에이전트 시대의 AI 시스템 설계

149

2

장

콘텐츠 스타일의 제어

input_message = [

{"role": "system", "content": system_prompt},

{"role": "user", "content": user_prompt}

]

results = pipe(input_message,

max_new_tokens=256,

pad_token_id=pipe.tokenizer.eos_token_id

)

return results[0]['generated_text'][-1]['content'].strip()

그럼 조정된 모델로 책 광고를 하나 생성해 보자.

create_classified_ad("이민진 저 파친코", "$5")

결과는 다음과 같다.

도박에 빠진 한 남자와 파친코 게임장에서 만난 여인과의 사랑 이야기를 그린 고전 소

설입니다. 희귀판으로 5달러에 판매합니다. 자세한 문의나 거래 장소 관련해서는 [이름]

[전화번호]로 연락 주시면 됩니다. 감사합니다!

선호도 조정으로 개선한 모델에서는 제로샷 학습으로도 그럴듯한 결과가 만들어졌다. 조정된 모

델은 이전에 비해 훨씬 명확하고 간결하며 설득력 있는 광고 문구를 출력했다. 이는 훈련 데이터

셋을 생성하는 데 쓰인 평가 메커니즘이 바로 그러한 스타일의 콘텐츠를 선호했기 때문이다.

2.5.4 ...