명령어 튜닝
명령어 조정은 원시 텍스트 예측기를 '요약' 또는 '정중한 답변 작성'과 같은 명령어를 실제로 따르는 모델로 바꾸는 훈련 단계입니다. 이것이 기본 모델이 도움이 되고 조종 가능하다고 느끼게 만드는 것입니다.
심층 분석
기본 언어 모델은 웹 텍스트의 다음 토큰을 예측하도록 훈련되었으므로 질문을 입력하면 대답하는 대신 더 많은 질문이 계속 이어질 수 있습니다. 명령어 튜닝으로 이 문제가 해결됩니다. 이는 감독된 미세 조정의 한 형태입니다. 모델은 번역, 요약, 분류, Q&A, 코딩 등 수천 가지 작업을 포괄하는 여러 쌍(지침, 이상적인 응답)에 대해 훈련됩니다. 동일한 지시 후 도움이 되는 답변 패턴을 반복적으로 봄으로써 모델은 '사용자가 요청한 대로 수행'이라는 일반적인 행동을 학습하고, 이는 훈련에서 본 적이 없는 지시로 일반화됩니다. 이 접근 방식은 FLAN, T0 및 Natural Instructions와 같은 작업에 의해 2021년경에 확립되었으며 선별된 지침 프롬프트 세트에 따라 GPT-3를 미세 조정한 OpenAI의 InstructGPT의 핵심이었습니다. 이는 대부분의 채팅 도우미가 구축된 기반입니다.
기술적 통찰력
기계적으로 명령 조정은 표준 지도 학습입니다. 즉, 가중치를 업데이트하는 경사도를 사용하여 모델의 예측 토큰과 참조 답변 간의 차이를 최소화합니다. 보상 모델을 사용하여 인간의 선호도에 따라 최적화하는 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)와는 다릅니다. 일반적인 레시피는 계층화되어 있습니다. 사전 학습, 작업 따르기 교육을 위한 SFT(명령 조정), 선택적으로 어조, 유용성 및 안전성을 개선하기 위한 RLHF입니다. 데이터 다양성은 단순한 양보다 더 중요합니다. 광범위한 작업 범위가 일반화를 주도합니다.
전략적 영향
속도와 규모
일관성을 유지하면서 언어 워크플로를 더 빠르게 진행할 수 있습니다.
접근 및 도달
언어와 의사소통 스타일 전반에 걸쳐 접근성을 확장합니다.
더 명확한 결정들
자동화가 반복을 처리하는 동안 팀은 판단에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
명령어 튜닝의 미래
데이터 품질이 양을 능가한다는 사실을 발견한 후, 이 분야는 손으로 작성한 거대한 데이터 세트에서 더 높은 품질의 부분적으로 합성된 데이터(때로는 신중하게 선택된 수천 개의 예시)로 전환하고 있습니다. 더 많은 도메인별 명령 조정(의학, 법률, 코딩), 다국어 및 다중 모드 명령 세트, 명령 데이터를 생성하고 필터링하는 자동화된 파이프라인을 기대합니다. 명령어 조정은 원시 사전 학습 모델과 사용 가능한 보조자 사이의 필수적인 다리 역할을 하며 정렬을 위한 기본 설정 최적화와 점점 더 결합됩니다.
실제 구현
기본 GPT 스타일 모델을 질문에 답하는 대신 답변하는 채팅 도우미로 전환
FLAN-T5는 여러 작업에 걸쳐 미세 조정되어 명시적으로 교육받지 않은 지침을 따를 수 있습니다.
훨씬 더 유용한 응답을 생성하기 위해 선별된 프롬프트에 따라 GPT-3가 교육 조정된 InstructGPT
지원팀과 법무팀이 작성한 지침-응답 쌍을 미세 조정하여 회사 내부 보조원 구축
위험 및 가드레일
환각 사실은 보고서, 지원 흐름 또는 연구 결과에 조용히 포함될 수 있습니다.
신속한 민감도는 유사한 요청 간에 일관되지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
액세스 제어가 약한 경우 민감한 텍스트 데이터가 노출될 수 있습니다.
구현 로드맵
출시 전에 출력 형식, 톤, 품질 표준을 정의하세요.
정확성이 중요할 때마다 신뢰할 수 있는 출처를 통해 대응하세요.
고위험 결과물에 대한 인적 검토 체크포인트를 유지합니다.
실패 패턴을 추적하고 프롬프트나 워크플로를 정기적으로 재교육하세요.
계속 탐색하세요
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접두사 튜닝
자주 묻는 질문
What is Instruction Tuning?
명령어 조정은 원시 텍스트 예측기를 '요약' 또는 '정중한 답변 작성'과 같은 명령어를 실제로 따르는 모델로 바꾸는 훈련 단계입니다. 이것이 기본 모델이 도움이 되고 조종 가능하다고 느끼게 만드는 것입니다.
명령어 튜닝은 RLHF와 어떻게 다릅니까?
명령어 조정은 목표 응답에 대한 지도 학습입니다. RLHF는 이후에 제공되며 학습된 인간 선호도에 따라 모델을 최적화합니다.
새로운, 보이지 않는 지침을 따르는 모델의 능력을 가장 크게 좌우하는 명령 조정 데이터의 속성은 무엇입니까?
다양한 작업을 다루면서 지침을 따르는 일반적인 동작을 가르치며, 이는 훈련에서 볼 수 없는 지침으로 일반화됩니다.
최신 채팅 도우미의 일반적인 교육 단계 순서는 무엇입니까?
모델은 먼저 원시 텍스트에 대해 사전 학습된 다음 작업을 따르도록 지침을 조정하고 톤과 안전을 위해 RLHF를 사용하여 정제하는 경우가 많습니다.