GPT 챗봇 Fine-tuning으로 성능 개선하기: 디테일한 가이드

안녕하세요! 공대남입니다!

AI 챗봇 개발에 입문하신 분들께서나 심화적인 학습을 원하시는 분들을 위해, 이번 포스트에서는 GPT 챗봇을 Fine-tuning 하여 성능을 개선하는 방법에 대해 자세히 다루려고 합니다.

Step 1: 데이터셋 준비하기

Fine-tuning을 진행하려면, 먼저 챗봇의 대화 흐름을 학습할 수 있는 대화형 데이터셋이 필요합니다. 이 데이터셋은 질문과 그에 대한 응답이 짝지어져 있는 형태로 구성되어야 합니다.

데이터셋은 직접 수집하거나, 공개된 데이터를 활용하거나, 수동으로 생성할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택하든 중요한 것은 챗봇이 학습할 대화 흐름과 유사한 대화를 포함하는 데이터셋을 준비하는 것입니다.

Step 2: 데이터 전처리하기

데이터셋을 준비했다면, 모델이 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 전처리해야 합니다. 대부분의 경우, 데이터는 토큰화, 인코딩 등의 과정을 거쳐야 합니다.

토큰화는 문장을 개별 단어나 구(phrase)로 나누는 과정입니다. 인코딩은 토큰화된 단어를 모델이 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 과정입니다.

Step 3: 모델 Fine-tuning하기

데이터 전처리를 마쳤다면, 이제 모델을 Fine-tuning 할 차례입니다. 여기서는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리에서 제공하는 'Trainer' 클래스를 사용해 GPT 모델을 Fine-tuning 합니다.

먼저, 데이터셋을 Training set과 Validation set으로 분할합니다. 이후, 'Trainer' 클래스를 초기화하고 'train' 메소드를 사용해 모델을 학습시킵니다.

모델이 어떤 작업에 Fine-tuning 되는지는 손실 함수(Loss function)에 의해 결정됩니다. 대화형 챗봇의 경우, 일반적으로 Cross-Entropy Loss 함수를 사용합니다.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

# TrainingArguments 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./gpt_chatbot",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=1,
    per_device_eval_batch_size=1,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
)

# Trainer 설정
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

# Fine-tuning
trainer.train()

 

Step 4: 챗봇 테스트 및 평가하기

모델을 Fine-tuning 했다면, 이제 새로운 대화 데이터에 대한 챗봇의 성능을 평가해봐야 합니다. 이를 위해 일반적으로 챗봇에게 질문을 던지고 그 응답을 분석합니다.

테스트 결과에 만족하지 못한다면, 모델 아키텍처를 수정하거나 더 많은 데이터로 모델을 Fine-tuning 하는 등 다양한 방법으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Fine-tuning은 챗봇의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 방법입니다. 하지만, 이 과정은 많은 컴퓨팅 리소스와 시간을 필요로 합니다. 따라서, 실제 프로젝트에서는 필요에 따라 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

 

저번 시간에 다룬 내용의 연장선이니 저번 내용을 보고 오면 더욱더 좋습니다.

2023.07.18 - [IT/GPT 개발] - GPT로 챗봇 만들기:Step-by-Step 가이드