Llama3 파인튜닝 Rag 활용한 사업적 접근방법 및 데모

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  • Опубликовано: 11 дек 2024

Комментарии • 11

  • @sangjinryu6076
    @sangjinryu6076 6 месяцев назад +1

    감사합니다. 항상 좋은 강의 잘 보고 있습니다.

  • @musicphimhan7530
    @musicphimhan7530 5 месяцев назад

    감사합니다. 많은 도움 받고 있습니다.

  • @byungtaekim2753
    @byungtaekim2753 2 дня назад +1

    혹시 코드는 어디서 볼수 있나요? 항상 감사합니다~

    • @HKCODE
      @HKCODE  2 дня назад +1

      @@byungtaekim2753 안녕하세요 소스코드 및 관련 영상은 파트별 쭉 올리긴 하였으나. 최근에 통합영상 올린게 있어 공유합니다. 영상 설명에 코드 링크도 포함되어 있습니다^^!
      ruclips.net/video/Aos8VNIzUCg/видео.htmlfeature=shared
      코드 다이렉트 위치는 아래링크 참고요
      vo.la/hvDSiM

    • @byungtaekim2753
      @byungtaekim2753 2 дня назад

      @@HKCODE 강사님 정말 감사합니다~~~ 근데 404 떠요^^;;;;;

    • @HKCODE
      @HKCODE  2 дня назад

      @@byungtaekim2753 복붙이 잘못되었나 보군요.. 다시 링크! 링크 주소는 같은데 뭔가가 딸려들어간거 같습니다. 이제 정상적으로 접속됩니다!
      vo.la/hvDSiM

    • @byungtaekim2753
      @byungtaekim2753 День назад

      @@HKCODE 감사합니다^^

  • @maxan1344
    @maxan1344 5 месяцев назад

    감사합니다. 강의 잘 보고 있습니다. 질문이 있어 댓글 남깁니다.
    1. 파인튜닝 할 llama 모델을 선정할 때 instruct 모델과 일반 모델 중에 어떤것으로 학습을 시키는게 나을까요?
    2. 앞선 강의에서 일반 모델과 instruct 모델을 학습 시킬때 데이터를 다르게 저장시켰는데 그 이유가 있을까요?

    • @HKCODE
      @HKCODE  5 месяцев назад

      instruct 모델이 질문답 유형에 특화된 모델이라 챗봇을 타겟으로한다면 맞습니다. instruct가 아닌 모델은 질문 답 에 전문화된 모델은 아닙니다!

    • @HKCODE
      @HKCODE  5 месяцев назад

      추가로 데이터셋 관련해서는
      최근 알파카 포맷으로 접근하고 있습니다
      . 이게 사용자 피드백과 사용 편의성을 고려하여 설계되었기 때문에, 실제 애플리케이션에서 더 유용합니다! (문제/답 형태이기도 하고 실제 알파카 포맷으로 튜닝 후 성능도 좋은 평가를 받고 있습니다)
      아래는 알파카 포맷 예시 입니다!
      {
      "instruction": "문장 요약을 해보세요.",
      "input": "문장원문.",
      "output": "텍스트 요약 결과"
      }

    • @maxan1344
      @maxan1344 5 месяцев назад

      답변 감사합니다!