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챗봇 파인튜닝: GPT-3 및 AI를 활용한 차별화된 대화 경험

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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높은 성능의 챗봇을 개발하기 위해서는 기술과 정확성이 필요합니다. 하지만 GPT-3와 AI 파인튜닝 기술을 활용하면 데이터 과학자가 매력적이고 효율적인 대화 경험을 만들어낼 수 있습니다. 이 글은 언어 모델, 임베딩, 커스터마이징과 같은 주요 측면에 초점을 두고 챗봇 파인튜닝에 대한 상세하고 단계별 가이드를 소개합니다.

📚

    챗봇 구축을 위한 중요한 기술

    1. 프롬프트 엔지니어링을 위한 chatGPT3.5-turbo/4 활용
    2. 벡터 임베딩과 함께 chatGPT 활용
    3. DaVinci와 같은 기본 모델 파인튜닝

    GPT-3와 AI를 활용하여 챗봇을 파인튜닝하는 것이 대화 패턴을 형성하는 가장 효과적인 방법입니다.

    단계 1: 데이터 수집 - 챗봇의 기반 요소

    채팅봇의 품질은 훈련에 사용된 데이터에 크게 의존합니다. YouTube API, Whisper를 활용하거나 원하는 대화 스타일을 반영하는 트랜스크립트를 검색하십시오. 간결한 파이썬 스크립트를 사용하여 데이터를 수집하고 처리하는 것이 유용합니다.

    단계 2: 데이터 정제 - 최적 성능을 위한 경로

    최적의 챗봇 성능을 위해서는 우수한 데이터가 필요합니다. 문법적 정확성을 보장하고 데이터를 "프롬프트 완료 쌍"으로 구조화하는 것이 필요합니다.

    다음 chatGPT 프롬프트를 사용하여 프롬프트 완료 질문을 생성하세요:

    "다음 텍스트 트랜스크립트를 JSONL 형식으로 파인튜닝하기 위해서는 다음과 같이 변환해야합니다.

    예시 형식, {"prompt": "선다르 피차이(Sundar Pichai)가 어떤 인물인가요?", "completion": "선다르 피차이는 Alphabet Inc.와 이 하위 회사인 Google LLC의 CEO입니다."}

    주어진 텍스트를 기반으로 5-10개 맞춤형 질문을 만들어 JSONL 형식으로 포맷팅해주세요. 질문에 대한 "completion"은 텍스트에서 직접 가져와야합니다. 문장의 텍스트 전체를 사용하고 질문의 "you" 형식을 사용하세요:"

    단계 3: 파인튜닝 프로세스 - 마법같은 재료

    준비된 포맷팅된 데이터를 사용하여 GPT-3와 AI를 활용하여 챗봇을 파인튜닝하세요. 다음 단계를 따르세요:

    1. 터미널에서 파인튜닝 엔드포인트를 활성화
    2. 파인튜닝할 모델을 지정합니다.
    3. .jsonl 파일에 이름을 지정합니다.

    커스텀 파인튜닝 된 모델은 OpenAI 플레이그라운드에서 쉽게 접근할 수 있습니다.

    요약

    우수한 성능을 갖춘 파인튜닝 챗봇을 만들려면 다음 단계를 따르세요:

    1. 텍스트 데이터 수집
    2. 데이터 정제 및 포맷팅
    3. 프롬프트 - 완료 질문 개발
    4. GPT-3와 AI를 활용하여 파인튜닝 프로세스 실행

    이 포괄적인 가이드에 따라, 당신은 AI, 언어 모델 및 임베딩을 활용하여 참여하고 효율적인 대화 경험을 제공하는 챗봇을 만드는 장비를 갖추게 될 것입니다.