학습 데이터 생성 (2) 썸네일형 리스트형 Cosmopedia: 대규모 사전 훈련 데이터셋 구축 방법론 자연어 처리 분야의 최근 발전은 대형 언어 모델(LLM)의 학습을 위해 합성 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 그러나 대규모 사전 훈련 데이터셋을 구축하는 과정은 여전히 만만치 않은 도전 과제입니다. 본 포스트에서는 Huggingface 팀이 제안한 Cosmopedia 프로젝트를 통해 이러한 도전 과제들을 해결하고, 대규모 사전 훈련 데이터셋을 구축하는 데 사용된 방법론을 설명하고자 합니다.SELF-INSTRUCT와 Evol-Instruct의 한계SELF-INSTRUCT와 Evol-Instruct 방법론은 인간의 개입 없이 자동으로 파인 튜닝 데이터셋을 생성할 수 있는 능력으로 많은 주목을 받았습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 파인 튜닝에 필요한 데이터를 생성하는 데 한정되어 있으며, 다양성이.. AI가 스스로 발전하는 데이터셋, WizardLM: LLM 학습의 새로운 패러다임 인공지능 모델의 성능을 향상시키기 위해 가장 중요한 요소는 무엇일까요? 바로 양질의 데이터입니다. 하지만 이러한 데이터를 수집하고 구축하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 그렇기 때문에 데이터의 질과 양을 모두 충족시키기 위해서는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 그래서 등장한 것이 바로 WizardLM입니다. 이 글에서는 AI가 스스로 데이터를 학습하고 생성하는 방법인 WizardLM의 개념과 그 특징, 그리고 이러한 방식이 어떻게 AI 모델 학습에 기여할 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.WizardLM이란 무엇인가?WizardLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키기 위한 데이터를 자동으로 생성하고 점진적으로 진화시키는 방식을 제안합니다. 핵심은 LLM이 스스로 지시문을 만들어내고, .. 이전 1 다음
