- Llama-2 모델의 세부 조정에 대한 기사, 실제 세계 사용 사례 3가지를 중점으로
- Llama-2와 Falcon 모델, GPT-4와 Claude-2와 같은 일반 언어 모델을 능가하는 기업용 애플리케이션에 대한 상업적으로 실행 가능한 솔루션으로 제시
- Llama-2 모델의 세부 조정이 정확도 향상에 크게 기여할 수 있음을 저자들이 보여줌, 일부 경우에는 GPT-4를 능가
- 세부 조정에 사용된 작업들, 비구조화된 텍스트에서 추출된 기능 표현(ViGGO), SQL 생성(SQL-create-context), 초등학교 수학 문제 답변(GSM8k) 포함
- 세부 조정이 간단한 작업이 아니지만, Ray와 Anyscale 같은 도구들이 프로세스를 더 빠르고, 저렴하고, 관리하기 쉽게 만들 수 있음을 기사가 강조
- Llama-2 모델을 특수한 작업에 활용하는 방법에 대한 기술적인 심층 분석 제공, 문제 정의, 평가 파이프라인 등을 논의
- 세부 조정이 기업들이 AI의 최신 발전을 더 빠르고 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있다고 저자들이 주장
- MathQA 데이터셋을 예로 들어 대형 언어 모델(LLMs)의 세부 조정의 효과성이 논의됨
- 세부 조정을 두 라운드로 나누는 것이 GSM8k 데이터셋에 대한 결과를 더 잘 만들어냄
- GPT-4와 Claude-2와 같은 폐쇄 소스 모델은 프로토타이핑과 초기 가치 증명에 유용하지만, 생산에서 효율적인 LLM 앱을 실행하는 데는 충분하지 않다는 기사의 제안
- 특정 작업에 대한 LLMs의 세부 조정은 개인 정보 보호, 대기 시간, 비용, 때때로 품질과 같은 요소를 고려할 때, LLMs에서 가치를 추출하는 유망한 해결책
- 세부 조정에 대한 초점은 데이터 수집과 평가 파이프라인 설정에 두어야 하며, 이는 사업과 연결된 다양한 솔루션 간의 타협을 이해하는 데 도움이 됨
- Anyscale은 Ray 위에 세부 조정 및 서비스 솔루션을 개발, 기업들이 자체 데이터와 클라우드에서 동일한 프로세스를 적용할 수 있게 함
- 이러한 솔루션에 대해 더 알고 싶은 사람들에게 Anyscale Endpoints를 권장
- 기사는 또한 Anyscale의 제공 항목 중 일부를 강조, Anyscale Compute Platform, Ray Open Source, 다양한 학습 자원 포함