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WEBVTT
00:00.800 --> 00:02.540
Get it, get it 바로 본론으로 들어가죠
00:02.690 --> 00:09.890
모든 걸 볼 수 있고 데이터에 무릎까지 들어갈 수 있는 플랫폼은 바로 Webex and Bias라는
00:09.890 --> 00:12.260
아름다운 플랫폼이에요
00:12.380 --> 00:17.330
개인적 용도로만 사용하고 아주 좋아요
00:17.360 --> 00:20.180
여기로 가시면 돼요
00:20.210 --> 00:22.340
원반은 무게와 편향이에요
00:22.580 --> 00:25.400
등록하고 무료 계정을 만들라고요
00:25.400 --> 00:27.080
내키지 않으면 안 해도 돼요
00:27.110 --> 00:29.450
이건 완전히 선택 사항이에요
00:29.480 --> 00:32.660
이게 작동하는 동안 훈련하는 모습을 시각화할 수 있죠
00:32.660 --> 00:36.680
강력히 추천해요 정말 만족스럽거든요
00:36.740 --> 00:41.810
꿈틀거리는 선이 많이 보여야 머릿속에서 훈련할 수 있죠
00:41.810 --> 00:44.930
꿈틀거리는 선이 아주 많을 거예요
00:44.930 --> 00:52.790
오늘뿐만 아니라 앞으로 2주 동안 차트가 많을 겁니다 무료 계정을 등록했는지 평가할
00:52.790 --> 00:57.950
때 유용할 수도 있고 이미 등록한 계정도 있을 수 있죠 아바타
00:57.950 --> 01:03.810
메뉴나 설정 메뉴에서 설정으로 가면 오픈AI나 기타에서 사용한
01:03.810 --> 01:09.750
API 키와 유사한 API 키를 생성할 수 있어요
01:10.050 --> 01:15.870
OpenAI 대시보드로 가면 링크를 노트북에 넣어 놨어요
01:15.900 --> 01:21.990
해당 페이지를 보시면 중앙에 통합이라는 항목이 있어요 체중과 바이어스를
01:21.990 --> 01:25.590
입력할 수 있는 항목이 있죠
01:25.590 --> 01:32.130
그렇게 하면 오픈AI 계정에 무게와 편향 정보가 저장됩니다 무게와
01:32.160 --> 01:36.600
편향에 따른 미세한 튜닝 과정을 볼 수 있죠
01:36.630 --> 01:38.520
정말 멋져요
01:38.520 --> 01:41.670
강력히 권하지만 필수는 아니에요
01:41.700 --> 01:46.950
그렇게 했다고 가정하고 이 라인을 실행합니다 무게 설정과
01:46.950 --> 01:48.660
편향 통합이죠
01:48.900 --> 01:50.280
이름을 지어줄 수도 있고요
01:50.280 --> 01:53.520
이 프로젝트의 이름을 말하고 있어요
01:53.520 --> 01:55.410
전반적으로 이 프로젝트의 많은 부분을 할 거예요
01:55.410 --> 02:00.360
저는 프라이서라고 부르지만 이 차는 GPT 프라이서라고 부르죠
02:00.390 --> 02:06.720
GPT는 가격 제품의 정교한 버전입니다 그래서 프라이서라고 부르죠
02:06.750 --> 02:08.640
그걸 실행하죠
02:08.880 --> 02:11.790
지금 설정하고 있어요
02:11.820 --> 02:13.920
하지만 이게 다예요
02:13.920 --> 02:15.450
여러분
02:15.450 --> 02:18.780
이제 세세한 조율을 할 거예요
02:18.810 --> 02:29.430
새로운 OpenAI API라고 하는데 아주 큰 거죠 OpenAI의 .잡스.Create죠
02:29.700 --> 02:31.140
우리가 지나치는 것도요
02:31.140 --> 02:36.390
아까 기억하시겠지만 이건 우리 파일을 업로드하면 나오는 거죠
02:36.390 --> 02:37.560
ID가 있어요
02:37.560 --> 02:43.500
파일을 식별하는 ID를 갖고 있어요
02:45.690 --> 02:47.100
그게 파일 이름이에요
02:47.100 --> 02:50.040
오픈아이는 좀 더 단순한 이름으로 불렸어요
02:50.040 --> 02:52.140
이건 전부 파일 객체예요
02:52.170 --> 02:53.940
조금 전에 이걸 보셨을 거예요
02:53.970 --> 02:57.390
파일 ID와 관련된 모든 세부 사항이죠
02:57.570 --> 02:59.520
그게 ID예요
02:59.520 --> 03:02.760
훈련 파일의 ID를 제공하죠
03:02.760 --> 03:05.370
검증 파일의 ID도 제공하죠
03:05.400 --> 03:11.180
지금 꼭 필요한 건 아니지만 연습하면 좋을 거예요 나중에 세밀하게 조정할
03:11.180 --> 03:13.010
때 써먹으세요
03:13.040 --> 03:13.820
아마도요
03:13.940 --> 03:15.500
모델을 제공하죠
03:15.530 --> 03:21.140
저는 많은 사람에게 GPT를 제안하고 있습니다 추론상 실행하는 것이 더 저렴하기 때문이기도 하죠
03:21.140 --> 03:23.780
몇 센트밖에 안 될 거예요
03:23.900 --> 03:31.820
그 이유는 앞서 원형 모델을 실행했을 때 GPT와 미니가 비슷한 성능을
03:31.820 --> 03:36.650
보였기 때문이기도 해요 큰 차이가 없었죠
03:36.650 --> 03:41.300
작은 걸 세심하게 조정하는 게 좋겠어요
03:41.390 --> 03:44.180
씨앗은 반복 가능하다는 뜻이에요
03:44.510 --> 03:46.070
여러 시대에서요
03:46.070 --> 03:47.090
선택 사항이에요
03:47.090 --> 03:54.020
발생된 시대의 개수나 데이터에 몇 번 사용될지 명시할 필요가 없어요
03:54.050 --> 03:55.910
스스로 결정하게 해요
03:55.910 --> 04:02.480
1로 수정하고 싶어요 데이터 양이 꽤 많거든요 권장량보다 500포인트나
04:02.480 --> 04:04.340
많죠
04:04.490 --> 04:08.230
여러 개혁을 시도할 필요가 없다고 생각했죠
04:08.230 --> 04:12.260
더 많은 걸 하고 싶다면 훈련 데이터를 늘리면 돼요 여러
04:12.260 --> 04:15.320
개혁을 할 필요 없이 이미 많으니까요
04:15.440 --> 04:18.890
무게와 편향의 통합을 지정하는 부분이죠
04:18.890 --> 04:23.120
무게나 편향성을 사용하기 싫다면 이 선을 아예 없애지 마세요
04:23.540 --> 04:31.280
접미사는 선택적인 것으로 그것이 생성하는 모델의 이름에 포함되죠
04:31.430 --> 04:35.300
모델이 괜찮은 이름을 갖길 원한다면 할 수 있는 일이죠
04:35.540 --> 04:37.940
그게 다인 것 같아요
04:37.940 --> 04:42.200
hyperperameter라는 단어를 처음 들어보신다면 말씀드릴게요 분명 들어봤을 거예요
04:42.230 --> 04:49.970
경험이 없는 분들을 위해 hyperperameter를 설명하자면 데이터 과학자들은 이걸 추가적인
04:49.970 --> 04:55.790
손잡이와 바퀴 설정이라고 부릅니다 훈련이 어떻게 진행될지 제어하는 거죠
04:55.820 --> 04:59.600
추가 매개 변수는 설정할 수 있어요
04:59.630 --> 05:02.870
상황이 좋아질지 나빠질지 여러 가능성을 살펴보죠
05:02.870 --> 05:08.630
다양한 값을 시험해보고 더 나은지 나쁜지 보는 과정이죠 hyperpaameter
05:08.630 --> 05:11.250
최적화라고 해요
05:11.580 --> 05:13.680
하이퍼파라미터 튜닝도요
05:13.980 --> 05:19.290
시행착오를 거창하게 표현한 말인데 실제로도 그래요
05:19.290 --> 05:21.030
이건 설정이라고 하네요
05:21.030 --> 05:23.640
더 좋아질지 나빠질지는 알 수 없어요
05:23.640 --> 05:27.180
그럴듯한 이론 같은 건 없어요
05:27.180 --> 05:30.630
여러 가지 가능성을 시도해 보고 어떻게 되는지 봐야죠
05:30.780 --> 05:32.460
하지만 아무도 그렇게 말하고 싶어하지 않아요
05:32.460 --> 05:37.260
하이퍼파라미터 최적화라고 다들 쓰는데 그게 더 중요하게 들리기 때문이죠
05:37.500 --> 05:39.750
그래서 그렇게 부르기로 했어요
05:39.840 --> 05:42.720
그래서 하이퍼 매개 변수를 넘기는 거죠
05:42.720 --> 05:48.420
hyperpaameter 최적화를 하고 싶다면 여러 버전으로
05:48.450 --> 05:50.250
시도해 보세요
05:50.250 --> 05:52.740
어쨌든 전 말이 많아요
05:52.740 --> 06:00.120
이걸 작동시키면 잘 작동하고 돌아와서 세밀한 조율만 하면 돼요
06:00.420 --> 06:04.770
생성될 때 오류가 없다고 하네요 좋은 거죠
06:04.800 --> 06:05.760
아직요
06:05.940 --> 06:08.610
완성이 안 됐어요
06:08.850 --> 06:12.750
이건 여러 개혁이 담긴 하이퍼파라미터예요
06:13.090 --> 06:14.740
그게 모델이에요
06:14.950 --> 06:19.390
그리고 다른 것도 전부요 우리가 제출한 파일들요
06:20.050 --> 06:26.050
여기에는 현재 우리 업무가 다 적혀 있어요
06:26.050 --> 06:28.390
가장 최근의 일부터 시작하죠
06:28.390 --> 06:34.870
이제 막 시작했으니까 이걸 실행하면 이 특정 작업이... 확인할 수
06:35.200 --> 06:40.600
있어요 여기 이 부분이 여기 이 부분과 일치해야 하거든요
06:40.600 --> 06:47.950
같은 일을 하는 거군요 여기 어딘가에서 무슨 일인지 볼 수 있나요?
06:48.850 --> 06:53.380
우선 직업 ID부터 얘기하죠 계속 기억할 필요 없게요
06:53.380 --> 06:56.050
변수 작업 ID로 가져가요
06:56.380 --> 06:58.420
우리가 기대하는 대로만 하면 돼요
06:58.420 --> 07:03.940
이 작업이 보인다고 하면 ID가 저기, 저기 일치해요
07:03.940 --> 07:09.280
참조에 사용할 현재 실행 작업 ID의 이름이죠
07:09.280 --> 07:16.300
get 절개라고 부를 수 있는데 무슨 일이 일어나는지 정보를 얻기 위해서죠
07:16.750 --> 07:19.570
여기서 뭘 배울 수 있을지 보죠
07:20.200 --> 07:25.240
여기 어딘가에 실행 중이라고 뜨는 게 보일 거예요
07:27.040 --> 07:31.960
어쨌든 가장 중요한 것은 다음 줄에서 일어나는 일을 볼 수 있습니다.
07:31.960 --> 07:39.370
작업 ID로 리스트 이벤트가 전달되고 있습니다. 10개의 이벤트로 제한할게요.
07:39.370 --> 07:42.880
지금 운영하면 사업이 제대로 돼요
07:42.880 --> 07:44.680
두 번밖에 안 했어요
07:44.890 --> 07:49.600
가장 최근 사건이 가장 위인 순서로 나열돼 있어요
07:49.600 --> 07:56.530
두 이벤트가 생성됐어요 미세 튜닝 작업과 훈련 파일 유효성 검사죠 지금 하고 있는
07:56.530 --> 07:57.520
거예요
07:58.660 --> 08:04.840
다음에 일어나는 일은 시간이 지나면서 파일의 유효성을 검사하는 거죠
08:04.840 --> 08:06.730
이제 훈련을 시작할 거예요
08:06.730 --> 08:08.230
Get it, get it, get it! 이때부터 재미있어지죠
08:08.260 --> 08:12.250
거기에 도달하기까지 몇 분 걸리기 때문에 다음 비디오로 넘어가서 쉬도록
08:12.250 --> 08:12.970
하죠
08:12.970 --> 08:14.620
다음 비디오에서 보실 수 있어요
08:14.650 --> 08:16.180
실전 훈련이죠
08:16.180 --> 08:17.770
거기서 봐요