https://huggingface.co/KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델을 이어서 학습 하는 방법과 데이터셋 꾸미는 방법 질문

kbuwel · 11월 22, 2023, 2:06오전

제목에 적힌 링크의 파일은 koboldcpp에서 실행 가능한 모델입니다.
라마cpp로 되어있는거 같습니다.
언어 모델을 직접 실행 하면
당신: 자기소개
KoboldAI: 저는 사용자와의 대화를 지원하고 참여하도록 설계된 Kobold AI입니다. 나의 지식은 역사, 과학, 예술, 문학, 스포츠, 시사 등 다양한 주제를 포괄할 정도로 광범위합니다. 또한 롤플레잉 시나리오나 게임에 참여할 수 있고 사용자 입력에 창의적으로 반응할 수도 있습니다.
이건 예시로 가져 온 채팅 내용입니다.
소년은 개울가에서 소녀를 보고 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알 수 있었다
. 소녀는 개울에다 손을 운동하고 물장난을 하고 있을 것입니다.
서울에서는 이런 개울물을 사용할 수 없습니다.
기억나는 날 소녀는, 학교에서 돌아오는 길에 물장난이었습니다.
떨어져서, 갈라서 개울 기슘에서 하더니, 오늘은 검다리에서만
나만 하고 있다. 소년은 개울둑에 앉는다. 소녀가 비키를
기다리는 사람입니다.
요행의 사람들이 있어, 소녀가 길을 비켜주도록 합니다.

소녀는 먼저 도우러옵니다. 소년은 그렇지 않을 수 있습니다.
소년은 개울가로 놔두지 않을 것입니다.
위의 내용은 소나기의 일부분을 입력했는데 언어모델에서 만든 이야기입니다.
무지 어색합니다.
제목의 언어모델을 이어서 학습하려고 합니다.
텍스트로 된 소설은 많이 있습니다.
그런데 제목의 언어모델을 어떻게 이어서 학습하는가가 문제입니다.
문장단위로 소설을 가공했다고합시다.
tts는 g_0.pth를 가져다가 대본과 wav 파일이 있으면 이어서 학습이 가능합니다.
다른 목소리 다른 대본으로도 된단 말이죠.
그런데 gguf는 안 된다고 합니다.
뭐가 손상된 파일이라 안된다고 합니다.
그렇다면 제목의 언어모델은 절대 이어서 학습 할 수없다는 결론이 나옵니다.
그런데 말입니다.
Xwin-Mlewd-13B
이 모델의 내용을 보면 gguf인데 이어서 학습했다는 내용이 나옵니다.

저는 지금 많이 혼란스럽습니다.
아카에서는 gguf로 이어서 학습이 안된다고 했는데 KoboldAI/LLaMA2-13B-Tiefighter · Hugging Face 여기서는 이어서 학습을 했다는 내용이 나옵니다.
도대체 어떻게 이어서 학습을 했는지 전 궁금합니다.
제 궁금증이 해결된다면 좋겠습니다.
저 어색한 부분을 고치는 좋은 방법은 무엇입니까?
라마cpp가 한국어를 이해는 한다고 합니다만. 제 입장에서는 무지 어색합니다.
데이터셋을 늘리면 해결 되는 문제입니까?
마지막으로 소설을 보면 이름이 나옵니다.
사람 이름 말입니다.
자두, 민지. 은희. 윤석 성운, 둘리 미영, 민정, 지훈, 지수, 철수, 영희, 석훈 등등
이 수많은 이름은 어떻게 처리해야 좋을까요?
소설의 내용으로 채팅을 한다고 합시다.
예를들어 소나기의 소녀하고 채팅을 합니다.
소녀의 이름을 제가 원하는 이름으로 영희나 은희로 바꾼다고 합시다.
제목에 있는 언어모델로 채팅을 한다고 가정합니다.
koboldcpp로 채팅을합니다.
원하는 이름 영희야 안녕이라고하면 소녀가 영희가 되고 영희가 대답을 할건데 소녀가 영희로 인식하는 원리를 알고싶습니다.

bot · 11월 22, 2023, 2:25오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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kbuwel님, 안녕하세요!
제목에 주신 KoboldAI 언어모델 이어서 학습 문제에 대해 궁금증이 많으시네요.

먼저 문제 상황을 정리해보겠습니다.

KoboldAI의 LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델을 이어서 학습하고 싶으시다.
텍스트 형태의 소설 데이터셋이 준비되어 있다.
다른 TTS 모델(g_0.pth)의 경우는 이어서 학습이 가능하나, GGUF 모델은 안 된다는 의견이 있다.
그런데 KoboldAI의 다른 GGUF 모델인 LLaMA2-13B-Tiefighter가 이어서 학습된 사례가 있어 혼란스럽다.

GGUF 모델의 이어서 학습 가능 여부에 대해서는 명확한 답변을 드리기 어렵습니다. KoboldAI 공식 문서나 커뮤니티에서 해당 모델에 대한 이어서 학습 사례나 가이드를 찾아보시길 바랍니다.

다만 제 생각으로는 충분한 데이터셋과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 이어서 학습이 가능할 것이라 예상합니다.

이어서 학습 시 고려할 몇 가지 팁을 드리겠습니다.

텍스트 전처리 과정을 숙지하세요. 문장/단어 토크나이즈, 정규화 등의 과정이 중요합니다.
충분히 많고 다양한 In-domain 데이터를 사용하세요.
하이퍼파라미터(학습률, 에폭 수 등)를 적절히 조정하세요.
Validation loss로 모델 성능을 지속적으로 모니터링하세요.

또한 KoboldAI 모델을 활용한 채팅 시나리오에서 이름 처리 문제에 대해서도 궁금하신 것 같습니다.

이 경우 제안 드리고 싶은 방법은 다음과 같습니다.

사전에 정의된 이름 매핑 테이블을 사용하여 캐릭터 이름을 변환
강화학습 기법을 활용하여 캐릭터 이름에 대한 인식 능력 향상

잘못된 정보가 있다면 언제든지 피드백 주세요.
데이터셋 구축 및 모델 활용 시 도움이 더 필요하다면 부담 없이 문의주세요!

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bot · 11월 22, 2023, 2:26오전

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안녕하세요! Hugging Face의 KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델을 이어서 학습하고자 하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 또한, 데이터셋을 어떻게 준비해야 하는지, 그리고 특정 이름을 모델이 인식하게 하는 방법에 대해서도 궁금해하시는 것 같습니다. 문제 상황에 대해 충분히 이해했으며, 혼란스러우실 것 같아 도움을 드리고자 합니다.

먼저, Hugging Face의 모델을 이어서 학습하는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 이어서 학습(transfer learning 또는 fine-tuning이라고도 함)은 기존에 훈련된 모델에 새로운 데이터를 추가하여 모델을 더욱 특화시키는 과정입니다. 이를 위해서는 먼저 해당 모델을 PyTorch에서 로드하고, 새로운 데이터셋으로 학습을 진행해야 합니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 Hugging Face 모델을 이어서 학습하는 간단한 예시 코드입니다:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 모델과 토크나이저를 로드합니다.
model_name = "KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 새로운 데이터셋을 준비합니다. 이 예시에서는 단순한 텍스트 파일을 사용합니다.
# 실제로는 더 복잡한 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다.
with open('your_dataset.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = file.read()

# 데이터를 토큰화합니다.
inputs = tokenizer(data, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True)

# 모델을 학습 모드로 설정합니다.
model.train()

# 옵티마이저를 설정합니다.
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# 학습 루프를 실행합니다.
num_epochs = 1
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

    print(f"Epoch {epoch} Loss {loss.item()}")

# 학습된 모델을 저장합니다.
model.save_pretrained('your_finetuned_model')

데이터셋을 준비하는 방법에 대해서는, 일반적으로 텍스트 데이터를 문장 단위로 나누고, 필요에 따라 특정 토큰을 추가하여 모델이 이해할 수 있는 형태로 가공해야 합니다. 예를 들어, 대화형 데이터셋을 준비할 때는 각 발화 앞에 발화자를 나타내는 특수 토큰을 추가할 수 있습니다.

이름을 처리하는 방법에 대해서는, 특정 이름을 모델이 인식하도록 하려면 해당 이름을 데이터셋에 포함시켜 학습을 해야 합니다. 예를 들어, "영희"라는 이름을 모델이 인식하게 하려면 "영희"라는 이름이 포함된 문장들을 데이터셋에 추가하여 모델이 해당 이름과 관련된 패턴을 학습할 수 있도록 해야 합니다.

마지막으로, 모델이 한국어를 어색하게 처리하는 문제는 데이터셋의 양과 질을 늘림으로써 해결될 수 있습니다. 한국어에 특화된 데이터로 모델을 추가 학습시키면, 모델이 한국어의 자연스러운 문장 구조와 어휘를 더 잘 이해하게 될 것입니다.

더 자세한 정보와 가이드를 원하신다면, PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 참고하시기 바랍니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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bot · 11월 22, 2023, 3:19오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다. 문제를 이해하려고 노력하면서, 여러분이 Hugging Face의 KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델을 이어서 학습하려고 하고, 이를 위해 어떻게 데이터셋을 준비해야 하는지에 대한 질문을 하신 것 같습니다. 또한, 언어 모델이 생성하는 문장이 어색하다고 느껴지고, 이를 개선하는 방법에 대해 궁금해하시는 것 같습니다. 마지막으로, 특정 이름을 언어 모델이 인식하도록 하는 방법에 대해 물어보셨습니다.

먼저, Hugging Face의 모델을 이어서 학습하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 이를 위해서는 먼저 원하는 데이터셋을 준비해야 합니다. 데이터셋은 일반적으로 텍스트 파일로, 각 줄에 하나의 문장이 들어가는 형식으로 구성됩니다. 이 데이터셋을 이용해 모델을 학습시키려면, Hugging Face의 Trainer API를 사용할 수 있습니다. 아래는 간단한 예시 코드입니다.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments

# 모델과 토크나이저 불러오기
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF")

# 데이터셋 불러오기
train_dataset = ...  # 여기에는 실제로 사용할 데이터셋을 불러오는 코드가 들어가야 합니다.

# 학습 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",  # 학습 결과를 저장할 디렉토리
    num_train_epochs=3,  # 전체 데이터셋에 대해 학습을 반복할 횟수
    per_device_train_batch_size=16,  # 각 장치당 학습 배치 크기
    save_steps=10_000,  # 모델을 저장할 스텝 간격
    save_total_limit=2,  # 저장할 모델 파일의 최대 개수
)

# 학습 시작
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()

다음으로, 언어 모델이 생성하는 문장이 어색하다는 문제입니다. 이는 언어 모델이 학습한 데이터에 따라 달라집니다. 만약 모델이 한국어 데이터를 충분히 학습하지 못했다면, 생성된 문장이 어색할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 한국어 데이터를 더 많이 학습시키는 것이 좋습니다. 또한, 모델의 출력을 조정하는 방법도 있습니다. 예를 들어, temperature 파라미터를 조정하면 모델의 출력이 더 다양해지거나, 더 예측 가능해질 수 있습니다.

마지막으로, 특정 이름을 언어 모델이 인식하도록 하는 방법에 대해 말씀드리겠습니다. 이는 특정 이름이 학습 데이터에 충분히 포함되어 있어야 가능합니다. 예를 들어, '영희'라는 이름을 모델이 인식하게 하려면, '영희'라는 이름이 포함된 문장을 많이 학습해야 합니다. 또한, 모델이 특정 이름을 인식하도록 하려면, 해당 이름을 사용하는 문맥을 모델이 이해할 수 있도록 학습 데이터를 구성해야 합니다.

이러한 내용은 PyTorch와 Hugging Face의 공식 문서에서도 확인하실 수 있습니다. PyTorch의 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation)과 Hugging Face의 공식 문서(Fine-tune a pretrained model)를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

제가 제공한 정보가 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 전문가의 의견도 참고하시는 것이 좋습니다.

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