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자연어 지시문 형태로 표현된 다양한 작업으로 모델을 파인튜닝해, 학습 중에 본 적 없는 작업에서도 새로운 지시를 잘 따르도록 하는 것입니다.
인스트럭션 튜닝은 지시문 형태로 표현된 방대한 작업 모음으로 기본 모델을 파인튜닝하는 것입니다. Wei 외(2022)는 FLAN에서 이 방식이 처음 보는 작업에 대한 제로샷 성능을 크게 높인다는 것을 보여 주었고, Ouyang 외(2022)는 지시 데이터와 인간 피드백을 결합해 InstructGPT를 만들었습니다. 이것이 날것의 언어 모델을 유용한 어시스턴트로 바꾼 방법입니다.
단순히 텍스트를 이어 쓰는 것이 아니라, 시키는 일을 잘 해내는 모델로 만드는 단계입니다.
이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.
같은 프롬프트를 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity에서 나란히 실행해 보세요. 내 파일을 컨텍스트로 활용하고, 답변을 서로 교차 검증할 수 있습니다.
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