SJ_Koding

LLM을 파인튜닝 할 일이 생겼는데, 무엇보다 새로운 도메인에서 잘 추론할 수 있도록 하기위해 데이터셋이 당연히 많아야 한다고 생각했었다. 예를 들어 Function calling기능을 수행할 때, Function을 어느 prompt에서 호출할 지 잘 알기 위해서는 당연히 수많은 데이터셋으로 이를 구별시켜야 한다고 생각했다.그런데, 이 생각이 편향된 생각임을 깨닫게 된 논문이 Meta에서 발표한 LIMA: Less Is More for Alignment(2023) 논문이다. Abstract저자는 LLM이 훈련되는 두 단계에 대해 설명하고 있다. 첫 번째는 unsupervised pretraining으로 raw text로부터 general-purpose representations을 학습한다는 것이고, 두..