Vertex AI를 사용하여 특정 작업을 위한 기초 모델 미세 조정

기초 모델(GPT-4, BERT 등)은 광범위한 패턴과 지식을 포함하는 대규모 사전 학습 시스템입니다. 미세 조정은 이러한 모델을 특수한 작업에 적응시키는 기계 학습 기술로, 일반적인 기능과 도메인 특정 요구 사항 간의 간격을 메웁니다. 미세 조정에는 특정 작업에 대한 데이터를 사용하여 사전 학습된 모델의 매개 변수를 조정하여 원하는 응용 프로그램에 특화하는 것이 포함됩니다. 이는 모델의 성능과 효율성을 향상시킵니다. Vertex AI는 개발자가 기계 학습 모델을 구축, 학습 및 배포하는 데 도움이 되는 Google Cloud 플랫폼으로, 미세 조정에 이상적인 선택입니다. Vertex AI는 통합 환경, 확장성, 사전 구축된 모델 및 AutoML 도구를 제공하여 AI와 함께 작업하는 것을 더 쉽고 효율적으로 만듭니다. Vertex AI에서 모델을 미세 조정하려면 사전 학습된 모델을 선택하고 데이터 세트를 준비한 다음 미세 조정 프로세스를 시작합니다. 데이터 세트를 준비하는 것은 관련 데이터를 수집하고, 데이터를 정리하고, 구조화된 형식으로 조직하는 것을 포함합니다. 미세 조정 후에 모델을 엔드포인트에 배포하여 애플리케이션에서 추론에 액세스할 수 있습니다. 이러한 단계를 따르면 개발자는 고유한 요구 사항을 충족하는 기초 모델을 효과적으로 미세 조정하여 Vertex AI의 강력하고 사용자 지정된 AI 솔루션을 제공할 수 있습니다. 미세 조정은 모델을 처음부터 학습하는 데 필요한 리소스가 제한된 경우에 가치가 있으며, 개발자가 기존 모델을 기반으로 하여 특수한 작업에서 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.