요약
Tip
자세한 내용은 텍스트 및 이미지 탭을 참조하세요.
이 모듈에서 학습한 내용은 다음과 같습니다.
- 관리형 훈련과 프로그래밍된 훈련(미리 보기)을 파인 튜닝 방법과 별도로 구분하세요.
- 프롬프트, 도구 또는 검색 방식을 변경하는 대신 모델의 가중치를 조정하는 것이 에이전트 품질 문제를 해결하는지를 파악하세요.
- 지도형 파인 튜닝, 강화 파인 튜닝, 직접 선호도 최적화 등 모델별 관리형 학습 방법을 선택하세요.
- 형식 및 품질 요구 사항을 충족하는 합성 예제를 포함한 학습 데이터를 준비합니다.
- 기준 평가, 측정 가능한 대상, 데이터 세트 분할 및 지원되는 학습 하이퍼 매개 변수를 사용하여 최적화 전략을 설계합니다.
- 라이브 학습 작업을 실행하지 않고 대화형 연습에서 Adventure Works 시나리오에 메서드 선택 결정을 적용합니다.