you've got to find what you love. you've got to find what you love.

OpenAI 모델을 Fine-Tuning 하는 방법은 특정 목적에 맞게 모델의 성능을 맞춤화하여 더 높은 정확성과 일관성을 제공할 수 있도록 도와줍니다. Fine-Tuning은 OpenAI의 GPT 모델을 특정 작업이나 응답 스타일에 맞추기 위해 추가 학습 데이터를 사용하는 과정입니다. 여기서는 Fine-Tuning 작업의 주요 단계와 이를 실행하는 방법을 안내합니다. 1. 데이터 준비데이터 형식 설정: Fine-Tuning 데이터는 JSONL 형식으로 준비해야 합니다. 각 줄은 하나의 JSON 객체로, "prompt"와 "completion" 필드가 포함되어 있어야 합니다.양질의 데이터 수집: 모델이 올바르게 학습할 수 있도록, 질문과 답변 패턴을 포함한 다양한 사례를 준비합니다. 특정 스타일, 톤, ..

ChatGPT와 같은 언어 모델을 사용할 때, 모델이 종종 사실이 아닌 정보를 제공하거나 질문에 비현실적인 답변을 하는 현상을 '환각'이라고 합니다. 이는 모델이 훈련 데이터에서 배운 패턴을 바탕으로 답변을 생성하기 때문에 발생하는데, 특히 정보가 불완전하거나 애매한 질문에 대해 모델이 확신 없이 대답할 때 환각 현상이 두드러지게 나타납니다. 이를 줄이기 위해서는 적절한 프롬프트 설계가 중요합니다. 아래에서는 ChatGPT의 환각 현상을 줄이기 위한 몇 가지 프롬프트 기술을 소개합니다. 1. 명확한 질문 구조 사용모호한 질문은 환각을 유도할 수 있습니다. 따라서 질문을 구체적이고 명확하게 작성하는 것이 중요합니다.예시잘못된 프롬프트: "최신 영화 트렌드는 뭐야?"개선된 프롬프트: "2024년 영화 트렌드..

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 개념 설명최근 인공지능(AI) 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)들은 질문에 대한 정확하고 유용한 답변을 생성하는 데 매우 유능합니다. 하지만 이 모델들이 새로운 정보를 학습하는 데는 많은 시간이 걸리며, 최신 정보에 대한 즉각적인 접근이 어렵다는 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술 중 하나가 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 입니다. RAG는 검색 기능과 생성 기능을 결합하여, 최신 정보를 바탕으로 높은 품질의 응답을 생성하는 방법입니다.    RAG의 작동 원리RAG는 크게 두 가지 주요 단계를 거쳐 작동합니다: 정보 검색(Retrieval) 단계와 텍스트 생성(Generation..