[Day8] 한 권으로 LLM 온라인 스터디 1기 - 단일 GPU Gemma 파인튜닝 2 3.4.5 키워드 데이터 생성jaehy12/new3 데이터셋은 각 기사별 키워드 정보를 포함하지 않으므로 Gemma 모델을 활용해서 각 데이터마다 5개씩 키워드를 추출 3.4.6 데이터 전처리Gemma 모델이 이해할 수 있도록 기사 형식의 데이터를 대화 형식으로 데이터 전처리 진행 3.4.7 데이터셋 분리 및 콜레이터 설정학습용 데이터와테스트용 데이터 분리모델이 중점적으로 학습해야할 부분을 지정 프로그래밍/LLM 2025.01.25
[Day4] 한 권으로 LLM 온라인 스터디 1기 - 파인튜닝 개념 3.1 전체 파인튜닝 데이터 준비3.1.1 전체 파인튜닝의 원리와 종류파인튜닝이란?- 이미 학습되어 공개된 언어 모델(Pre-trained Language Model,)을 특정 작업에 맞게 추가로 학습하는 것- 성능을 높이고자 하는분야나 풀고자 하는 문제의 데이터로 추가 학습 → 모델이 해당 분야에서 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성할 수 있게 됨파인튜닝을 하는 이유- 처음부터 모델을 개발하는 것 보다 훨씬 더 경제적이고 편리함- 특정분야의 데이터는 매우 적음 → 과적합, 자연스러운 언어생성 능력 부족파인튜닝의 종류- PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning, 매개변수 효율적 파인튜닝) a. 어댑터 튜닝(Adapter Tuning) : 기존의 거대한 언어 모델에 작은.. 프로그래밍/LLM 2025.01.25
