돌핀-2.1-미스트랄-7B: Microsoft의 오크라 논문을 기반으로한 불자유 LLM

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Jennie Rose

Published on 2023. 11. 10.

테크 커뮤니티에서 큰 반향을 일으키고 있는 돌핀-2.1-미스트랄-7B에 대한 궁극적인 안내서에 오신 것을 환영합니다. 이것은 단순히 또 다른 모델이 아닌 상용 및 비상업적 용도 양쪽에 사용할 수 있는 불자유강력 모델입니다.

이 기사에서는 이 모델이 독특하게 만들어지는 원리, 다른 모델들과의 비교 그리고 기계 학습 또는 인공 지능에 관련된 모든 사람들에게 혁신을 가져다주는 이유 등을 탐구해보겠습니다. 그러니 앉아서 돌핀-2.1-미스트랄-7B에 대해 깊이 알아보기 준비하세요.

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돌핀-2.1-미스트랄-7B란 무엇인가요?

돌핀-2.1-미스트랄-7B는 Hugging Face 플랫폼에 호스팅된 기계 학습 모델입니다. 이 모델은 불자유로, 데이터 세트를 필터링하거나 맞추어 정렬하지 않습니다. 이는 모델이 비윤리적으로 여겨질 수 있는 요청을 포함하여 모든 요청에 대해 높은 준수성을 가진다는 것을 의미합니다. 이 모델을 사용하기 전에, 윤리적 가이드라인에 부합하기 위해 자체 맞춤형 정렬 레이어를 구현하는 것이 좋습니다.

돌핀-2.1-미스트랄-7B로써 불자유 모델의 힘을 밝혀봅시다

"불자유"라는 용어는 기계 학습의 영역에서 자연스레 눈썹을 찌푸리게 만듭니다. 그렇다면 돌핀-2.1-미스트랄-7B와 같은 모델이 불자유하다는 것은 무엇을 의미할까요? 간단히 말하면, 이 모델은 받은 요청에 대해 높은 준수성을 가질 수 있도록 설계되었습니다. 이것은 모델의 강점이자 잠재적인 함정입니다.

• 강점: 불자유한 성격으로 다양한 응용 가능합니다. 학문, 연구, 비즈니스 모두에게 유연성을 제공할 수 있는 중요한 자산입니다.

• 함정: 그러나 반대로, 이 모델의 불자유한 성격은 비윤리적이거나 해로운 요청을 받을 수 있다는 것을 의미합니다. 따라서 자체 정렬 레이어를 추가하여 이러한 요청을 걸러내는 것이 매우 중요합니다.

정렬 레이어 구현을 위한 샘플 코드

# 기본 정렬 레이어를 구현하기 위한 파이썬 코드
def alignment_layer(request):
    unethical_keywords = ['harm', 'illegal', 'unethical']
    for keyword in unethical_keywords:
        if keyword in request.lower():
            return "요청에 비윤리적인 키워드가 포함되어 있습니다. 중단됩니다."
    return "요청이 알맞게 정렬되었습니다. 계속 진행하세요."

이 정렬 레이어를 추가함으로써, 모델이 윤리적인 가이드라인에 부합하는 요청만 처리하는 것을 보장할 수 있습니다.

돌핀-2.1-미스트랄-7B의 데이터셋

기계 학습 모델에서 데이터셋은 기반입니다. 돌핀-2.1-미스트랄-7B의 데이터셋은 Microsoft의 오크라를 구현한 오픈 소스입니다. 이 데이터셋은 언센싱, 중복 제거, 정리, 품질 개선이 이루어졌습니다. 그리고 Jon Durbin의 Airoboros 데이터셋까지 포함되어 창의성을 높여주었습니다.

• 데이터셋 수정: 원본 데이터셋은 수많은 수정을 거쳐, 더 융통성 있고 중복이 제거되어 더 잘 준수될 수 있도록 변경되었습니다.

• Airoboros 데이터셋: 이 추가적인 데이터셋은 모델의 창의성을 향상시켜 여러 작업에 적용할 수 있는 모델을 만들어줍니다. 돌핀-2.1-미스트랄-7B든 다른 기계 학습 모델들이든, 데이터셋을 꼼꼼히 준비함으로써 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

돌핀-2.1-미스트랄-7B는 다른 모델들과 어떻게 비교될까요?

기계 학습 모델은 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. OpenAI와 Meta와 같은 거장들이 분야를 지배하는 가운데, 돌핀-2.1-미스트랄-7B와 같은 신예는 어떤 성과를 거두고 있을까요? 그 답은 성능 지표와 독특한 기능을 통해 경쟁 상대들과 비교했을 때 그 뛰어난 점을 가진다는 것입니다.

돌핀-2.1-미스트랄-7B의 벤치마크

돌핀-2.1-미스트랄-7B는 그저 무리 속의 또 다른 모델이 아닙니다; 7b 리더보드에서 상위를 차지한 모델입니다. 경쟁이 치열한 상황에서 이러한 성과를 거둔 것은 상당한 성과입니다. 그러나 정확히 어떤 점이 이런 경쟁우위를 만들어주는 걸까요?

"ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b"의 벤치마크 수치:

• 평균: 67
• ARC: 63.99
• HellaSwag: 85
• MMLU: 63.44
• TruthfulQA: 55.57

돌핀-2.1-미스트랄-7B의 장점

• 성능 지표: 이 모델은 다양한 성능 지표에서 뛰어나며, 자연어 처리나 데이터 분석과 같은 다양한 응용 분야에 유연하게 사용할 수 있습니다. Dolphin-2.1-Mistral-7B는 언제나 우수한 성능을 발휘합니다.

• 유연성: 이 모델의 뛰어난 특징 중 하나는 검열되지 않은 성격입니다. 책임있게 사용할 경우, 연구원과 개발자 모두에게 강력한 도구가 될 수 있습니다.

Dolphin-2.1-Mistral-7B 대 Dolphin-2.0-Mistral-7B, 새로운 기능은 무엇인가요?

Dolphin-2.1-Mistral-7B 이전에 Dolphin-2.0-Mistral-7B가 있었습니다. 이전 버전은 좋은 평가를 받았지만, 최신 버전은 여러 가지 개선 사항을 제공합니다.

• 훈련 시간: Dolphin-2.1-Mistral-7B는 4개의 A100s에서 4 Epoch를 훈련하는 데 48시간이 걸렸습니다. 이전 버전 대비 성능이 향상되어 효율적입니다.

• 프롬프트 형식: 두 버전 모두 ChatML 프롬프트 형식을 사용하지만, 최신 버전은 더 향상된 성능을 위해 형식을 개선했습니다.

훈련 시간을 추적함으로써, 기계 학습 파이프라인의 효율성을 최적화할 수 있습니다.

요약하면, Dolphin-2.1-Mistral-7B는 이전 버전의 장점을 발전시키고 기계 학습 분야에서 경쟁력 있는 새로운 기능을 도입합니다. 경험 있는 개발자든 호기심 많은 열심히 공부하는 사람이든, 이 모델은 여러분에게 제공할만한 가치가 있습니다. Dolphin-2.1-Mistral-7B의 가능성을 실현하기 위해 Dolphin-2.1-Mistral-7B를 가능하게 한 후원자와 기여자들에 대해 더 알아보고 프로젝트에 이를 구현하는 실용적인 팁을 찾아보세요.

Dolphin-2.1-Mistral-7B 사용 방법

Dolphin-2.1-Mistral-7B가 무엇인지, 그리고 누가 만들었는지 설명했으니 이제 실제로 이 모델을 프로젝트에서 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

프로젝트에 Dolphin-2.1-Mistral-7B 설정하기

Dolphin-2.1-Mistral-7B를 시작하는 것은 간단하지만, 원활한 구현을 위해 몇 가지 중요한 단계를 따라야 합니다.

• 모델 다운로드: 첫 번째 단계는 Hugging Face 플랫폼에서 모델을 다운로드하는 것입니다.

• 일치 레이어 구현: 이전에 언급한 바와 같이, 윤리적으로나 해로운 요청을 걸러내기 위해 일치 레이어를 구현하는 것이 중요합니다.

모델 설정을 위한 샘플 코드

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
 
# 토크나이저와 모델 초기화
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Dolphin-2.1-Mistral-7B")
model = AutoModel.from_pretrained("Dolphin-2.1-Mistral-7B")

이러한 단계를 따르면 Dolphin-2.1-Mistral-7B를 기계 학습 파이프라인에 설정하고 그 기능을 활용할 수 있습니다.

ChatML로 프롬프트 사용하기

Dolphin-2.1-Mistral-7B는 ChatML 프롬프트 형식을 사용하므로, 다양한 작업에 맞게 프롬프트를 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다.

• 시스템 및 사용자 정의: ChatML에서는 시스템 및 사용자 역할을 정의하여 대화 흐름을 만듭니다.

• 사용자 정의 프롬프트: 특정 작업에 대한 모델의 응답을 안내하는 사용자 정의 프롬프트를 작성할 수 있습니다.

사용자 정의 프롬프트의 샘플 코드

# ChatML에서 사용자 정의 프롬프트를 생성하기 위한 파이썬 코드
system_prompt = "금융 고문입니다."
user_prompt = "어떤 좋은 투자 옵션이 있나요?"
 
# 프롬프트를 조합합니다
full_prompt = f"system: {system_prompt}\nuser: {user_prompt}"

프롬프트를 사용자 정의함으로써 프로젝트의 특정 요구에 맞게 모델의 응답을 맞출 수 있습니다.

결론

Dolphin-2.1-Mistral-7B는 단순히 기계 학습 모델이 아니라 다양한 기능과 기능성을 제공하는 다재다능한 도구입니다. 검열되지 않은 성격, 성능 지표, 혹은 오픈 소스 커뮤니티의 지원 등 여러분에게 흥미로운 점이 많습니다. 그러니 더 이상 기다릴 필요 없습니다. Dolphin-2.1-Mistral-7B의 세계로 뛰어들어 끝없는 가능성을 탐색해보세요.

Dolphin-2.1-Mistral-7B에 대한 포괄적인 가이드는 여기서 마무리됩니다. 이 기사가 도움이 되었고, 여러분이 이 혁신적인 모델을 프로젝트에 구현하기 위해 필요한 지식을 얻을 수 있길 바랍니다. 읽어주셔서 감사합니다!

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