파이썬으로 GPT 3.5 Turbo 조정하기! 전 과정의 단계별 안내

목차

1. 소개
2. GPT 3.5 Turbo의 세부 조정 방법
3. 수학 데이터 세트 생성
4. 데이터 세트 형식 변환
5. 데이터 업로드
6. 파일 목록 확인
7. 세부 조정 작업 시작
8. 세부 조정 작업 목록 확인
9. 현재 세부 조정 작업 확인
10. 세부 조정 작업 취소
11. 세부 조정 작업 관련 라이브 이벤트 확인
12. 세부 조정 작업 모델 삭제
13. 세부 조정 작업 결과 확인
14. 실시간 그래프 생성
15. 세부 조정 작업 중단 및 재개
16. 세부 조정 작업 성능 평가
17. 세부 조정 작업 관리
18. 세부 조정 작업 효과 및 한계
19. FAQ

GPT 3.5 Turbo의 세부 조정 방법

GPT 3.5 Turbo를 세밀하게 조정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 문서에서는 1000개의 4자리 곱셈 문제 데이터 세트를 생성하고, 이를 적절한 형식으로 세부 조정 데이터 세트로 변환하는 방법을 배웁니다. 데이터 세트를 업로드하고 서버에서 파일을 목록으로 확인한 다음, 세부 조정 작업을 시작하는 방법을 알아봅니다. 또한, 세부 조정 작업 목록을 확인하고 현재 실행 중인 세부 조정 작업을 검색하는 방법, 세부 조정 작업을 취소하는 방법, 그리고 세부 조정 작업과 관련된 현재 라이브 이벤트를 검색하는 방법, 그리고 세부 조정된 모델을 삭제하는 방법에 대해 알아봅니다.

우리의 Open AI Playground에서 세부 조정이 완료된 모델을 확인할 수 있으며, 해당 모델을 사용해 API로 Open AI 호출도 가능합니다. 또한, 세부 조정 작업을 호출하고 추적하는 방법, 단계별 학습 손실과 정확도를 받아 CSV 파일로 작성하며, 실시간 그래프를 생성하는 방법에 대해 배웁니다. 세부 조정 작업이 진행 중인 동안 실시간 학습 그래프는 평균적으로 이와 같이 그려집니다. 학습 손실은 이 부분, 학습 정확도는 이 부분입니다.

자, 그럼 시작해봅시다. 먼저 데이터를 생성하는 과정입니다. 생성할 데이터는 작업과 관련된 어떤 것이든 상관이 없으며, 이 예제에서는 곱셈 문제를 동적으로 생성합니다. 1자리 곱셈 200개, 2자리 곱셈 300개, 3자리 곱셈 400개로 구성된 파일들이 Patreon 링크를 통해 제공됩니다. 링크는 설명란에 있으며, 또는 www.ohfive.live에서 비슷한 내용을 찾아볼 수 있습니다. 문제를 생성할 때 CSV 파일을 사용하며, 아래와 같이 증가하는 복잡성으로 구성되어 있습니다.

텍스트 내용: """오늘은 GPT 3.5 Turbo의 세부 조정 방법에 대해 배울 것입니다. 4자리 곱셈 문제를 1,000개 생성하여 적절한 형식으로 세부 조정 데이터 세트로 변환합니다. 데이터 세트를 업로드하는 방법, 서버에서 파일을 확인하는 방법, 세부 조정 작업을 시작하는 방법, 세부 조정 작업 목록을 확인하는 방법, 현재 실행 중인 세부 조정 작업을 검색하는 방법, 세부 조정 작업을 취소하는 방법, 세부 조정 작업과 관련된 현재 라이브 이벤트를 검색하는 방법, 세부 조정된 모델을 삭제하는 방법 등을 배우게 됩니다. 우리는 Open AI Playground에서 세부 조정이 완료된 모델을 확인할 수 있으며, 해당 모델을 사용해 API를 통해 Open AI 호출도 할 수 있습니다. 또한, 세부 조정 작업을 호출하고 추적하며, 학습 손실과 정확도를 CSV 파일에 작성하고 실시간 그래프를 생성하는 방법도 배우게 됩니다. 세부 조정 작업이 진행 중일 때 우리의 학습 손실 그래프는 예시처럼 보일 것입니다. 이것은 학습 손실, 이것은 학습 정확도입니다. 시작해봅시다. 먼저 데이터를 생성하는 과정입니다. 생성할 데이터는 작업과 관련된 어떤 것이든 상관이 없으며, 이 예제에서는 곱셈 문제를 동적으로 생성합니다. 1자리 곱셈 200개, 2자리 곱셈 300개, 3자리 곱셈 400개로 구성된 파일들이 Patreon 링크를 통해 제공됩니다."""

GPT 3.5 Turbo의 세부 조정 방법

GPT 3.5 Turbo를 세밀하게 조정하는 방법에 대해 배워 봅시다. 이 문서에서는 1,000개의 4자리 수 곱셈 문제 데이터 세트를 생성하기 위한 과정을 알려드리고, 해당 데이터 세트를 적절한 형식으로 변환하여 세부 조정 데이터 세트로 활용하는 방법을 알려드리겠습니다. 또한, 데이터 세트를 업로드하는 방법, 서버에서 파일 목록을 확인하는 방법, 세부 조정 작업을 시작하는 방법, 세부 조정 작업 목록을 확인하는 방법, 현재 실행 중인 세부 조정 작업을 확인하는 방법, 세부 조정 작업을 취소하는 방법, 세부 조정 작업과 관련된 현재 라이브 이벤트를 확인하는 방법, 그리고 세부 조정된 모델을 삭제하는 방법 등을 알아보도록 하겠습니다.

우리는 Open AI Playground에서 세부 조정이 완료된 모델을 확인할 수 있으며, 해당 모델을 사용하여 API를 통해 Open AI 호출도 가능합니다. 또한, 세부 조정 작업을 호출하고 추적하며, 학습 손실과 정확도를 CSV 파일로 출력하고 실시간 그래프를 생성하는 방법도 알아보도록 하겠습니다. 세부 조정 작업이 진행 중일 때는 학습 손실 그래프와 학습 정확도 그래프가 지속적으로 업데이트됩니다. 학습 손실 그래프는 이렇게 표시되며, 학습 정확도 그래프는 이렇게 표시됩니다.

그럼 시작해봅시다. 먼저 데이터를 생성하는 과정입니다. 생성할 데이터는 작업과 관련된 어떤 것이든 상관이 없으며, 이 예제에서는 곱셈 문제를 동적으로 생성합니다. 1자리 수 곱셈 200개, 2자리 수 곱셈 300개, 3자리 수 곱셈 400개로 구성된 파일들이 Patreon 링크를 통해 제공됩니다. 링크는 설명란에 기재되어 있거나, www.ohfive.live에서 제공하는 비디오와 코드의 다운로드 링크에서 찾을 수 있습니다. 문제를 생성하는 과정은 CSV 파일 형식으로 구성되며, 복잡성이 점차 증가하는 형태로 구성되어 있습니다.