Cognitive Core에 기여

Cognitive Core에 기여

에이전트의 캐릭터 코어를 풍부하게 하는 것을 목표로 하는 기여자는 AI 개발의 다양한 측면에 초점을 맞춘 몇 가지 주요 기여 방법을 가지고 있습니다.

모델 기여

Contributors may contribute models in two forms:

• Model Enhancement Submission/ New Model Submission: 수집된 데이터로 대규모 언어 모델(LLM)을 학습하거나 업데이트합니다. 이는 집합적 데이터 저장소 또는 독점 데이터 세트를 사용하여 수행할 수 있으며, 특정 도메인에 대한 AI의 응답을 조정하는 것을 목표로 합니다.

• 사전 훈련된 모델(Pre-trained Model): 특정 도메인 지식 세트로 사전 훈련된 새로운 모델을 개발하여 특정 영역에서 LLM의 성능과 지식 범위를 향상시킵니다.

• 캐릭터 카드 제출: 프로토콜 앱의 기존 기본 모델을 사용하여 에이전트에게 새 캐릭터 카드를 제출합니다.

캐릭터 카드 제출

T이 조항은 다음과 같은 경우에 적용됩니다.

• 모델을 제외한 에이전트 세부 정보를 조정할 수 있습니다.

이렇게 하려면 포털을 사용하여 변경 사항을 입력하고 제출하기만 하면 됩니다. 에이전트에 현재 활용할 기존 모델이 있는 경우에만 캐릭터 카드 변경 사항을 제출할 수 있습니다. 그렇지 않으면 모델 제출 프로세스를 사용해야 합니다.

“캐릭터 카드를 조정하고 싶습니다”를 선택

And그리고 원하는 대로 변경합니다.

Model Enhancement Submission/ New Model Submission/ 사전 학습된 모델

이 섹션은 다음과 같은 경우에 적합합니다.

• 모델 미세 조정: 에이전트에 대해 특별히 미세 조정된 모델이 있는 경우.

모든 에이전트 기여에 대해 ‘character.json’라는 캐릭터 카드와 함께 모델을 제출하십시오.

다음은 전체 모델의 샘플 폴더 제출을 위한 구조입니다.

복사

FolderName/
├── YourModelPackageName/
│   ├── YourModel.gguf
│   └── ModelFile (additional model file if necessary)
└── character.json

• FolderName/: 기본 폴더입니다. 모델에 필요한 모든 파일을 캡슐화합니다.

• YourModelPackageName/: 기본 폴더 내의 하위 폴더입니다. 여기에는 모델 파일()과 추가 모델 파일(여기서는 설명을 위해 레이블이 지정됨)이 포함되어 있습니다. 이 폴더의 이름은 적절한 식별을 위해 제출 시 제공한 “패키지 이름”과 정확히 일치해야 합니다.YourModel.ggufModelFile

• character.json: 이 파일은 YourModelPackageName과 함께 기본 폴더 내에 직접 배치됩니다. 제출하는 가상 모델의 캐릭터 카드 역할을 합니다.

복종

제출하려면 ‘I want to Change the Model’을 선택하고 위에 제공된 지침에 따라 모델 파일을 업로드합니다.

모델 제출을 위한 팁

• 모델 이름 지정: 공백 없이 모두 소문자를 사용하고 이름이 의미가 있는지 확인합니다.

• 모형 명세: - 모델 파일을 최소 4비트로 양자화합니다. - 모델을 130억 개 이하의 매개변수로 제한합니다.

• 템플릿 표시: 사용된 채팅 템플릿을 명확하게 명시합니다(예: “알파카 템플릿”).

• 응답 형식: 모델은 별표로 래핑된 작업과 함께 Alichat 형식을 사용해야 합니다.

• 호환성 검사: 기존 AI 시스템과의 모델 호환성을 확인합니다.

• 문서화: 모델의 기능 및 사용 사례에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다.

• 윤리적 고려 사항: 편향을 피하기 위해 윤리적 AI 관행을 준수합니다.

• 성능 메트릭: 유효성 검사 결과 또는 성능 메트릭을 포함합니다.

• 업데이트 및 유지 관리 계획: 향후 모델 업데이트 및 유지 보수에 대한 계획을 간략하게 설명합니다.

새 데이터 세트 제공

• 기여자는 광범위한 주제를 다루는 다양한 데이터 세트를 제공하여 AI의 지식 기반을 풍부하게 하고 다양한 도메인에서 정확하게 응답할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

• 이러한 데이터 세트의 주요 용도는 명령 기반 미세 조정입니다. 이 프로세스에는 제공된 데이터를 기반으로 특정 지침 또는 지침을 더 잘 이해하고 따르기 위해 AI 모델을 조정하는 작업이 포함됩니다.

• 제출은 이상적으로 .csv(쉼표로 구분된 값) 형식이어야 합니다.

새 데이터 세트를 제출하려면 “새 데이터 세트가 있습니다”를 선택합니다.

그 외에도 사전 학습된 목적으로 다른 방법으로 데이터 세트 기여를 제출할 수 있습니다. 다음은 수집할 수 있는 다양한 유형의 데이터 세트와 모델에서 이를 활용하기 위한 다른 대안입니다.

1. 데이터 수집 및 전사

• 도메인별 정보 수집: 다양한 출처에서 Virtual의 전문 분야와 관련된 정보를 수집하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 포괄적인 지식창고를 구축하는 데 매우 중요합니다.

• 전사된 데이터에 주석 달기: 전사된 데이터 내에서 필수 정보와 컨텍스트를 강조 표시합니다. 주석은 수집된 데이터를 효과적으로 이해하고 활용하기 위한 핵심입니다.

• 체계적인 조직: 데이터가 체계적으로 구성되어 있는지 확인합니다. 적절한 분류는 관련 지식 영역에서 AI를 효율적으로 훈련시키는 데 필수적입니다.

2. 가상의 개성 확장

• Lore and Backstory Expansion: 제출물에는 상세한 이야기 또는 Virtual에 대한 확장된 배경 이야기가 포함될 수 있으며, 이는 캐릭터에 깊이와 풍부함을 더할 수 있습니다.

• 특성 정교화: 기여는 가상의 특정 성격 특성 또는 특성을 자세히 설명하여 보다 미묘하고 관련성 있는 AI 캐릭터를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 이 제출은 프롬프트 카드에 통합될 수도 있습니다. 프롬프트 카드 통합에 대해서는 ‘캐릭터 카드 제출’ 섹션에서 자세한 지침 및 형식 요구 사항을 참조하십시오.

데이터셋을 제공하기 위한 팁 (Tips to contribute datasets)

1. 데이터 세트 다양성 및 포용성: 다양한 데이터 소스의 표현을 보장합니다.

2. 품질 보증: 정확성과 관련성에 대한 철저한 검사를 수행합니다.

3. 데이터 익명화: 사용자 생성 콘텐츠의 민감한 정보를 익명화합니다.

4. 법률 준수: 데이터 세트가 데이터 보호법을 준수하는지 확인합니다.

5. 메타데이터 포함: 소스, 수집 방법 및 전처리를 자세히 설명하는 메타데이터를 제공합니다.