llm 학습 데이터 (1) 썸네일형 리스트형 SELF-INSTRUCT: 대규모 언어 모델의 자율적 데이터 생성의 패러다임 변화 합성 데이터는 AI 연구와 실제 응용에서 중요한 역할을 합니다. 특히 개인정보 보호가 중요한 상황이나 데이터가 부족한 상황에서 합성 데이터의 활용이 두드러집니다. 합성 데이터를 사용함으로써 AI 모델은 실제 데이터를 사용하지 않고도 복잡한 패턴과 관계를 재현할 수 있으며, 이를 통해 개인정보 문제를 회피하고 데이터 부족 문제를 해결하며 비용을 절감할 수 있습니다. Stanford 연구팀이 개발한 SELF-INSTRUCT 프레임워크는 합성 데이터 생성의 중요한 진전을 나타내며, 대규모 언어 모델(LLM)이 자율적으로 지시사항과 해당 입출력 예시를 생성하도록 함으로써 이 분야의 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.SELF-INSTRUCT의 개념SELF-INSTRUCT는 소수의 수동으로 작성된 지시사항을 시드 태.. 이전 1 다음
