단 몇 줄의 코드로 LLM을 더욱 정확하게 만드는 방법

너무 오래; 읽다

AI 혁명은 ChatGPT와 같은 LLM(대형 언어 모델)의 출현으로 바뀌어 데이터 복잡성에 대한 승리를 나타냅니다. 이러한 LLM은 대규모 데이터 세트(최대 페타바이트)와 인간 언어의 복잡한 특성으로 인해 어려움에 직면해 있습니다. Cleanlab과 같은 데이터 중심 도구는 AI 데이터 처리에 혁명을 일으키고 데이터 개선 프로세스를 자동화하며 발전을 민주화했습니다. 실제 데이터 세트의 주석 오류(7~50%)로 인해 훈련을 방해하므로 데이터 중심 AI가 필수적입니다. OpenAI와 Cleanlab과 같은 도구는 데이터 품질을 우선시하여 모델 정확도를 크게 향상시킵니다. Python 데모는 Cleanlab이 라벨 문제를 감지하고, 데이터를 필터링하고, 모델을 재교육하여 정확도를 63%에서 66% 이상으로 높이는 방법을 보여줍니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 GPT-5와 같은 미래의 LLM에 대한 가능성을 제시합니다.