구글은 모델 튜닝의 혁신적 기술을 통해 AI 개인화의 새로운 방법을 발표했습니다. 이 기능은 이제 구글 AI 스튜디오와 Gemini API 인터페이스를 통해 접근할 수 있습니다. 이 발전의 핵심은 Gemini 1.0 Pro 모델을 매우 특수한 사용 사례에 맞게 맞추는 능력에 있습니다.
모델 튜닝은 AI 모델 결과를 향상시키는 비결입니다. 이것은 본질적으로 AI 모델을 특정 작업에 더 능숙하게 하는 것으로, 대상 예시를 통해 훈련함으로써 AI 모델에 ‘가르치는’ 것입니다. 이 방식은 소수의 예시만 제공해서는 달성하기 어려운 최고 수준의 출력 품질을 원하는 개발자들에게 이점을 줍니다.
자원 소모가 많은 전통적인 미세 조정 프로세스와 대조적으로, 구글은 Parameter Efficient Tuning(PET)을 도입했습니다. 이 방법은 개발자들이 훨씬 적은 데이터와 시간을 사용하여 우수한 품질의 사용자 정의 모델을 만들 수 있게 해줍니다. 이는 레이턴시와 비용을 모두 줄임으로써 알고리즘 변환 프로세스를 단순화합니다.
튜닝의 응용 프로그램은 분류 작업부터 정보 추출, 구조화된 출력 생성, 중요한 모델 개발 등으로 다양한 범위로 확장됩니다. 즉, 특수하고 직관적인 AI 모델의 향상된 성능에서 혜택을 받을 수 있는 작업입니다.
구글은 Google AI 스튜디오 내에서 쉽게 튜닝된 모델을 만드는 프로세스를 단순화했습니다. 사용자는 스튜디오 메뉴에서 “New tuned model”을 선택하여 프로젝트를 시작하도록 장려받습니다. 데이터는 기존 구조화된 프롬프트 또는 Google 스프레드시트 또는 CSV 파일과 같은 외부 소스에서 신속히 통합될 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 20개의 예시에서 시작하여 적어도 100개로 확대하는 것이 권장됩니다.
모델이 미세 조정되면 구조화된 또는 자유형 프롬프트를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 Gemini API는 다른 튜닝 방법을 제공하며, 훈련 데이터가 API 요청에 직접 공급될 수 있습니다.
구글은 전문 네트워크에서 피드백 및 사용 사례 공유에 대한 열망을 표현했습니다. 이것은 AI 분야에서 협력과 혁신을 촉진하기 위한 구글의 이러한 발전은 인공 지능을 민주화하고 맞춤형 및 직관적인 AI 모델을 만드는 도구로 개발자들에게 권한을 부여하기 위한 그들의 헌신을 강조합니다.
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