GPT-3.5 파인튜닝 API로 자신만의 모델을 만들어보자

안녕하세요. 생각소년입니다.

 

오늘은 최근에 공개된 OpenAI의 GPT-3.5 파인튜닝 API에 대해 알아보겠습니다. GPT-3.5 파인튜닝 API는 기존의 GPT-3 모델을 자신의 데이터와 목적에 맞게 커스터마이징 할 수 있는 기능을 제공하는데요, 이를 통해 더 높은 품질과 성능을 얻을 수 있습니다. 그럼 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API란?

GPT-3.5 파인튜닝 API는 OpenAI가 2023년 8월에 발표한 새로운 자연어 처리 서비스입니다. GPT-3.5는 GPT-3의 개선 버전으로, 더 많은 데이터와 파라미터를 사용하여 학습한 모델입니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API는 이 모델을 기반으로, 사용자가 자신의 데이터를 업로드하고 원하는 목적에 맞게 모델을 재학습할 수 있게 해 줍니다. 이렇게 재학습한 모델은 OpenAI의 API를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API의 장점은?

GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용하면 다음과 같은 장점을 얻을 수 있습니다.

 

더 높은 품질과 성능

GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용하면, 기존의 GPT-3 모델보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

 

예를 들어, 스타일, 톤, 형식 등의 측면을 조절하거나, 특정 도메인이나 언어에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다. 또한, 재학습한 모델은 기본 GPT-4 수준의 성능을 달성하거나 초과할 수도 있다고 합니다.

 

더 짧고 간결한 프롬프트

프롬프트란 모델에게 어떤 작업을 수행하도록 지시하는 문장입니다. 프롬프트는 보통 몇 개의 예시와 함께 작성되는데요, 이는 모델이 충분히 학습하지 못한 경우에 필요한 방법입니다.

하지만 GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용하면, 프롬프트에 예시를 넣지 않아도 되고, 프롬프트의 길이도 줄일 수 있습니다. 이는 비용과 시간을 절약하는데 도움이 됩니다.

 

더 쉽고 편리한 사용법

GPT-3.5 파인튜닝 API는 OpenAI의 플랫폼에서 간단한 과정을 거쳐 사용할 수 있습니다. 우선 자신의 데이터를 준비하고 업로드하고, 재학습할 모델과 하이퍼파라미터를 설정합니다. 그리고 재학습이 완료되면, 생성된 모델을 바로 API를 통해 사용할 수 있습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용해야 하는 경우는?

GPT-3.5 파인튜닝 API는 자연어 처리의 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 하지만 모든 경우에 파인튜닝이 필요한 것은 아닙니다. 파인튜닝은 시간과 비용이 많이 드는 작업이므로, 먼저 프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 체이닝, 함수 호출 등의 기법을 사용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는지 확인해 보는 것이 좋습니다.

 

이러한 기법들은 빠른 피드백과 더 나은 결과를 얻을 수 있게 해 줍니다. 또한, 파인튜닝을 하기 전에 이미 좋은 프롬프트를 만들어두면, 파인튜닝의 효과도 더 크게 나타납니다. 그렇다면 어떤 경우에 파인튜닝을 사용해야 할까요? 다음과 같은 경우에 파인튜닝을 고려해 볼 수 있습니다.

 

스타일, 톤, 형식 등의 측면을 조절하고 싶은 경우

자신의 브랜드나 서비스의 목소리에 맞게 모델의 출력을 조절하고 싶다면, 파인튜닝을 통해 모델에게 그러한 특징을 학습시킬 수 있습니다.

 

특정 도메인이나 언어에 맞게 모델을 최적화하고 싶은 경우

의료나 법률과 같은 전문적인 분야에서 모델을 사용하고 싶다면, 해당 분야의 데이터로 모델을 재학습시켜서 정확도와 신뢰도를 높일 수 있습니다. 또는, 한국어와 같이 GPT-3.5가 잘 다루지 못하는 언어에서 모델을 사용하고 싶다면, 해당 언어의 데이터로 모델을 재학습시켜서 성능을 개선할 수 있습니다.

 

기존의 프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 체이닝, 함수 호출 등의 기법으로 원하는 결과를 얻지 못하는 경우

코드 완성이나 API 호출과 같은 형식이 엄격한 작업에서 모델의 출력이 일관되지 않거나 오류가 많은 경우, 파인튜닝을 통해 모델에게 그러한 형식을 학습시킬 수 있습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API와 GPT 4의 성능차이는?

GPT-3.5 파인튜닝 API와 GPT 4의 성능차이에 대해 알아보겠습니다. GPT-3.5 파인튜닝 API는 기존의 GPT-3 모델을 자신의 데이터와 목적에 맞게 커스터마이징 할 수 있는 기능을 제공하는데요, 이를 통해 더 높은 품질과 성능을 얻을 수 있습니다.

 

예를 들어, 스타일, 톤, 형식 등의 측면을 조절하거나, 특정 도메인이나 언어에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다. 또한, 재학습한 모델은 기본 GPT-4 수준의 성능을 달성하거나 초과할 수도 있다고 합니다.

 

GPT-4는 GPT-3.5보다 더 많은 데이터와 파라미터를 사용하여 학습한 모델입니다. GPT-4는 GPT-3.5보다 더 똑똑하고, 더 긴 프롬프트와 대화를 다룰 수 있으며, 사실적인 오류를 덜 만듭니다. 하지만 GPT-4는 GPT-3.5보다 응답을 생성하는데 더 오래 걸리고, 시간당 프롬프트 제한이 있습니다 .

 

따라서, GPT-3.5 파인튜닝 API와 GPT 4의 성능차이는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API는 자신의 데이터와 목적에 맞게 모델을 커스터마이징 할 수 있으며, 비용과 시간을 절약하고, 지연 시간을 감소시킬 수 있습니다.

GPT-4는 더 많은 데이터와 파라미터로 학습한 모델로, 더 똑똑하고, 더 긴 프롬프트와 대화를 다룰 수 있으며, 사실적인 오류를 덜 만듭니다. 하지만 응답을 생성하는데 더 오래 걸리고, 시간당 프롬프트 제한이 있습니다.

 

GPT-3.5 파인튜닝 API의 사용료는?

GPT-3.5 파인튜닝 API의 사용료는 다음과 같습니다.

 

파인튜닝 작업의 경우, 재학습할 모델과 하이퍼파라미터에 따라 다르게 책정됩니다.

 

예를 들어, gpt-3.5-turbo-0613 모델을 사용하고, 배치 크기는 8, 에폭 수는 3, 학습률은 0.0001로 설정할 경우, 1K 토큰당 $0.008의 비용이 발생합니다.

 

파인튜닝한 모델을 사용하는 경우, 입력과 출력에 대한 토큰 수에 따라 다르게 책정됩니다.

 

예를 들어, gpt-3.5-turbo-0613 모델을 파인튜닝한 모델을 사용하고, 입력이 4K 토큰, 출력이 16K 토큰일 경우, 1K 토큰당 $0.012의 비용이 발생합니다.

 

파인튜닝한 모델을 사용하는 경우, 기본 모델의 사용료도 함께 부과됩니다. 예를 들어, gpt-3.5-turbo-0613 모델을 파인튜닝한 모델을 사용하고, 입력이 4K 토큰, 출력이 16K 토큰일 경우, 기본 모델의 사용료로 1K 토큰당 $0.0040의 비용이 추가로 발생합니다.

 

따라서, gpt-3.5-turbo-0613 모델을 파인튜닝하고 사용하는 경우, 총비용은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

 

파인튜닝 비용 = (재학습할 토큰 수 / 1K) x $0.0080 사용 비용 = ((입력 토큰 수 + 출력토큰 수) / 1K) x ($0.0120 + $0.0040)

 

예를 들어, 재학습할 데이터가 총 100K 토큰이고, 입력이 4K 토큰, 출력이 16K 토큰일 경우,

파인튜닝 비용 = (100 / 1) x $0.0080 = $0.80 사용 비용 = ((4 + 16) / 1) x ($0.0120 + $0.0040) = $0.128

 

총비용 = 파인튜닝 비용 + 사용 비용 = $0.80 + $0.128 = $0.928

 

GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용하는 방법은 무엇인가요?

 

 

1. 자신의 데이터를 준비하고 업로드합니다.

데이터는 JSON 형식의 파일로, 각 줄에 하나의 입력-출력 쌍이 들어가야 합니다. 예를 들어, 번역 작업을 위한 데이터는 다음과 같이 작성할 수 있습니다. {“input”: “Hello, how are you?”, “output”: “안녕하세요, 잘 지내세요?”} {“input”: “I like this song.”, “output”: “이 노래 좋아해요.”} {“input”: “What is your name?”, “output”: “이름이 뭐예요?”}

 

2. 플랫폼에서 새로운 파인튜닝 작업을 생성합니다.

재학습할 모델과 하이퍼파라미터를 설정합니다. 예를 들어, gpt-3.5-turbo-0613 모델을 사용하고, 배치 크기는 8, 에폭 수는 3, 학습률은 0.0001로 설정할 수 있습니다.

 

3. 파인튜닝 작업이 완료되면, 생성된 모델을 바로 API를 통해 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드로 파인튜닝한 모델에게 질문을 할 수 있습니다. import openai openai.api_key = “sk-…” response = openai.Completion.create( engine=“gpt-3.5-turbo-0613”, model=“my-fine-tuned-model”, prompt=“Where are you from?”, max_tokens=10 ) print(response[“choices”][0][“text”])

 

GPT-3.5 파인튜닝 API의 한계는?

GPT-3.5 파인튜닝 API는 시간과 비용이 많이 드는 작업이므로, 모든 경우에 파인튜닝이 필요한 것은 아닙니다.

먼저 프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 체이닝, 함수 호출 등의 기법을 사용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는지 확인해 보는 것이 좋습니다. 이러한 기법들은 빠른 피드백과 더 나은 결과를 얻을 수 있게 해 줍니다.

 

또한, 파인튜닝을 하기 전에 이미 좋은 프롬프트를 만들어두면, 파인튜닝의 효과도 더 크게 나타납니다. 현재 GPT-3.5 파인튜닝 API는 gpt-3.5-turbo-0613 모델만 지원하며, GPT-4 모델은 올해 안에 지원될 예정입니다 . 함수 호출과 gpt-3.5-turbo-16k 모델과의 호환성도 추후에 제공될 예정입니다.

 

마치며

GPT-3.5 파인튜닝 API는 자연어 처리의 새로운 가능성을 열어준 서비스입니다. 자신의 데이터와 목적에 맞게 모델을 커스터마이징 할 수 있으며, 더 높은 품질과 성능을 얻을 수 있습니다. 또한, 간단하고 편리한 사용법으로 쉽게 접근할 수 있습니다. GPT-3.5 파인튜닝 API를 사용하여 자신만의 모델을 만들고, 다양한 자연어 처리 작업에 적용해 보세요.