#
소개

첫 번째 Bonus Unit에 오신 것을 환영합니다. 여기에서 함수 호출을 위한 대형 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 방법을 배우게 됩니다.

대형 언어 모델(LLM)에서 함수 호출은 필수 학습 기술이 되어 가고 있습니다.

여기서 핵심은 Unit 1에서 했던 것처럼 프롬프트 기반 접근 방식에만 의존하는 대신, 함수 호출을 통해 학습 과정에서 직접 행동을 수행하고 관찰된 정보를 해석하도록 모델을 훈련시켜 AI의 견고성을 높인다는 점입니다.

> Bonus Unit을 언제 진행해야 하나요?

> 이 섹션은 선택 사항이며 Unit 1보다 심화된 내용을 다루므로, 지금 바로 진행하거나 이 과정을 통해 지식이 더 쌓인 후에 다시 살펴보셔도 좋습니다.

> 하지만 걱정하지 마세요. 이 Bonus Unit은 필요한 모든 정보를 담고 있어, 미세 조정의 내부 작동 방식을 아직 배우지 않으셨더라도 함수 호출을 위한 핵심 개념을 하나하나 안내해 드립니다.

Bonus Unit을 가장 효과적으로 따라가려면:

1. 아직 Transformers로 대형 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 방법을 모른다면 여기를 확인하세요.

2. `SFTTrainer`를 사용하여 모델을 미세 조정하는 방법을 알고 싶다면 공식 문서를 참조하세요.

##
학습 내용

1. 함수 호출
   최신 LLM이 대화를 구조화하여 도구를 호출할 수 있게 하는 방법을 배웁니다.

2. LoRA (저차원 적응)
   계산 및 저장 오버헤드를 줄여주는 경량화되고 효율적인 미세 조정 방법입니다. LoRA는 대형 모델을 더 빠르고 저렴하게 훈련하고, 쉽게 배포할 수 있게 합니다.

3. 함수 호출 모델에서의 사고 → 행동 → 관찰 사이클
   간단하지만 강력한 접근 방식으로, 모델이 언제(그리고 어떻게) 함수를 호출할지 결정하고, 중간 단계를 추적하며, 외부 도구나 API로부터 받은 결과를 해석하는 과정을 구조화합니다.

4. 새로운 특수 토큰
   모델이 다음 항목들을 구별할 수 있도록 특수한 마커를 도입합니다.

   - 내부 “사고 과정” 추론
   - 함수 호출 요청
   - 외부 도구로부터 돌아오는 응답

Bonus Unit을 마치면 다음을 할 수 있습니다.

- 도구 관련 API의 내부 작동 방식을 이해합니다.
- LoRA 기법을 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
- 사고 → 행동 → 관찰 사이클을 구현하고 수정하여 견고하고 유지보수 가능한 함수 호출 워크플로를 만듭니다.
- 모델의 내부 추론과 외부 행동을 원활하게 구분할 수 있도록 특수 토큰을 설계 및 활용합니다.

그리고 함수를 호출하기 위해 직접 모델을 미세 조정하게 됩니다. 🔥

이제 함수 호출에 대해 본격적으로 살펴보겠습니다!

< > Update on GitHub