Evaluating Fine-Tuned Phi Models with Responsible AI in Mind

이 글은 fine-tuning 가이드 이후에 작성했습니다. 전체 흐름을 닫고 싶었기 때문입니다.

커스텀 모델을 학습하고 배포하면 일이 끝난 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 모델이 특정 작업에 맞춰진 뒤에도 개발자는 그 모델이 어떻게 동작하는지, 어디에서 실패할 수 있는지, 의도한 사용 환경에 충분히 안전한 응답을 내는지 이해해야 합니다.

그래서 Azure AI Studio에서 Responsible AI 관점으로 fine-tuned Phi-3와 Phi-3.5 모델을 평가하는 글을 썼습니다.

저에게 남은 교훈은 모델 작업에는 세 부분이 있다는 점입니다. 만들고, 통합하고, 평가해야 합니다. 세 번째가 빠져 있다면 앞의 두 단계도 production에 준비된 상태라고 보기 어렵습니다.

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