그런 다음 출력된 결과를 이미 가지고 있는 메타데이터와 결합하고 문서를 정리하는 규칙을 정
의할 수 있습니다. 프롬프트를 변경해 태그를 추출하거나 감정 분석 등을 수행하게 할 수도 있
습니다.
JSON
출력이 복잡한 구조를 갖기 시작하고, 미리 정해진 카테고리와 태그가 포함하게
되면,
GPT
모델이 일부 지침을 잊어버리거나 새로운 카테고리나 태그를 만들어낼 수 있습니
다. 이 경우
4
장에서 설명할 파인 튜닝을 통해 출력 형식을 학습시키면 더 나은 결과를 얻을 수
있습니다.
3.4.6
프로젝트
6
: 감정 분석
자연어 처리는 텍스트 분류에 많이 사용되며 그중 감정 분석은 대표적인 분야입니다. 감정 분
석의 목표는 주어진 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 파악하는 것입니다. 이는 표준 자연어 처
리 문제이며 허깅페이스(
https
://
oreil
.
ly
/
6dOQz
)에서 감정 분석을 위한 많은 모델을 찾
을 수 있습니다. 이 문제를 통해
LLM
의 기능을 소개할 예정입니다. 그러나 다른 선택지도 존재
한다는 점을 기억해야 합니다.
이 프로젝트는
2
장에서 소개된 매개변수
logprobs
매개변수를
chat
.
completions
엔드포
인트에서 사용하는 방법을 보여줄 좋은 기회입니다. 이 확률을 통해 생성된 토큰에 대한 모델
의
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month, and much more.
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.
Julian F.
Head of Cybersecurity
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.
Addison B.
Field Engineer
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.
Amir M.
Data Platform Tech Lead
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.