안녕하세요 😊 구글 google colab 1번 링크 first link : colab.research.google.com/drive/1THRlKaX4INcs_AWvLySBHEPebxYp09uS?usp=sharing 구글 Google colab 2번 링크 second link : colab.research.google.com/drive/1_7CT3Ri2Owba0OJJ5PzhRO-XoAIE5TZX?usp=sharing 이 영상 속 PPT를 PDF로 바꾼 파일은 아래 카페에 올려놨습니다. 자료가 도움이 되신 분들은 이 영상에 응원의 댓글을 달아주시면 감사하겠습니다. 좋아요와 댓글은 영상 제작에 큰 힘이 됩니다^^ 필로소피 AI 교육 네이버 카페 : cafe.naver.com/philosophyai/23?tc=shared_link
좋은 자료 정말 감사드립니다. 학습데이터를 만들때 질문1, 답변1 매칭이 되는데, 정황에 따른 답변을 하도록 학습을 시키고 싶다면 어떻게 하는게 좋을까요? 예를들어 고객상담을 하는 챗봇을 만든다하면 '프로그램이 안되요'라고 다짜고짜 질문을 하면 성함이 어떻게 되세요? 라고 답변을 해야할수도 있고, 어느 메뉴에서 어떤 메세지가 보이시나요? 라는 질문을 해야할수도 있고, 고객이 'a메뉴요' 라고 단답으로 답변을 했을때, 답변을 해줄수도 있지만 '어떤 모바일에서 접속하신건가요?' 와 같이 되묻는 질문을 해야할수도 있는데. 기존에 고객상담 했던 실제 상담데이터를 가지고 학습데이터를 만든다고 생각을하니 질문 1개와 답변1개로만 데이터 셋을 만들면 다소 괴랄한 데이터 셋이 될것 같다는 생각도 듭니다. instruction 부분에 앞서 주고받은 질답 내용을 포함시키고 최종 질문을 넣는게 좋을까요?
@@umtbum 안녕하세요^^ 저도 파인튜닝을 공부하는 중이라서, 제가 아는 선에서 말씀을 드리자면 파인튜닝 뿐아니라 RAG 자료, instruction 이렇게 3가지를 적절히 사용해서 만드시면 조금 더 성능이 나은 모델을 만드실 수 있으실 겁니다. RAG와 instruction 관련한 부분은 위 영상의 뒷부분에 나와있습니다. 감사합니다 😊🙏
안녕하세요 😊
구글 google colab 1번 링크 first link :
colab.research.google.com/drive/1THRlKaX4INcs_AWvLySBHEPebxYp09uS?usp=sharing
구글 Google colab 2번 링크 second link :
colab.research.google.com/drive/1_7CT3Ri2Owba0OJJ5PzhRO-XoAIE5TZX?usp=sharing
이 영상 속 PPT를 PDF로 바꾼 파일은 아래 카페에 올려놨습니다.
자료가 도움이 되신 분들은
이 영상에 응원의 댓글을 달아주시면 감사하겠습니다.
좋아요와 댓글은 영상 제작에 큰 힘이 됩니다^^
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좋은 강의.정말로 감사합니다
너무나 좋은 강좌 감사합니다. 관심있는 부분인데, 생소하지만 많은 도움이되네요. 종종 찾아올게요.
도움이 많이 되었습니다. 감사합니다!
잘 안 알려진 ai 채널 중에 정말 모래밭 속의 보석이네요. 주신 인사이트로 로컬 구성에 많은 도움을 받고 있습니다.
너무 좋은 Tutorial 입니다! 응원 합니다.
@@Dharmogata 감사합니다 😊🙏
훌륭합니다.
잘봤습니다. 큰 도움이 되고 있습니다. 화이팅!!
@@leeck_anderson9492 감사합니다 😊
좋은 영상 제작해주시고 자료까지 제공해주셔서 정말 감사드립니다!🙇♂
@@joonlab98 저도 감사드립니다 😊🙏
최고입니다
@@leehg090909able 최고로 감사드립니다 😊🙏
show final memory and time stats 부분이 Show current memory stats로 들어가있는거같아요!
Show current memory stats 가 2번있습니다!
@@EHJ-vc4lz 수정했습니다^^
감사합니다 😊
감사합니다 이해하는데 도움이되었습니다
@@ThreeKidsDadTV 저도 감사드립니다 😊🙏
Training시 wandb 관련하여 오류가 발생하는 경우는 training 전에 아래와 같이 wandb를 disable 처리하면 됩니다.
( 저의 경우 이렇게 해결했습니다. )
import wandb
wandb.init(mode="disabled")
@@bghae 댓글 감사드립니다!!^^
제가 컴퓨터 사용이 가능할 때, wandb 관련하여 구글 colab 코드 자체를 바꿔두는 것이 좋을 거 같습니다.
감사합니다 😊🙏
❤
😮
@@Paul-Wonder-Universe 😊
좋은 자료 정말 감사드립니다. 학습데이터를 만들때 질문1, 답변1 매칭이 되는데, 정황에 따른 답변을 하도록 학습을 시키고 싶다면 어떻게 하는게 좋을까요? 예를들어 고객상담을 하는 챗봇을 만든다하면 '프로그램이 안되요'라고 다짜고짜 질문을 하면 성함이 어떻게 되세요? 라고 답변을 해야할수도 있고, 어느 메뉴에서 어떤 메세지가 보이시나요? 라는 질문을 해야할수도 있고, 고객이 'a메뉴요' 라고 단답으로 답변을 했을때, 답변을 해줄수도 있지만 '어떤 모바일에서 접속하신건가요?' 와 같이 되묻는 질문을 해야할수도 있는데.
기존에 고객상담 했던 실제 상담데이터를 가지고 학습데이터를 만든다고 생각을하니 질문 1개와 답변1개로만 데이터 셋을 만들면 다소 괴랄한 데이터 셋이 될것 같다는 생각도 듭니다. instruction 부분에 앞서 주고받은 질답 내용을 포함시키고 최종 질문을 넣는게 좋을까요?
@@umtbum 안녕하세요^^
저도 파인튜닝을 공부하는 중이라서, 제가 아는 선에서 말씀을 드리자면
파인튜닝 뿐아니라
RAG 자료, instruction 이렇게 3가지를 적절히 사용해서 만드시면 조금 더 성능이 나은 모델을 만드실 수 있으실 겁니다.
RAG와 instruction 관련한 부분은 위 영상의 뒷부분에 나와있습니다.
감사합니다 😊🙏
좋은 배움 기회 감사합니다,
근데 저는 라마 한글 답변마다 외국어 단어가 너무 많이 섞여 나오는데요
이거 해결 방법이 있을까요 ㅡㅡ😅
@@aroneyoutube641 저도 감사드립니다^^
아직은 라마의 한국어 실력이 모자라서 외국어 단어가 계속 나오는 거 같습니다ㅜ
아직까지는 영어를 비롯한 몇몇 언어만 잘 하는 거 같더라고요..