길 보시면 바로 여기에 새 특성 미세 조정 모델이 있는 걸 보실 수 있습니다 이메일에
있던 미세 조정 모델의 동일한 이름도 포함하고 있죠
이메일에서 복사, 붙여넣기를 할 수 있지만 코드를 이용해서 빼내는
게 낫겠죠
여기 있네요
제가 제안할 때 완료됐다는 걸 보여드리기 위해 이걸 실행하면 같은 이름을
갖게 되죠
좋아요
함수에 대한 메시지를 다시 할게요
이번에는 어, 답이 없는 것만 사용할게요
물론 그 정보를 주고 싶진 않아요
그게 통할 거라고 스스로를 설득해 보죠
여기요
그래서 질문이 생기죠
가격은 안 나와요
모델에게 주어진 과제는 이 부분을 완성하는 거예요
기억하실 거예요 지난번에 나온 유틸리티 함수요 돌아오는 것에서 가격을
추려내는 거죠
지난번에 이걸 했을 때 대략 99달러였어요 99는 어쩌고저쩌고죠
실행하면 get 가격 함수에서 가격을 벗기는 거죠
이미 알고 계시겠지만요
이게 함수입니다 우리가 시험할 함수죠
GPT의 미세한 반응은 오픈AI 챗GPT 완성입니다 일반 GPT 4를 그렇게
부르는데요
같은 API네요
맞아요
아주 미세한 차이죠
GPT 4 미니에서는 통과 못 하는 부분이죠
미세 튜닝 모델의 이름을 전달합니다 바로 이 이름이죠 오픈AI에 보낼 거예요
자동으로 알 거예요 잘 조율된 버전을 사용하고 싶다는 의미라는 것을요
Get it, get it, get it, get it, get it, it, it! 응답을 취소하면 대가를 받는 거죠
예제 하나를 프린트하죠
테스트 세트를 프린트해 보죠 테스트 세트에 처음 나온 건데 200달러나
주고 샀고 제가 예상치 못한 거였어요
그리고 GPT를 처음으로 파인 튜닝할 거예요
어떤 결과가 나왔는지 보죠
네, 그게 죄송합니다 아까 보려던 액수는 훈련 비용이었어요
첫 번째 테스트 제품 가격이에요
첫 번째 테스트 아이템이 뭔지 보죠
그래서요?
한번 보죠
에어컨 압축기 수리 키트예요 포드 차체 부품용이죠
이건 제가 직접 해야 했던 작업인데 첫 번째 데이터 포인트를 제대로 처리하지 못했지만
데이터 포인트 하나쯤이야 무슨 상관이죠?
중요한 건 공장 전체에 걸쳐 하는 겁니다 적어도 모든 테스트에 일관적으로 사용했던 250g을
통해서요
그럼 지체 없이 실행해 보죠
처음 몇 결과는 약간 빨간색이었다가 좀 더 좋아 보였다가 초록색으로 변했다가 다시 온통
빨간색이었죠. 비트
결과가 엇갈리네요
250년 동안 매달리게 할 순 없어요
잠시 멈출게요
다음 영상에서는 결과를 알려드리죠
거기서 봐요