GPT-J는 오늘날 가장 강력한 오픈 소스 자연어 처리 모델일 수 있지만(경쟁하는 유일한 오픈 소스 대안인 GPT-3)이지만, 너무 일반적이어서 사용 사례에 완벽하게 적합하지 않을 수도 있습니다. 그런 경우 자체 데이터로 GPT-J를 미세 조정하는 것이 핵심입니다.
2021년 6월에 출시된 이후, GPT-J는 수많은 자연어 처리 사용자(데이터 과학자 또는 개발자 또는 개발자 - 이 강력한 자연어 처리 모델이 AI 애플리케이션을 한 단계 더 발전시키는 데 도움이 될 것이라고 믿는 사람들 다음 단계로 (EleutherAI 웹사이트 참조).
GPT-J는 60억 개의 파라미터에 대해 학습되었기 때문에 매우 강력합니다. 그 결과, 이 모델은 거의 모든 고급 자연어 처리 사용 사례(감성 분석, 텍스트 분류, 챗봇, 번역, 코드 생성, 의역어 생성 등). 제대로 튜닝하면, GPT-J는 기계가 생성한 텍스트라고 말할 수 없을 정도로 유창합니다...
다음과 같은 기술을 사용하여 사용 사례에 맞게 GPT-J를 즉석에서 쉽게 조정할 수 있습니다. (여기에서 사용 방법 보기). 하지만 몇 번의 촬영만으로 충분하지 않다면 충분하지 않다면 고급 기술인 미세 조정을 사용해야 합니다.
자신만의 모델을 만드는 데 있어 전통적인 기법은 자신의 데이터로 새로운 모델을 처음부터 훈련하는 것입니다. 새로운 모델을 처음부터 훈련하는 것입니다. 문제는 GPT-J와 같은 최신 모델은 그 규모가 너무 커서 누구도 이 모델을 처음부터 학습시키는 것이 불가능하다는 것입니다. EleutherAI는 TPU를 대상으로 한 GPT-J를 훈련하는 데 5주가 걸렸다고 하는데, 이는 수십만 달러의 비용이 든다는 뜻입니다...
좋은 소식은 미세 조정 기능이 있기 때문에 GPT-J를 재교육할 필요가 없다는 것입니다! 미세 조정이란 기존 GPT-J 모델을 가져와서 약간 조정하는 것입니다. 과거에는 기존의 자연어 처리 모델을 훈련할 때 을 처음부터 학습하려면 수많은 예제를 사용해야 했습니다. 하지만 차세대 Transformer 기반 모델에서는 더 적은 수의 예제가 필요하고 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. "전이 학습"에 대해 들어본 적이 있다면 "전이 학습"에 대해 들어본 적이 있다면 이것이 바로 그것입니다.
GPT-J를 미세 조정하는 것이 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 쉽다고 해도 여전히 어려운 작업입니다. 여러 가지 이유가 있습니다:
GPT-J를 직접 미세 조정하려면 다음과 같은 방법을 따르세요:
NLP Cloud에서는 GPT-J를 위한 미세 조정 플랫폼을 개발하기 위해 열심히 노력했습니다. 이제 쉽게 미세 조정할 수 있습니다. GPT-J: 예제가 포함된 데이터 세트를 업로드하기만 하면, 저희가 모델을 미세 조정하고 모델을 미세 조정하고 배포할 수 있습니다. 프로세스가 완료되면, 새로운 모델을 API에서 비공개 모델로 사용할 수 있습니다.
미세 조정 프로세스 자체는 무료이며, 새로 배포된 모델에 대해 원하는 요청의 양에 따라 요청의 양에 따라 미세 조정 계획을 선택해야 합니다.
미세 조정 및 배포 작업에 너무 많은 시간을 할애하고 싶지 않다면, 이 옵션을 을 고려할 수 있습니다.
GPT-J는 놀라운 자연어 처리 모델입니다. 여기에 몇 번의 학습과 미세 조정을 더하면 최첨단 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다!
궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요. NLP 클라우드에서 GPT-J 미세 조정을 자유롭게 사용해 보세요!
Abhinav
NLP 클라우드의 Devops 엔지니어