제가 직접 경험해본 결과로는, ChatGPT의 파인튜닝 과정에서 발생할 수 있는 여러 오류 중 하나인 “Error code: 400″에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 이 오류는 주로 데이터 형식과 관련된 문제로 발생하며, 해당 오류 해결을 위한 올바른 데이터 포맷 사용이 필수적입니다. 아래를 읽어보시면 필요한 정보와 방법을 자세하게 알 수 있을 거에요.
Error Code: 400 해결 절차
파인튜닝을 시도할 때 가장 일반적으로 마주하는 오류는 “Error code: 400” 에요. 이 에러는 파일이 기대하는 형식과 다를 때 발생합니다. 특히, “gpt-3.5-turbo” 모델은 특정한 chat-completion 형식을 요구하죠. 이 형식의 예시는 아래와 같아요.
json
{"messages": [{"role": "system", "content": "시스템 요구 사항"}, {"role": "user", "content": "유저가 치는 채팅"}, {"role": "assistant", "content": "챗지피티 답변 예시"}]}
여기서 messages는 레이블(role)에 따라 여러 개의 내용을 포함할 수 있어요.
- 데이터 형식 확인
데이터가 올바른 형식인지 확인하는 것이 중요해요. 제가 직접 확인해본 결과로는, 데이터 형식이 규정된 요구 사항과 일치하지 않을 때 이 문제가 발생하더군요. 예를 들어, 아래와 같이 10개 이상의 데이터를 JSONL 파일에 적어주어야 해요.
| Role | Content |
|---|---|
| system | 시스템 요구 사항 |
| user | 유저의 예시 입력 |
| assistant | 챗지피티의 예시 답변 |
이 형식을 따르지 않으면 “invalid_request_error”를 초래할 수 있어요.
2. 데이터셋 구성 방법
하나의 데이터셋에는 다음과 같이 구성해야 해요.
system: 시스템 요구사항 예- 예: “당신은 철자를 틀릴 수 있습니다.”
예: “당신은 돌려말하기를 할 수 있습니다.”
user: 챗지피티를 사용하는 예시 입력예: “안녕하세요, 날씨는 어떻습니까?”
assistant: 챗지피티의 응답 예시- 예: “안녕하세요! 오늘의 날씨는 맑고 기온은 20도입니다.”
이런 식으로 10개 이상의 데이터 세트를 JSONL 포맷에 맞춰 작성하는 것이 필요해요.
데이터셋 준비의 중요성
직접 경험해본 바로는, 데이터의 양과 질이 파인튜닝 모델의 성능에 크게 영향을 미친다고 느꼈어요. 데이터셋이 충분히 많고 다양할수록 정확한 모델이 설정될 가능성이 높아져요. 따라서 데이터셋을 준비할 때는 다양한 상황을 감안한 예시들을 포함하는 것이 좋답니다.
1. 다양한 예시 수집
모델 훈련 시 다양한 입력 예시를 포함하는 것이 중요해요. 예를 들어:
- 인터넷에서 자주 묻는 질문들
- 특정 주제와 관련된 피드백
- 사용자의 다양한 연령대와 성향을 고려한 입력 예시 등
이렇게 수집된 데이터가 실제 사용 시 사용자들에게 더 적절한 답변을 제공할 수 있도록 도와줘요.
2. 에러 메시지 확인하기
에러가 발생할 경우, API로부터 반환된 에러 메시지를 잘 읽어보는 것이 필요해요. 제가 직접 체크해본 결과로는, 에러 메시지 안에서 문제가 발생한 원인을 정확하게 파악할 수 있었어요. "message": "File 'file-(파일 코드)' is in prompt-completion format."의 경우, 파일 형식이 잘못되었음을 암시해줘요.
파인튜닝 과정 진행
제가 알아본 바로는, 아래 코드를 사용하여 JSONL 파일을 불러와야 해요. 아래는 제가 실제로 사용해본 코드인데, 이 코드를 참고하실 수 있답니다.
“`python
file = client.files.create(
file=open(“data_example.jsonl”, “rb”),
purpose=”fine-tune”
)
client.fine_tuning.jobs.create(
training_file=file.id,
model=”gpt-3.5-turbo”
)
“`
이렇게 데이터를 성공적으로 불러온 후, 파인튜닝 작업을 생성할 수 있게 됩니다.
파인튜닝의 결과 확인
파인튜닝이 완료된 후에는 성공 여부를 확인할 필요가 있습니다. 제가 경험해본 바로는, 파인튜닝이 성공하면 확인 메일을 받게 되고, 해당 결과는 아래 링크에서 확인할 수 있어요:
여기에서 다양한 학습 결과와 성능 지표에 대한 정보를 확인할 수 있어요.
1. 성공적인 파인튜닝
파인튜닝이 성공하면, 모델 코드와 작업 코드가 주어져요. 이를 통해 모델의 업데이트나 추가적인 세부 조정을 가능하게 합니다. 특히, 훈련된 토큰과 epoch 수에 대한 정보도 제공되니 활용해보시면 좋고요.
2. 가격 및 사용량 관리
마지막으로, 파인튜닝 모델의 가격은 일반 모델에 비해 상대적으로 비쌉니다. 그래서 사용량 관리 측면에서도 주의가 필요해요. 사용 기록은 usage 페이지에서 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
ChatGPT의 파인튜닝에서 발생하는 일반적인 에러는 무엇인가요?
파인튜닝 과정에서 “Error code: 400” 에러가 발생할 수 있어요. 이는 데이터 형식이 잘못된 경우에 주로 발생하죠.
데이터셋 준비 과정은 어떻게 되나요?
데이터는 {"messages": [...]} 형식으로 준비되며, role과 content 쌍으로 구성됩니다.
파인튜닝 성공 여부는 어떻게 확인하나요?
파인튜닝이 완료되면 메일이 전송되며, 결과는 OpenAI 플랫폼에서 확인할 수 있어요.
데이터셋에 몇 개의 예시가 필요하나요?
최소 10개 이상의 예시 데이터가 필요해요.
에러 코드 해결과 파인튜닝 데이터를 구축하는 과정에서는 정확한 형식 준수와 데이터의 질이 매우 중요하다는 것을 느꼈어요. 위 내용을 토대로 조금 더 원활하게 파인튜닝을 진행하실 수 있기를 바랍니다.
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