어떤 회사가 도메인별 질문에 답변할 수 있도록 파운데이션 모델을 instruction-fine-tune하려고 합니다. 회사는 훈련 데이터를 어떻게 준비해야 할까요?

파운데이션 모델을 instruction-fine-tune하여 도메인별 질문에 답변하게 하려면, 모델이 학습할 수 있는 질문-답변 형식의 데이터가 필요합니다. 회사 산업 도메인과 관련된 질문과 그에 대한 정확한 답변 쌍을 생성하면, 모델은 이 데이터를 통해 해당 도메인의 지식을 이해하고 특정 질문에 응답하는 방법을 학습합니다. 다른 옵션들은 적절하지 않습니다. 내부 문서와 자료를 단순히 병합하는 것은 모델이 질문에 답변하는 데 필요한 구조화된 학습 데이터를 제공하지 않습니다. 외부 회사 리뷰를 긍정/부정으로 레이블링하는 것은 감성 분석 작업에 적합하며, 도메인별 질문 답변과는 관련이 적습니다. Few-shot 프롬프트는 모델의 동작을 유도하는 데 사용될 수 있지만, 모델 자체의 도메인 지식을 학습시키기 위한 훈련 데이터 준비 방법은 아닙니다.