자체 데이터에 대한 교육 ChatGPT: 소프트웨어 개발자를 위한 가이드

멤워커(MEMWARKER)와의 대화형 판독은 보다 풍부하고 상황에 맞는 대화를 위한 AI 모델을 향상시켜 현대 AI 기능의 경계를 허물게 합니다.

OpenAI의 ChatGPT 출시는 대화형 AI를 위해 혁신적이었습니다. ChatGPT의 역량은 즉각적으로 인상적이지만 2021년부터 고정된 훈련 데이터에 의해 본질적으로 제한됩니다. 소프트웨어 개발자와 기술 회사에게 맞춤형 데이터 세트에 대한 ChatGPT 교육은 비즈니스와 함께 진화하는 맞춤형 AI 비서를 만드는 데 핵심입니다.

이 포괄적인 가이드에서는 소프트웨어 팀이 미세 조정 및 MEMWARK 쌍방향 읽기와 같은 기술을 사용하여 맞춤형 ChatGPT 모델을 훈련하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다.

 

 

자체 데이터에 대한 교육 ChatGPT: 소프트웨어 개발자를 위한 가이드

 

 

ChatGPT 기본 교육의 한계 극복

간략한 배경으로, ChatGPT는 위키피디아, 책, 웹사이트 등을 포함하는 방대한 일반 지식 데이터 세트에 대해 OpenAI자들에 의해 사전 교육을 받았습니다. 그러나 이 교육 데이터는 2021년에 동결되었기 때문에 ChatGPT에는 몇 가지 자연스러운 약점이 있습니다:

2021년 이후의 최근 사건이나 새로운 주제에 대한 인식이 없습니다.

역사, 문학과 같은 일반적인 영역을 벗어난 좁은 전문 지식.

대화를 기반으로 하는 개인 메모리 기능이 없습니다.

긴 대화에서 맥락을 유지하는 데 어려움이 있습니다.

 

이러한 한계는 직접적으로 ChatGPT의 고정 데이터셋에 최신 전문 지식이 부족하기 때문에 발생합니다. ChatGPT가 직접 선별한 데이터를 교육하여 산업, 주제, 비즈니스 요구에 맞는 버전을 만들 수 있습니다.

 

 

ChatGPT 모델 교육을 위한 주요 접근 방식

 소프트웨어 팀이 ChatGPT를 사용자 정의하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 핵심 기술은 다음과 같습니다:

 

선별된 데이터셋에 대한 미세 조정

ChatGPT 모델을 미세 조정하기 위해 문서, 이메일, 매뉴얼 등 관련 텍스트를 수집하는 것은 간단한 접근 방식 중 하나입니다. 그 과정은 다음과 같습니다:

사용자 정의 데이터 세트 컴파일: ChatGPT가 학습하기 원하는 주제와 지식을 다루는 텍스트를 수집합니다.

클리닝 및 전처리: 데이터를 표준 형식으로 만듭니다. 민감한 정보는 익명으로 처리합니다.

모델 미세 조정: Anthropic과 같은 API를 사용하여 데이터 세트를 업로드하고 백프로파지를 통해 ChatGPT를 추가로 훈련합니다.

 

미세 조정을 통해 틈새 지식을 ChatGPT에 직접 주입할 수 있습니다.

 

MEMWALKER와의 대화형 읽기

긴 형태의 텍스트의 경우, 멤워커(MEMWARKER)와 같은 고급 기술은 훈련 중에 보다 효율적인 컨텍스트 처리를 가능하게 합니다. 멤워커는 두 가지 단계를 가집니다:

Stage 1: 메모리 트리 구성

메모리 트리 구축: 긴 텍스트는 세그먼트로 분할됩니다. 각 세그먼트는 트리 구조를 구성하는 노드로 요약됩니다.

 

2단계: 네비게이션

트리 탐색: 질문에 답하면 AI가 노드에서 관련 세부 정보를 수집하기 위해 트리를 횡단합니다.

이 접근 방식을 사용하면 긴 예제에서 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

 

증강 검색

데이터셋을 인덱싱하고 검색을 ChatGPT와 결합하여 검색 증강을 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 추론 시간에 많은 양의 틈새 데이터를 활용할 수 있습니다.

Build vector index: 의미 검색을 위해 사용자 정의 텍스트 컬렉션을 색인화합니다.

통합 검색: ChatGPT를 조회할 때 관련 텍스트를 인덱스에서 먼저 표면화합니다.

답변 생성: ChatGPT가 답변을 알리기 위해 해당 텍스트를 사용하도록 합니다.

 

이러한 기술을 통해 ChatGPT의 지식을 크게 맞춤화할 수 있습니다. 다음은 모델을 직접 훈련하는 단계입니다.

 

 

모든 것을 하나로 묶는 방법: ChatGPT을 훈련하는 방법

사용 사례에 맞는 ChatGPT 모델 교육을 위한 실무 지침서를 살펴봅니다:

1. 교육 데이터 수집 및 준비

업계나 주제와 관련된 텍스트 콘텐츠의 다양한 데이터 세트를 작성합니다. 관련 웹 사이트를 긁어내고, 제품 문서를 수집하고, 사용자 정의 기사를 작성하는 등의 작업을 수행합니다.

텍스트 중복 제거, 포맷 문제 수정 및 개인 정보 익명화를 통해 데이터를 정리합니다.

데이터셋을 교육, 검증 및 테스트 서브셋으로 구분합니다.

 

2. AI 플랫폼에 데이터 업로드

데이터셋을 업로드하려면 Athronic 또는 Cohere와 같은 플랫폼을 사용하십시오. 데이터 분할에 레이블을 적절하게 지정해야 합니다.

Claude와 같은 ChatGPT 모델 아키텍처 또는 GPT-3 모델을 기본으로 선택합니다.

 

3. 추가 교육 수행

경사 하강 훈련을 통해 훈련 분할의 기본 모델을 미세 조정합니다. 개발자 세트에서 검증합니다.

긴 텍스트에 멤워커와 같은 기술을 사용하는 것을 고려해 보세요.

검색을 위해 텍스트를 색인화하고 의미 검색을 통합합니다.

 

4. 사용자 정의 챗봇 평가

특수 훈련된 모델을 홀드아웃 테스트 세트와 실제 대화에서 테스트해 보세요.

주요 개념, 관련성 및 대화 일관성에 대한 모델의 회상을 분석합니다.

약점에 대한 더 많은 데이터를 수집하고 재교육함으로써 반복적으로 개선됩니다.

 

5. 모델 배포

만족하면 AI 플랫폼에서 제공하는 API를 통해 맞춤형 ChatGPT를 배포합니다.

프로덕션 인스턴스를 설정하고 이를 앱 및 비즈니스 워크플로우에 통합합니다.

모델을 모니터링하고 유지하며, 필요에 따라 새로운 데이터에 대해 재교육합니다.

 

사용자 정의 챗봇의 실제 응용 사례

비즈니스 분야에서 특수 교육을 받은 ChatGPT 모델의 가능성은 무궁무진합니다:

고객 지원 봇: 제품 문서, 설명서 및 일반적인 질문에 대해 교육합니다.

업계 분석 봇: 수익 보고서, 보도 자료 및 기사를 수집하여 재무 질문에 답합니다.

주제 전문가 봇 : 교재 및 연구논문 교육으로 의학, 법학, 공학 등을 가르칩니다.

회사 문화 봇: 신입 사원들에게 내부 위키, 핸드북 및 메시징 기록에 대해 교육함으로써 신입 사원들을 지원합니다.

보시다시피 사실상 모든 산업이나 틈새 영역에서 맞춤형 지식을 갖춘 ChatGPT 어시스턴트를 활용할 수 있습니다. 사용 사례에 맞춰 커스터마이징을 수행하면 훨씬 더 관련성이 높은 대화 능력이 확보됩니다.

 

 

대화형 독서의 영역은 다양한 실용적인 응용 프로그램을 제공

예를 들어, 검색과 텍스트 생성을 융합하는 검색-증강 생성(RAG)을 예로 들 수 있습니다. 멤워커는 이러한 모델을 통해 방대한 문서 모음에서 관련 통찰력을 효율적으로 추출할 수 있어 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

또한 기업은 멤워커와 통합된 맞춤형 AI 챗봇의 힘을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 챗봇이 필요한 컨텍스트를 유지하면서 더 광범위하고 자연스러운 대화를 할 수 있습니다.

LLM(Large Language Models)의 지속적인 진행으로 대화형 읽기의 잠재력은 확장되고 있을 뿐입니다. 그것은 인공지능이 문맥, 기억, 그리고 논리적 추론에 대한 풍부한 이해를 요구하는 작업을 능숙하게 관리할 수 있는 길을 열어줍니다.

 

대형 AI 모델 교육의 미래

대화형 읽기와 같은 방법들은 큰 언어 모델에서 더 인간과 같은 맥락을 다루는 것을 가리킵니다. LLM이 점점 더 커짐에 따라, 데이터에 대한 그들의 갈망을 줄이는 것은 매우 중요할 것입니다. 정보의 효율적인 인코딩은 또한 더 전문적인 틈새 지식을 활용할 수 있게 해줍니다.

소프트웨어 팀에게 ChatGPT와 같은 모델을 효과적으로 훈련하고 맞춤화하는 방법을 배우는 것은 엄청난 기회를 열어줍니다. 검색 증강과 같은 기술과 결합하여, 우리는 광범위한 주제에 걸쳐 의미 있고 심층적인 대화를 할 수 있는 인공지능 비서를 향해 꾸준히 나아가고 있습니다. 모델이 계속해서 더 똑똑해짐에 따라 흥미진진한 시대가 다가오고 있습니다.

바라건대, 이 안내서가 여러분 자신의 ChatGPT 봇을 훈련시킬 수 있는 생산적인 기술들을 조명했길 바랍니다. 올바른 데이터와 효율적인 훈련 접근법으로 여러분은 여러분의 소프트웨어 사업과 개발자들에게 특화된 대화 에이전트를 만들 수 있습니다.