chatGPT 파인튜닝 대화 서비스 소고 > 자유게시판

현재 국내외적으로 chatGPT의 효용성이 날로 증가하고 있다.

기존 chatbot이나 대화 시스템의 영역까지 chatGPT가 아우르고 있으며, 

장점은 단일 모델로 너무 다재 다능하다는 점이고, 단점은 사용료를 내야 한다는 점이다.

chatGPT 파인튜닝 모델도 GPT 3.0에서 3.5로 업데이트되면서, 

학습 데이터 구조가 "prompt","completion" 형식에서 system, user, assistant로 변화된 것 뿐만 아니라, 

언어 생성 능력에서도 아주 정갈한 문장을 생성하게 되었다.

우리가 파인 튜닝하는 것은, 기존 chatGPT에서 제공하지 못하는 영역에 대해서 좀 더 심도있게 다룰 수 있기 때문이며, 

이런 우리들의 작업으로 인하여 chatGPT는 앞으로 더욱 더 발전하게 될 것이다.

그리고, 대화분야에서도 힘들게 시나리오를 만들지 않아도, 상황에 맞는 적절한 대화를 무한정 생성하는 능력이야 말로, 

chatGPT의 잠재능력이라고 할 수 있겠다.

물론 한정된 영역에서의 대화는 다양하지 않지만, 사실 사람도 자기 관심 분야에 대해서는 했던 말을 또 하고 또 하지 않는가?

앞으로 전개 방향도 chatGPT를 fine-tuning해서 자기가 원하는 방향으로 대화를 길들여 가는 방향과,

chatGPT에서 사용하는 알고리즘으로 자체 GPT 대화모델을 구축해서 그걸 성장시켜 가는 방향이 있을 것이다.

어느 방향이든지 한정된 자원과 시간과의 싸움이 될 것이다.

에브리서비스 & 보리.AI 드림

- 음성처리, 영상처리, 자연어처리(대화), 데이터처리, AI/AR/MR/VR 분야 연구개발 서비스 전문업체

- 데이터바우처, AI바우처, 비대면 서비스 바우처 공급기업

- 특허등록 26건 등 AI관련 다양한 지식재산권 보유 기업

인공지능 서비스는 에브리서비스 everyservice.io 

인공지능 플랫폼은 보리.ai bory.ai  

언어훈련/치료는 스피치메이트 speechmate.io

노래 작곡은 송글 songle.ai
AI챗봇은 everytalk.io

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Conversation service through chatGPT fine tuning

Currently, the effectiveness of chatGPT is increasing day by day both domestically and internationally.

chatGPT covers the areas of existing chatbots and conversation systems, and the advantage is that it is very versatile with a single model, but the disadvantage is that you have to pay a usage fee.

The chatGPT fine tuning model was also updated from GPT 3.0 to 3.5.

Not only did the learning data structure change from the "prompt" and "completion" format to system, user, and assistant, but the language generation ability was also able to generate very neat sentences.

The reason we are fine-tuning it is because we can deal more in-depth with areas that the existing chatGPT cannot provide, and because of our work, chatGPT will develop further in the future.

And, even in the field of conversation, chatGPT's potential can be said to be the ability to create an infinite number of appropriate conversations according to the situation without having to create difficult scenarios.

  Of course, conversation in a limited area is not diverse, but in fact, don't people say the same thing over and over again about their field of interest?

There will be two directions for future development: one is to fine-tune chatGPT to tame the conversation in the direction you want, and the other is to build your own GPT conversation model using the algorithm used in chatGPT and grow it.

Either way, it will be a fight against limited resources and time.

everyservice.ai, bory.ai