40만 개 합성 예제와 완전 오픈소스 파인튜닝 데이터셋을 활용하여 1.5B Qwen 모델을 GPT-4o 수준으로 bash 명령어 생성에 파인튜닝
요약
1.5B Qwen 모델을 GPT-4o 수준의 bash 명령어 생성 능력을 갖도록 파인튜닝하는 방법을 소개합니다. 40만 개의 합성 예제와 완전 오픈소스 데이터셋을 활용한 자동화된 학습 파이프라인을 통해 작은 모델도 높은 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다.
핵심 포인트
- 1.5B Qwen 모델을 bash 명령어 생성에 특화하여 파인튜닝함.
- 40만 개의 합성 예제와 오픈소스 데이터셋을 활용했음.
- 자동화된 학습 파이프라인으로 작은 모델의 성능 향상을 입증함.
순전히 취미 프로젝트로, 매우 작은 모델을 얼마나 밀어붙일 수 있는지 알아보기 위해 사용했습니다 (주로) 자동화된 학습 파이프라인을 이용했습니다.
합성 데이터: https://huggingface.co/datasets/dirac-run/ec-training-data
모델: https://huggingface.co/dirac-run/ec-1.5b-gguf 및 https://huggingface.co/dirac-run/ec-0.6b-gguf
클라이언트(Cli): https://github.com/dirac-run/ec
원하시는 대로 데이터 훈련/사용해 주세요.
/u/Comfortable-Rock-498가 r/LocalLLaMA에 제출했습니다. [링크] [댓글]
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