LLM(대형 언어 모델)을 위한 데이터 주석 방법 개선

대규모 언어 모델(LLM)의 미세 조정은 도메인별 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델을 재교육하여 특정 작업이나 도메인에 적용하는 것입니다. 데이터 주석은 미세 조정 프로세스에서 중요한 역할을 하며 모델이 이해해야 하는 특정 정보로 데이터에 레이블을 지정하는 것과 관련됩니다.

1. 데이터 주석의 원리

데이터 주석은 데이터에 라벨, 태그 등의 메타데이터를 추가하여 머신러닝 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 것입니다. 대규모 언어 모델의 미세 조정을 위해 데이터 주석의 원칙은 모델이 특정 도메인의 언어와 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있도록 안내 정보를 제공하는 것입니다. 일반적인 데이터 주석 방법에는 엔터티 인식, 감정 분석 및 관계 추출이 포함됩니다.

2. 데이터 주석 방법

2.1 개체 인식

개체 인식은 텍스트에서 명명된 개체 및 기타 유형의 개체를 식별하는 것이 목적인 정보 추출 기술입니다. 모델은 텍스트에 주석을 추가함으로써 엔터티 정보를 이해하고 추출할 수 있습니다.

엔티티 식별 방법

BIO 표기법은 엔터티의 위치를 ​​표시하는 데 사용되는 방법입니다. 그 중 B는 엔터티의 시작을 나타내고, I는 엔터티의 내부를 나타내고, O는 비엔티티를 나타낸다. 예를 들어 "B-PER"는 사람 이름의 시작 부분을 나타내고, "I-PER"는 사람 이름의 내부를 나타내며, "O"는 비엔티티를 나타냅니다. 이 방법은 텍스트의 엔터티를 식별하고 분류하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

② 엔터티 카테고리 태그: 위치 태그 외에도 위치를 나타내는 "LOC", 조직을 나타내는 "ORG"와 같은 특정 태그를 사용하여 엔터티의 카테고리를 나타낼 수도 있습니다.

2.2 감성 분석

감성 분석의 목표는 텍스트에서 저자의 감성 성향을 파악하는 것인데, 여기에는 일반적으로 긍정적, 부정적, 중립적 감정이 포함됩니다. 모델이 텍스트 뒤에 숨겨진 감정적인 색상을 이해할 수 있도록 텍스트에 감정적인 경향을 표시하는 것이 원칙입니다. 감정 분석을 통해 텍스트의 감정적 의미를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

감정 분석 방법

①감정 태그 : "긍정"(긍정), "부정"(부정), "중립"(중립) 등 텍스트의 감정 경향을 표시하여

②감정 강도 표시: 때로는 "강하게 긍정적", "강하게 부정적", "중립" 등과 같이 감정의 강도를 표시할 수도 있습니다.

2.3 관계 추출

관계 추출이란 모델이 엔터티 간의 연결과 기능을 이해하는 데 도움이 되도록 텍스트에서 엔터티 간의 관계를 추출하는 것을 말합니다. 원칙은 모델이 이러한 관계를 이해하고 정보 추출 및 추론을 더 잘 수행할 수 있도록 텍스트의 엔터티 간의 연관성에 주석을 다는 것입니다.

관계 추출 방법

①관계 태그: 특정 태그를 사용하여 "주체-객체", "구성원-조직" 등 개체 간의 관계를 나타냅니다. 이러한 태그는 모델이 엔터티 간의 다양한 유형의 관계를 이해하여 특정 작업에 더 잘 적용할 수 있도록 도와줍니다.

위의 데이터 주석 방법은 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 방법은 모델에 풍부한 정보를 제공하여 텍스트 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 하여 도메인별 작업에서 모델의 성능과 효율성을 향상시킵니다.

3. 예시 설명

사전 훈련된 언어 모델이 있고 의료 분야의 질문 답변 작업을 위해 이를 미세 조정하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 모델이 의료 관련 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 의료 영역의 데이터에 주석을 달아야 합니다.

3.1 개체 인식

질병, 약물, 의학 용어 등과 같은 의학 텍스트의 개체에 주석을 달 수 있습니다. 예를 들어, "환자가 심장병으로 입원했습니다"라는 문장의 경우 BIO 표기법을 사용하여 "심장병"을 "질병" 범주로 라벨링할 수 있습니다.

3.2 감정 분석

의료 분야에서 감정 분석은 치료 계획에 대한 환자의 감정적 성향, 의사의 태도 등을 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, "환자는 수술 치료에 대해 불안하다"라는 문장의 경우 "불안"을 "부정적 감정"으로 분류할 수 있습니다.

3.3 관계 추출

의학 Q&A에서는 질문과 답변의 관계를 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, "어떤 증상이 환자에게 당뇨병이 있음을 나타낼 수 있습니까?"라는 질문의 경우 "증상"과 "당뇨병" 간의 관계를 표시할 수 있습니다.

요약

데이터 주석은 엔터티 인식, 감정 분석, 관계 추출 및 기타 방법을 통해 모델에 더 많은 맥락 정보를 제공하여 특정 도메인의 언어와 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 해줍니다. 이 레이블이 지정된 데이터는 모델이 특정 작업을 보다 정확하게 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 효과적인 데이터 주석을 통해 미세 조정된 모델은 특정 분야의 요구 사항에 더 잘 적응하고 실제 응용 분야에서 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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