가이드 센터

[Fine-tuning] Datasets

1. 파일 연결 : 파인튜닝 업로드 탭에서 업로드한 Jsonl 파일을 파일 연결하면, 해당 리스트가 행에 추가됩니다.

2. 아이디 (ID) : 파인 튜닝 아이디는 특정 파인 튜닝 작업을 고유하게 식별하는 데 사용되는 문자열입니다. 이는 여러 파인 튜닝 작업을 관리하고 추적하는 데 도움이 됩니다. 각 파인 튜닝 작업마다 고유한 아이디가 부여되어 작업을 구분하고 결과를 모니터링할 수 있습니다.

3. 사이즈( Model Size) : 파인튜닝 과정에서 처리된 사이즈가 표시됩니다.

4. 시작일 : 파인 튜닝 작업이 시작된 날짜를 의미합니다. 시작일은 파인 튜닝 과정의 타임라인을 관리하고, 작업이 언제 시작되었는지를 기록하여 이력을 관리하는 데 사용됩니다.

5. 파일 이름 (Filename) : 파일 이름은 파인 튜닝에 사용되는 데이터 셋 파일의 이름을 의미합니다. 일반적으로 Jsonl 형식의 파일을 사용하며, 파일 이름은 파일의 내용을 설명하거나 버전을 식별할 수 있도록 명확하게 지정합니다.

6. 목적(Purpose ) : 목적은 파인 튜닝 작업의 목적을 명확히 설명합니다. 이는 모델을 파인 튜닝하여 달성하고자 하는 목표를 나타내며, 특정 작업, 응답 스타일, 또는 도메인에 맞춘 최적화를 목표로 할 수 있습니다.

7. 동작 : 파인 튜닝 처리시에 ① 파인튜닝 생성 ②콘텐츠 검색 ③ 삭제 등의 동작을 선택할 수 있습니다.

8. 파인튜닝 생성 (Create Fine-Tune ) : 파인튜닝 생성 버튼을 누르면 새로운 모델을 선택하고 생성할 수 있습니다.

이어서 모델을 선택하고 생성 버튼을 누릅니다.

파인튜닝 생성이 성공하면 다음과 같은 알럿창이 뜹니다. 트레이닝 탭에서 해당 리스트를 확인합니다.


9. 콘텐츠 검색 (Retrieve Content) : 콘텐츠 검색을 누르면 파인튜닝한 데이터셋 내용이 확인 됩니다.

10. 삭제(Delete) : 삭제 버튼을 누르면 해당 선택 행이 삭제 처리됩니다.

활용 사례 (Use cases)

[Use Cases] 번역 활용 사례

GPT의 번역 기능은 주어진 텍스트를 다른 언어로 변환하는 데 사용됩니다. 다음은 GPT 번역 기능의 주요 특징입니다: 1. 다양한 언어 지원:

활용 사례 (Use cases)

[Use Cases] 요약 활용 사례

GPT 요약 기능은 대량의 텍스트 데이터를 이해하고 핵심 정보를 추출하여 간결하게 요약해주는 기능입니다. 이 기능은 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 구현되며,

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AI thinking . . .