요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
저는 LLM 애플리케이션을 만들 때 프론티어 모델을 사용하고 코딩은 하지 않습니다. GPT-4 또는 Claude 3에서 순수 프롬프트 엔지니어링으로 무엇을 달성할 수 있는지 보는 것은 인상적입니다. 하지만 LLM이 원하는 작업을 수행하도록 하면 규모, 속도 및 비용에 맞게 애플리케이션을 최적화해야 합니다.
이때 검색 증강(RAG) 및 LLM 미세 조정과 같은 기술이 필요합니다. 그러나 이러한 기술에는 종종 이해하기 어려운 코딩 및 구성이 필요합니다.
MonsterAPI의 새로운 도구인 MonsterGPT는 ChatGPT와 채팅하여 선택한 LLM을 미세 조정할 수 있도록 도와줍니다. MonsterGPT는 몇 가지 간단한 질문에 답하여 미세 조정된 모델을 만드는 까다로운 구성을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
MonsterGPT에 필요한 것
MonsterGPT는 백그라운드에서 MonsterAPI 클라우드를 사용하는 AI 비서입니다. MonsterAPI는 생성 모델을 사용, 호스팅 및 미세 조정하기 위한 플랫폼입니다. 이를 사용하려면 MonsterAPI 계정이 있어야 합니다. (무료 계정에 가입하고 2,500크레딧을 받을 수 있습니다.)
MonsterGPT 자체는 OpenAI의 GPT 마켓플레이스에서 호스팅되므로 ChatGPT Plus 구독도 필요합니다.
MonsterGPT를 사용하는 방법
MonsterGPT를 열면 미세 조정할 모델을 알려주기만 하면 됩니다. MonsterGPT는 Mistral, Mixtral, Llama-2 및 3, OpenELM, Gemma를 포함한 대부분의 최신 오픈 모델을 지원합니다(전체 목록은 여기)에서 확인).
모델을 미세 조정하는 데 사용할 데이터 세트도 지정해야 합니다. MonsterAPI는 모든 Hugging Face 데이터 세트를 지원합니다. 데이터 세트가 확실하지 않은 경우 비서에게 문의하여 안내를 받을 수 있습니다. 비서가 Hugging Face 데이터 세트를 찾아 세부 정보를 제공합니다.
세부 정보를 확인하면 MonsterGPT가 MonsterAPI에서 미세 조정 작업을 시작합니다. MonsterAPI 계정에서 진행 상황을 추적하거나 MonsterGPT에 업데이트를 요청할 수 있습니다.
미세 조정된 모델을 사용하는 방법
모델을 미세 조정한 후 MonsterAPI에서 제공하거나, 가중치를 다운로드하여 자신의 서버에서 사용할 수 있습니다. 또는 MonsterGPT에 시작을 요청할 수도 있습니다. 그런 다음 API 액세스를 통해 모델을 사용할 수 있습니다.
MonsterGPT에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. 아래에서 실제 데모를 확인하세요.
LLM 미세 조정에 대한 몇 가지 팁
LLM 애플리케이션을 만들 때 종종 여러 단계의 워크플로우를 만들게 됩니다. 예를 들어 먼저 모델에 사용자의 프롬프트를 여러 범주 중 하나로 분류하도록 요청합니다. 그런 다음 범주에 따라 요청을 다른 프롬프트로 라우팅합니다. 프롬프트에서 엔터티 정보를 추출하거나 모델의 여러 부분을 외부 도구와 일치시키는 등의 다른 고급 기술을 사용할 수도 있습니다.
이러한 각 단계를 검토하고 GPT-4와 같은 프론티어 모델을 해당 작업에 맞게 미세 조정된 더 작은 모델로 대체할 수 있는지 고려해 볼 가치가 있습니다. 이렇게 하면 미세 조정된 모델로 컨텍스트 내 학습을 대체하여 비용을 절감할 수 있으며 파이프라인의 속도도 향상될 수 있습니다.
미세 조정 프로세스를 더 쉽게 하려면 LLM 애플리케이션 개발 초기에 데이터 수집을 시작하세요. 파이프라인의 각 단계에 대해 프롬프트 및 응답 데이터 세트를 만듭니다(애플리케이션의 데이터 민감도 및 개인 정보 보호 문제 고려). 애플리케이션의 규모를 조정할 준비가 되면 해당 데이터 세트를 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다.