GPT-J: 예제와 함께하는 종합 가이드
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- Nikki Lopez
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인공 지능 (AI)은 최근 몇 년간 빠르게 발전을 이루었습니다. GPT-J라는 강력한 언어 모델도 그 중 하나로, 자연어 처리(NLP) 분야를 혁신하고 있습니다. 이 가이드는 GPT-J의 깊이 있는 이해를 제공하고, GPT-J의 다양한 기능을 살펴보며 코드 예제를 통해 GPT-J의 잠재력을 이용하는 방법을 설명합니다.
GPT-J 분석
Eleuther AI가 개발한 GPT-J는 60억 개의 파라미터를 가진 모델로, AI 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이전 버전인 OpenAI의 GPT-3 (1750억 개 파라미터)의 다소 낮은 파라미터 수보다 작지만, 코드 생성 작업에서는 GPT-3보다 뛰어납니다. 이러한 결과는 다양한 인터넷 텍스트에 대한 광범위한 훈련 덕분에 가능해졌으며, 이는 후속 텍스트 시퀀스를 예측할 수 있도록 하는 것입니다. 이 독특한 능력으로 인해 GPT-J는 언어 번역, 코드 완성, 채팅, 블로그 포스트 작성 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
GPT-J의 실질적인 사용 사례
코드 생성
GPT-J는 고품질의 기능적인 코드를 생성하는 데 우수합니다. 프로그램의 기능에 대한 간단한 입력이 주어지면 GPT-J는 이에 맞는 코드를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 TensorFlow를 사용하여 MNIST 데이터 세트에 대한 4층 컨볼루션 신경망(CNN)을 생성하도록 GPT-J에게 요청할 수 있습니다.
input = """
import tensorflow
# 4 layer CNN with a softmax output
# test on MNIST data set
"""GPT-J는 입력에 따라 코드의 나머지 부분을 생성하여 해당 작업을 수행하는 자세한 프로그램을 만들어 낼 것입니다.
챗봇 개발
GPT-J는 효과적으로 인간과 유사한 대화를 시뮬레이션하여 챗봇의 기능을 제공할 수 있습니다. 대화의 문맥을 유지하는 적절한 응답을 작성하기 위해 스크립트와 비슷한 방식으로 대화를 입력하면 GPT-J가 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.
다음 예를 살펴보십시오.
input = """
User: Hello, how's the weather today?
Bot:
"""이 입력에 따라 GPT-J는 대화를 계속할 수 있는 적절한 응답을 생성할 것입니다.
스토리 작성
GPT-J는 창의적인 글쓰기 작업에도 도움이 될 수 있습니다. 이야기를 시작하면 GPT-J가 유사한 스타일로 이어서 쓰도록 도와주어 작가에게 유용한 도구가 될 수 있습니다. 다음은 예시입니다:```python input = """ 한번에 시간이 오래된 마을에서 멀리 떨어진 곳에서... """
그 후 GPT-J는 이야기의 연속 부분을 생성하며, 이야기 구성을 유지합니다.
#### 언어 번역 및 정보 검색
GPT-J는 다양한 과학 논문을 비롯한 다양한 텍스트에 대한 교육을 기반으로 언어 번역 및 특정 정보 검색을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 영어 단어를 프랑스어로 번역하거나 특정 주제에 대한 상세 정보를 수집하려는 경우 GPT-J가 도움이 됩니다. 다음은 그 방법입니다.
```python
입력 = """
영어: 안녕
프랑스어:
"""input = """
양자 얽힘
"""GPT-J는 이러한 입력을 기반으로 번역 및 정보 제공합니다.
GPT-J로 상호 작용
브라우저를 통한 GPT-J
Eleuther AI는 자신들의 웹 페이지에 GPT-J를 위한 API를 포함시켰습니다. 이 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 입력 텍스트를 입력하고 모델이 완성하는 방식을 관찰할 수 있습니다. 또한 '온도'와 같은 조정 가능한 설정을 제공합니다. 이는 모델의 신뢰 수준을 제어합니다. 'Top-P'는 다음 단어 선택의 확률 분포를 결정합니다.
API에 액세스하려면 이 링크 (opens in a new tab)를 사용하십시오.
Google Colab에서 GPT-J 사용
Eleuther AI의 웹 사이트는 GPT-J의 출력 텍스트 길이를 제한합니다. 출력 길이를 제어하려면 Google Colab 노트북을 사용하는 것이 좋습니다.
다음은 GPT-J가 설치된 Google Colab 노트북 (opens in a new tab) 예입니다. 노트북을 열면 마지막 셀까지 모든 셀을 실행하십시오. 최종 셀을 사용하여 'Top-P', '온도' 및 입력 텍스트와 같은 설정을 조정할 수 있습니다. 또한 출력 길이를 원하는 대로 설정할 수 있습니다.
HuggingFace의 Transformers와 함께 GPT-J 실행
HuggingFace에서 제공하는 Python 라이브러리 'transformers'는 컴퓨터에서 GPT-J를 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 그러나 이것은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 적어도 16GB의 NVIDIA GPU와 16GB의 최소 CPU RAM이 필요합니다.
다음은 설치 명령입니다.
pip install tensorflow # or pytorch
pip install transformers필요한 패키지를 설치한 후 다음 Python 코드를 사용하여 모델을 로드하고 추론을 실행할 수 있습니다.
from transformers import GPTJForCausalLM, GPT2Tokenizer
```tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = GPTJForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
prompt = "한 번에 어느 날"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=5)
for i in range(5):
print(tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True))결론
강력한 능력과 다양한 활용성으로 인해, GPT-J는 AI의 미래를 형성하고 있습니다. 개발자, 작가 또는 연구원이든, GPT-J를 이해하고 효과적으로 사용하면 작업의 큰 힘을 발휘할 수 있습니다. 이 안내서는 GPT-J의 잠재력을 탐색하고 활용하기 위한 필수적인 지식과 도구를 제공합니다. 오늘부터 실험을 시작하여이 혁신적인 AI 모델이 제공하는 가능성을 해제하십시오.