GPT3.5 Turbo Fine-tuning: 개인 비서 만들기

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GPT3.5 Turbo Fine-tuning: 개인 비서 만들기

Table of Contents

  1. 소개
  2. 데이터 세트 설치
  3. 데이터 포맷팅
  4. 훈련 및 검증 데이터 분리
  5. 데이터 저장 및 업로드
  6. 모델 탐색
  7. 추론하기
  8. 그래픽 인터페이스 만들기
  9. 예시 질문 및 답변
  10. 결론

소개

GPT 3.5 turbo 모델은 최근 공개되어 개인화된 데이터를 사용하여 개인 비서를 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 튜토리얼에서는 Yahoo 질문 응답 데이터 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트는 질문 열과 답변 열로 구성되어 있습니다. 본 튜토리얼에서는 모델 훈련을 위해 데이터를 특정 형식으로 포맷팅하고 훈련 및 검증 데이터를 분리합니다. 그 후, 데이터를 저장하고 OpenAI 플랫폼에 업로드하여 모델을 훈련시키고 추론합니다. 또한, 그래픽 인터페이스를 사용하여 모델과 상호작용하는 방법에 대해서도 알아봅니다.

1. 데이터 세트 설치

먼저, hugging face의 데이터 세트 패키지를 설치해야 합니다. 이 패키지는 hugging face에서 데이터 세트를 다운로드하는 데 사용됩니다. 데이터 세트가 설치된 후, 데이터 세트를 로드하기 위해 load_dataset 함수를 사용합니다. 트레이닝 세트만 사용합니다.

!pip install datasets

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("yahoo_answers")
train_dataset = dataset["train"]

2. 데이터 포맷팅

포맷팅은 모델 훈련에 필요한 데이터의 특정 형식으로 정리하는 작업입니다. 데이터를 특정 형식에 맞게 포맷팅하기 위해 작성된 함수를 사용합니다.

def format_data(input_data):
    formatted_data = []
    for data in input_data:
        role = {
            "role": "system",
            "content": "You are the user of the Yahoo platform. Please reply to the user's question using polite and respectful language."
        }
        content = {
            "role": "user",
            "content": data["question"]
        }
        response = {
            "role": "assistant",
            "content": data["answer"]
        }
        formatted_data.append({"role": role, "content": content, "response": response})

    return formatted_data

formatted_train_data = format_data(train_dataset[:500])

3. 훈련 및 검증 데이터 분리

포맷팅된 데이터 세트를 훈련 데이터와 검증 데이터로 분리합니다. 일반적으로 70%의 데이터를 훈련에 사용하고 나머지 30%는 검증에 사용합니다.

train_data = formatted_train_data[:350]
validation_data = formatted_train_data[350:]

4. 데이터 저장 및 업로드

이제 데이터를 JSON 파일로 저장하고 OpenAI 플랫폼에 업로드해야 합니다.

import json
from openai import upload_data

def save_data(data, filename):
    with open(filename, "w") as f:
        json.dump(data, f)

save_data(train_data, "train_data.json")
save_data(validation_data, "validation_data.json")

train_data_id = upload_data("train_data.json", purpose="fine-tuning")
validation_data_id = upload_data("validation_data.json", purpose="fine-tuning")

5. 모델 탐색

모델 훈련을 위해 fine-tuning이 필요합니다. 모델 이름, 훈련 데이터 ID, 검증 데이터 ID를 지정하여 fine-tuning을 시작합니다.

from transformers import GPT2LMHeadModel
from transformers import GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

model.train(
    training_data_id=train_data_id,
    validation_data_id=validation_data_id,
    num_epochs=3,
    train_tokens=100000
)

6. 추론하기

훈련된 모델을 사용하여 질문에 대한 답변을 추론할 수 있습니다.

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

def answer_question(question):
    input_data = {
        "role": "system",
        "content": "You are the user of the Yahoo platform. Please reply to the user's question using polite and respectful language."
    }
    question_data = {
        "role": "user",
        "content": question
    }

    response = model.generate_response(
        input_data=tokenizer.tokenize(input_data),
        question_data=tokenizer.tokenize(question_data),
        model_id=model.id,
        num_responses=1
    )
    return tokenizer.detokenize(response["choices"][0]["message"])

7. 그래픽 인터페이스 만들기

모델과 상호작용하기 위해 그래픽 인터페이스를 만들 수 있습니다. 이 인터페이스를 사용하여 질문을 할 수 있고 모델이 답변을 제공합니다.

import gradio as gr

def answer_question_interface(question):
    return answer_question(question)

iface = gr.Interface(
    fn=answer_question_interface,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Yahoo 포럼 사용자 비서",
    description="사용자의 질문에 대한 답변을 제공합니다."
)

iface.launch()

예시 질문 및 답변

  1. 질문: 인터넷 브라우저 중 어떤 것이 가장 좋은가요?

    • 답변: 개인의 취향과 용도에 따라서 가장 좋은 인터넷 브라우저는 다를 수 있습니다. 모질라 Firefox는 빠르고 메모리 사용량도 적어서 좋은 선택입니다.
  2. 질문: 어떤 모델을 사용하나요?

    • 답변: GPT 3.5 Turbo 0613 모델을 사용하여 fine-tuning을 수행합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 GPT 3.5 Turbo 모델을 활용하여 개인 비서를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. Yahoo 질문 응답 데이터 세트를 사용하여 데이터를 포맷팅하고 훈련 및 검증 데이터로 분리했습니다. 그 후, 데이터를 저장하고 OpenAI 플랫폼에 업로드하여 모델을 fine-tuning하고 추론하는 과정을 진행했습니다. 또한, 그래픽 인터페이스를 사용하여 모델과 상호작용하는 방법도 살펴보았습니다.

FAQ

Q: fine-tuning에 얼마나 많은 데이터를 사용해야 하나요? A: 일반적으로 70%의 데이터를 훈련에 사용하고 나머지 30%는 검증에 사용합니다.

Q: fine-tuning을 위해 어떤 모델을 사용해야 하나요? A: GPT 3.5 Turbo 0613 모델을 활용하여 fine-tuning을 수행할 수 있습니다.

Q: 그래픽 인터페이스를 사용하여 질문을 할 수 있나요? A: 네, 그래픽 인터페이스를 사용하여 질문을 할 수 있고 모델이 답변을 제공합니다.

Q: 개인 비서에 대해 더 알고 싶은데 어디에서 자세한 정보를 얻을 수 있나요? A: 자세한 정보는 해당 노트북의 링크에서 확인할 수 있습니다.

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