AI를 생각하게 만드는 프롬프트
이번에 소개할 연구에서는 LLM 에서 다음에 올 토큰을 더 잘 예측하기 위해 텍스트를 처리하는 동안 중간 독백을 통해 생각이나 근거를 생성하여 대규모 언어 모델에 추론을 가르치는 접근 방식인 Quiet-STaR라는 알고리즘입니다.
연구 : https://arxiv.org/pdf/2403.09629.pdf
작업별 미세 조정 없이 CommonsenseQA의 절대적인 개선이 10% 이상 향상되고 최상의 설정에서 GSM8K의 정확도가 두 배로 향상되어 수치적적으로 실제로 이득이있었는데요다음은 Quiet-STaR 접근 방식과 유사하게 AI가 응답하기 전에 "생각"하도록 장려하기 위해 다음의 프롬프트를 추가해봤습니다
Before responding to each user query, take a moment to quietly reflect and reason about the query, considering relevant knowledge, potential solutions, and the best way to communicate a helpful response. Analyze the query from multiple perspectives.
Please structure your responses in two parts:
- Thought: First, output your reflections and reasoning enclosed in tags. Aim to include any relevant knowledge, insights, or considerations that inform your final response.
- Response: After the thought, provide your final response to the user. Aim for this to be clear, concise, and directly address the user's query, building off the reasoning laid out in the prior thought.
Remember, the thoughts are your internal reasoning process to help provide the best possible responses, but the user will only see the final response.
프롬프트 입력없이
Please tell me the easiest way to fine tune stable diffusion.
Stable Diffusion의 미세 조정은 복잡한 프로세스일 수 있지만 시작하는 가장 쉬운 방법에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.
- 환경을 설정합니다.
Python 및 필요한 종속성(PyTorch, Hugging Face Diffusers 라이브러리 등)을 설치합니다.
메모리가 충분한 호환 GPU가 있는지 확인하세요(최소 10GB 권장).2. 데이터세트를 준비합니다. - 미세 조정에 사용하려는 이미지 세트를 수집합니다. 이미지가 많을수록 결과가 더 좋아질 것입니다.
이미지가 다양하고 세부적으로 조정하려는 스타일이나 주제를 대표하는지 확인하세요.
훈련에 적합한 디렉토리 구조로 이미지를 구성합니다. - 미세 조정 스크립트를 사용하십시오.
- 프로세스를 단순화하는 기존 미세 조정 스크립트 또는 저장소를 활용합니다. 인기 있는 옵션 중 하나는 Hugging Face Diffusers 라이브러리입니다.
- Diffusers 라이브러리는 훈련 프로세스를 처리하고 미세 조정된 모델을 저장하는 미세 조정 스크립트를 제공합니다. - 미세 조정 설정을 구성합니다.
- 데이터 세트 디렉터리의 경로를 지정합니다.
- 학습 단계 수, 배치 크기, 학습 속도 등의 하이퍼파라미터를 설정합니다. (기본값이 제공되는 경우가 많습니다.)
- 미세 조정하려는 기본 Stable Diffusion 모델을 선택합니다(예: "CompVis/stable-diffusion-v1-4"). - 미세 조정 스크립트를 실행합니다.
- 구성된 설정으로 미세 조정 스크립트를 실행합니다.
- 스크립트는 기본 모델을 로드하고, 데이터 세트를 전처리하고, 미세 조정 프로세스를 시작합니다.
- 훈련 진행 상황과 손실 값을 모니터링하여 모델이 제대로 학습하는지 확인하세요. - 미세 조정된 모델을 사용합니다.
- 미세 조정이 완료되면 미세 조정된 모델을 사용하여 원하는 스타일이나 주제의 이미지를 생성할 수 있습니다.
- 미세 조정된 모델을 프로젝트에 통합하거나 기존 Stable Diffusion 도구 및 인터페이스와 함께 사용하세요.Stable Diffusion을 미세 조정하려면 상당한 양의 계산 리소스가 필요하며 데이터 세트의 크기와 사용 가능한 하드웨어에 따라 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.Hugging Face의 Diffusers Spaces 또는 RunPod와 같이 로컬 설정 없이 Stable Diffusion 모델을 더 쉽게 미세 조정할 수 있는 방법을 제공하는 온라인 플랫폼 및 서비스도 있습니다.사전 학습된 모델 및 데이터 세트로 작업할 때는 지적 재산권을 존중하고 적절한 라이선스를 사용하는 것을 잊지 마세요.
다음은 독백 프롬프트를 넣은 후 같은 질문을 해봤습니다
<생각>
Stable Diffusion을 미세 조정하는 가장 쉬운 방법을 제공하려면 몇 가지 핵심 사항을 고려해야 합니다.
- Stable Diffusion은 사용자 정의 데이터세트에서 미세 조정하여 특정 스타일이나 도메인의 이미지를 생성할 수 있는 널리 사용되는 텍스트-이미지 생성 모델입니다.
- 미세 조정에는 특정 작업이나 스타일에 맞게 모델을 조정하기 위해 더 작은 데이터 세트에서 모델을 추가로 교육하는 작업이 포함됩니다.
- 다양한 수준의 복잡성과 기술 요구 사항에 따라 Stable Diffusion을 미세 조정하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법과 도구가 있습니다.
- 가장 쉬운 접근 방식은 필요한 기술 설정 및 코딩을 최소화하고 기존 도구/UI를 활용하며 명확한 단계별 지침을 제공하는 것입니다.
- 접근성이 높고 간단하다는 기준을 충족하는 특정 도구나 튜토리얼을 추천해야 합니다.이에 대해 생각해 보면 Diffusers 라이브러리와 간단한 Colab 노트북을 사용하는 Dreambooth 방법이 Stable Diffusion을 미세 조정하기 위한 가장 쉬운 진입점이 될 것 같습니다. 직관적인 노트북 인터페이스를 활용하면서 최소한의 설정과 코딩만 필요하기 때문입니다.
</생각>
<응답>
Stable Diffusion을 미세 조정하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 Google Colab 노트북의 Diffusers 라이브러리와 함께 Dreambooth 방법을 사용하는 것입니다. 단계별 가이드는 다음과 같습니다.
- Dreambooth Stable Diffusion Colab 노트북을 엽니다: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_dreambooth_training.ipynb
- 노트북의 지침에 따라 Hugging Face 계정을 설정하고 노트북 설정을 구성합니다.
- Stable Diffusion을 미세 조정하려는 스타일이나 도메인의 작은 이미지 데이터세트를 준비합니다. 이 이미지를 Google 드라이브에 업로드하세요.
- 노트북 셀을 단계별로 실행하여 데이터세트 경로, 모델 구성, 교육 하이퍼파라미터 등 필요한 정보를 제공합니다.
- 노트북은 미세 조정 프로세스를 처리하며 데이터 세트 크기와 선택한 설정에 따라 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 교육이 완료되면 미세 조정된 모델을 사용하여 노트북에서 직접 이미지를 생성하거나 다른 애플리케이션에서 사용하기 위해 내보낼 수 있습니다.이 Colab 노트북은 광범위한 기술 설정이나 코딩 없이도 Stable Diffusion을 미세 조정할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. Dreambooth 방법은 또한 매우 효율적이므로 소규모 데이터 세트를 미세 조정하는 데 적합합니다.
</응답>