Fine-Tune ChatGPT For Your Exact Use Case

챗GPT 미세 조정 방법

챗GPT 미세 조정의 필요성

• 챗GPT를 미세 조정하는 이유는 특정 사용 사례에 맞게 커스터마이즈하여 비용을 줄이고 효율성을 높이며 원하는 형식으로 출력을 받을 수 있기 때문입니다.

데이터셋 생성의 중요성

• 미세 조정에서 가장 어려운 부분은 적절한 데이터셋을 만드는 것입니다. 이 비디오에서는 Google Colab을 통해 쉽게 데이터셋을 생성하는 방법을 보여줍니다.

미세 조정 단계

• 챗GPT를 미세 조정하는 과정은 크게 세 단계로 나뉩니다:

1. 데이터를 준비합니다.

2. 파일을 업로드합니다.

3. 미세 조정 작업을 생성합니다.

Google Colab 사용법

• Matt Schumer가 만든 Google Colab 템플릿은 매우 쉽게 미세 조정을 수행할 수 있으며, GPT-4를 사용해 합성 데이터셋도 생성할 수 있습니다.

프롬프트 설정 및 온도 조절

• 첫 번째 박스에서 프롬프트를 입력하여 훈련할 데이터셋을 생성합니다. 예를 들어, 과도하게 공격적이고 비꼬는 Reddit 댓글러로 응답하도록 설정했습니다.

• 온도를 설정하여 창의적인 데이터셋과 덜 창의적인 데이터셋 간의 균형을 맞춥니다. 일반적인 글쓰기를 위해 온도를 0.8로 설정했습니다.

API 키와 예제 생성

• API 키를 생성하고 이를 Google Colab에 입력하여 GPT-4에게 예제 데이터를 요청합니다.

• 모든 예제가 생성된 후 시스템 메시지를 작성하여 모델이 응답할 때 추가 정보를 제공합니다.

파일 업로드 및 상태 확인

• 모든 예제를 Chat GPT가 사용할 수 있는 형식으로 변환한 후 파일을 업로드하고, 처리 상태를 확인하기 위해 플레이 버튼을 클릭합니다.

모델 훈련 완료 새로운 GPT 3.5 Turbo 모델 생성

모델 훈련 진행 상황

• 현재 단계는 150단계 중 40단계이며, 곧 완료될 것으로 보임.

• "새로운 미세 조정 모델이 생성되었습니다"라는 메시지와 함께 미세 조정 작업이 성공적으로 완료됨.

• 사용자 정의 GPT 3.5 Turbo 미세 조정 모델을 확보하게 됨.

모델 테스트 및 활용

• 다음 단계로 이동하여 모델 이름을 저장하고 실제로 테스트를 진행함.

• 샘플 값을 사용하지 않고 직접 질문을 입력하기 위해 기존 값을 삭제함.

사용자 정의 응답 확인

• "스시 플레이에 대해 말해줘"라는 질문을 입력하였고, 예상한 대로 매우 비꼬는 반응을 얻음.

• 스시에 대한 유머러스한 반응으로, 일본에서 수 세기 동안 해온 전통적인 요리를 언급하며 긍정적인 피드백을 받음.

개인화된 사용 가능성

• 이제 언제든지 사용할 수 있는 사용자 정의 모델이 생겼으며, 개인적 용도나 비즈니스용 챗봇 등 다양한 용도로 활용 가능함.