NLP 모델 개발 간소화: Google Gemini로 BERT 증류하기

모델 증류는 더 큰 언어 모델의 지식을 유지하면서 더 작고 빠른 모델을 만드는 강력한 기술입니다. 이 튜토리얼은 Google Gemini를 교사 모델로, BERT를 학생 모델로 사용하여 오프라인 응답 기반 모델 증류에 중점을 둡니다. 이 과정은 AI 개발자가 맞춤형 작업 특정 모델을 개발하는 데 기초 모델을 활용할 수 있게 합니다.

모델 증류 과정의 첫 번째 단계는 데이터 준비입니다. Labelbox Catalog는 텍스트 데이터를 가져오고, 큐레이션하며, 필터링하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 사용자는 데이터셋을 업로드하고 다양한 필터를 사용하여 검색하며, 레이블링을 위해 텍스트를 준비할 수 있습니다. 이 단계는 이후 작업 흐름의 고품질 입력 데이터를 보장하는 데 중요합니다.

Labelbox의 Model Foundry는 사용자가 Google Gemini와 같은 최첨단 모델을 활용하여 자동 레이블링을 수행할 수 있게 합니다. 이 과정은 텍스트 자산을 선택하고, Gemini를 기초 모델로 선택하며, 모델 설정을 구성하는 것을 포함합니다. 사용자는 텍스트에 대한 특정 감정 레이블을 생성하기 위해 프롬프트를 사용자 정의할 수 있습니다. 생성된 레이블은 검토 및 내보내기가 가능하여 학생 모델의 미세 조정에 사용됩니다.

Gemini가 생성한 레이블을 사용하여 다음 단계는 BERT 모델을 미세 조정하는 것입니다. 이 과정은 실제 레이블을 가져오고, 텍스트 데이터를 처리하며, 훈련 및 검증 데이터셋을 생성하는 것을 포함합니다. 그런 다음 BERT 모델이 인스턴스화되고 준비된 데이터를 사용하여 미세 조정됩니다. 미세 조정된 모델은 향후 사용이나 다른 모델과의 비교를 위해 저장할 수 있습니다.

Labelbox Model은 미세 조정된 BERT 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 메트릭 및 시각화 도구를 제공합니다. 사용자는 서로 다른 모델 실행의 예측을 비교하고, 혼동 행렬을 분석하며, 정밀도, 재현율 및 F1 점수를 검사할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 개별 예측을 수동으로 검사하여 모델 성능에 대한 더 깊은 통찰을 얻을 수 있게 합니다.

모델 증류 프로젝트를 확장하기 위해서는 여러 가지 고급 고려사항을 다루어야 합니다. 여기에는 데이터셋 품질을 개선하기 위한 사용자 피드백 및 인간 전문가 평가 통합, 다중 모달 데이터 통합 계획, 데이터 수집 및 레이블링 프로세스 자동화, 다양한 데이터 모달리티를 위한 사용자 정의 가능한 사용자 인터페이스 개발이 포함됩니다. 이러한 전략을 구현하면 더 강력하고 확장 가능한 AI 솔루션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.