Command R 미세 조정이 더 쉬워졌습니다: Cohere와 W&B Models 통합 소개
Cohere와의 최신 통합에서 알아야 할 것
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Created on September 15|Last edited on September 15
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W&B Models와 Cohere fine-tuning API의 매끄러운 통합을 공개하게 되어 매우 기쁩니다. 이번 협업을 통해 Cohere의 Command R 계열 대규모 언어 모델(LLMs) fine-tuning이 한결 간단해지고, 번거로운 과정 없이 정확도를 높일 수 있습니다.
LLM을 파인튜닝해야 하는 이유
Cohere의 챗 모델, Command R 및 Command R+를 포함한 모델들은 기본 상태에서도 매우 뛰어난 성능을 발휘하여 폭넓은 일반 작업을 손쉽게 처리합니다. 하지만 fine-tuning은 특정 애플리케이션에 맞춰 성능을 맞춤화하고 이들 모델을 한 단계 더 끌어올리는 강력한 방법을 제공합니다.
파인튜닝은 모델의 일부 가중치를 조정해 고유한 작업에 특화하도록 합니다. 그 결과 요구에 정확히 맞춘 더 높은 정확도와 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. LLM 파인튜닝은 하이퍼파라미터를 미세 조정하고, 학습 데이터셋을 다듬으며, 학습 손실과 검증 손실을 모두 최소화하려는 반복적인 과정입니다. 이 과정은 시간도 오래 걸리고 복잡하며, 실험을 수동으로 추적하고 결과를 일일이 확인해 무엇이 효과적인지 찾아내야 하는 경우가 많습니다.
W&B Models 통합으로 간소화된 fine-tuning
Cohere fine-tuning API와의 최신 통합으로 이 라이프사이클이 한층 간소화됩니다.
Cohere API 호출에 한 줄의 코드만으로 실험 추적을 시작하는 모습을 상상해 보세요. 이제는 별도의 추적 시스템을 따로 관리하거나 지표를 수동으로 기록할 필요가 없습니다. 이 통합이 모든 과정을 대신 처리하여, 학습 손실과 검증 손실, 그리고 정확도와 같은 핵심 지표를 W&B Models 워크스페이스에 자동으로 기록합니다. 실시간 모니터링 덕분에 즉시 결과를 분석하고 반복 사이클을 더욱 빠르게 진행할 수 있습니다.
from cohere.finetuning import WandbConfig, FinetunedModelwandb_ft_config = WandbConfig(api_key="<wandb_api_key>",entity="my-entity",project="cohere-ft")...# start a fine-tuning run on coherecmd_r_finetune = co.finetuning.create_finetuned_model(request=FinetunedModel(name="cfqa-command-r-ft",settings=Settings(base_model=...dataset_id=...hyperparameters=...wandb=wandb_ft_config # pass your W&B config here),),)
W&B Models를 사용하면 러닝 시각화와 비교가 아주 간단합니다. 정확도, 손실, 기타 지표를 기준으로 여러 러닝을 손쉽게 비교하여 성능이 뛰어난 모델과 최적의 하이퍼파라미터를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 최적 구성 탐색이 더 빠르고 직관적으로 이루어집니다.
오버피팅은 fine-tuning에서 흔히 발생하는 함정이지만, 이번 통합을 통해 이를 쉽게 식별하고 대응할 수 있습니다. W&B Models의 파라미터 중요도 차트와 사용자 지정 선형 플롯을 활용하면 fine-tuning 러닝에서 오버피팅 ���호를 면밀히 점검하고, 이를 피하기 위해 하이퍼파라미터나 학습 데이터를 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
이 통합의 또 다른 이점은 실시간 인사이트입니다. train/validation loss와 accuracy 같은 핵심 지표가 W&B Models 워크스페이스에 자동으로 기록됩니다. 이 실시간 모니터링 덕분에 작업이 완료될 때까지 결과 분석을 기다릴 필요가 없어 반복 사이클이 빨라지고 워크플로가 가속화됩니다.
파인튜닝 작업을 중앙에서 기록으로 관리하는 것은 매우 중요합니다. 우리의 통합 기능은 이를 가능하게 합니다. 초기 실험과 파인튜닝된 모델 간의 계보를 모든 관련 지표와 함께 W&B Models 워크스페이스 내에서 추적하세요. 이 중앙화된 시스템은 재현성을 높일 뿐만 아니라 거버넌스와 감사 요건을 손쉽게 충족하도록 도와줍니다.
이 중앙화된 기록 시스템은 협업을 쉽게 만들어 줍니다. 팀은 실험 결과와 인사이트를 손쉽게 공유하여 모델 개발을 함께 반복 개선할 수 있습니다. 이러한 협업 방식은 사일로를 해소하고 ML 프로젝트를 가속화하며, 팀 전체가 동일한 정보와 맥락을 공유하도록 돕습니다.
시작은 간단합니다
이 통합을 시작하는 방법은 간단합니다. Cohere fine-tuning API 호출에 W&B 설정을 직접 지정하면 나머지는 통합 기능이 알아서 처리합니다. 파인튜닝 작업이 시작되면 W&B Models 워크스페이스에서 지정한 프로젝트로 이동하세요.
그곳에서 파라미터 중요도 차트와 선형 플롯을 포함한 ���양한 지표가 자동으로 생성된 패널로 표시됩니다. 이 패널은 사용자 지정이 가능하므로, 학습과 검증 손실 곡선을 비교해 오버피팅과 같은 특정 영역에 집중할 수 있습니다. 데이터를 자세히 탐색하고, 서로 다른 러닝을 비교하며, 성능이 가장 뛰어난 모델 버전과 해당 하이퍼파라미터를 손쉽게 찾아보세요.
시작하려면, 다음 단계를 따라주세요 Cohere 파인튜닝 쿡북. 통합에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요 Cohere API 문서 그리고 the W&B Models 개발자 가이드.
결론
Cohere fine-tuning API와 새롭게 통합된 W&B Models는 Command R fine-tuning 프로세스를 간소화하려는 개발자에게 강력한 도구입니다.
모델 성능에 대한 더 깊은 인사이트를 제공하고 실험 추적과 협업을 단순화함으로써, 이번 통합은 특정 사용 사례에 맞춘 더 높은 정확도를 달성하도록 돕습니다. 동시에 시간은 절약하고 복잡성은 줄입니다. 새로운 통합으로 파인튜닝 워크플로를 강화하고, Command R 모델이 달성할 수 있는 한계를 끌어올리세요.
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