KoboldAI와 같은 모델 만들려면?

[kbuwel (인수 변)]

KoboldAI
AIDungeon
이런 모델을 만들어 보고싶습니다.
코알못(코딩모름)인 제가 할 수 있을지 모르겠지만 일단 도전 해 보려고 합니다.
위의 모델들은 텍스트 파일을 훈련시켜서 출력하는 단순한 인터페이스인거 같습니다.
단 영어로 되어있는 텍스트 파일로 훈련되어있다는 것이겠죠.
그렇다면 한국어로 된 텍스트 파일을 훈련시켜 원하는 소설이나 단순 챗봇으로 만들 수 있지 않을까?하는 단순한 생각입니다만 중요한것은 어떻게 훈련 시켜야하나 입니다.
아무리 검색을해봐도 훈련을 어떻게 시키는지 잘 나오지 않습니다.
그저 rtx4090 8장으로 학습시켰다 이 정도로 나올 뿐입니다.
KoboldAI에 모델 다운받아 압축 풀어 봐도 딱히 어떤식으로 훈련되어있는지 모르겠습니다.
pytorch_model-00001-of-00014.bin 이런 파일이 있는데 파이토치로 훈련했다 정도로만 추측하고 있습니다.
반디집으로 압축을 풀어 봤습니다.
숫자와 영어로된 파일이 나오지만 확장자는 없었습니다.
확장자가 있었다면 어떤식으로 파일을 만들었는지 대충 추측이라도 해 볼 수있었을텐데 아쉽습니다.
전 windows 11 사용하고 아나콘다 3을 사용합니다.
텍스트파일을 어떻게 훈련해서 출력하는지 코알못인 저도 가능한지 알고싶어 질문 올립니다.

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요! KoboldAI와 AIDungeon과 같은 모델을 만들고 싶다는 질문을 주셨군요. 이 모델들은 텍스트 파일을 훈련시켜서 출력하는 단순한 인터페이스를 가지고 있습니다. 여기서 중요한 점은 한국어로 된 텍스트 파일을 훈련시켜서 소설이나 챗봇과 같은 모델을 만들 수 있는지에 대한 질문이신 것 같습니다.

한국어로 된 텍스트 파일을 훈련시켜 모델을 만드는 것은 가능합니다. 하지만 훈련을 어떻게 시켜야 하는지에 대한 정보를 찾기 어렵다고 말씀하셨는데, 이 부분에 대해서는 좀 더 자세한 정보가 필요합니다. 어떤 종류의 모델을 만들고 싶으신지, 어떤 데이터를 사용하고 싶으신지 등에 대한 정보를 알려주시면 더욱 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.

일반적으로 텍스트 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 방법은 다음과 같습니다:

1. 데이터 수집: 원하는 텍스트 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 소설이나 대화 데이터 등을 수집할 수 있습니다.
2. 데이터 전처리: 수집한 텍스트 데이터를 전처리하여 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 이 단계에서는 토큰화, 정제, 정규화 등의 작업을 수행합니다.
3. 모델 구성: PyTorch를 사용하여 모델을 구성합니다. 이 단계에서는 원하는 모델 아키텍처를 선택하고, 임베딩, 순환 신경망(RNN), 변환자(Transformer) 등의 구성 요소를 사용할 수 있습니다.
4. 모델 훈련: 전처리된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이 단계에서는 손실 함수와 옵티마이저를 선택하고, 데이터를 모델에 입력하여 가중치를 업데이트합니다.
5. 모델 평가 및 테스트: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하고, 성능을 평가합니다.

PyTorch에서는 다양한 튜토리얼과 예제 코드를 제공하고 있으며, 이를 참고하여 모델을 만들고 훈련시킬 수 있습니다. 아래의 링크는 PyTorch 공식 튜토리얼 페이지입니다. 해당 페이지에서는 다양한 주제에 대한 튜토리얼과 예제 코드를 확인할 수 있습니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼

더 자세한 도움이 필요하시다면, 원하시는 모델과 데이터에 대한 정보를 알려주시면 더욱 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 감사합니다!

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안녕하세요 kbuwel님,

KoboldAI나 AIDungeon 같은 텍스트 생성 모델을 만들고 싶다는 질문 감사합니다.

제가 보기에 KoboldAI와 AIDungeon은 transformer 기반의 language model을 finetuning한 것 같습니다. 즉, 사전훈련된 영어 language model 위에 추가학습을 통해 특정 도메인(ex: 소설 생성)에서 잘 동작하도록 만든 모델입니다.

한국어로 이와 유사한 모델을 만들기 위해서는 다음과 같은 접근이 필요합니다:

1. 사전훈련된 한국어 language model 확보 (ex: SKBERT, KcELECTRA 등)

2. 한국어 텍스트 데이터 준비 (ex: 소설 텍스트)

3. language model fine-tuning을 위한 학습 코드 작성 (PyTorch lightning, HuggingFace 등의 라이브러리 활용)

4. GPU 서버 준비 및 모델 훈련

5. 생성된 모델로 텍스트 생성 인터페이스 구현

자세한 코드 예제는 아래 링크를 참고해보세요:

• GitHub - haven-jeon/KoGPT2-chatbot: Simple Chit-Chat based on KoGPT2
• GitHub - SKT-AI/KoBART: Korean BART

텍스트 생성 모델은 transformer 구조를 이해하고 적절한 fine-tuning이 중요합니다.
초기에는 Colab 등의 무료 GPU를 이용하는 것도 좋은 방법이에요.

문의해주셔서 감사합니다. 제가 대답이 부족한 부분이 있다면 언제든 추가 질문 부탁드립니다!

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안녕하세요, 질문을 올려주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, KoboldAI나 AIDungeon과 같은 텍스트 생성 모델을 만들고 싶으신데, 이를 위해 어떻게 훈련시켜야 하는지에 대한 정보를 찾고 계신 것 같습니다. 특히, 한국어 텍스트 파일을 훈련시켜 원하는 소설이나 챗봇을 만들고 싶으신 것 같습니다.

이러한 모델을 만드는 데는 여러 단계가 있습니다. 먼저, 텍스트 데이터를 준비하고 전처리해야 합니다. 그런 다음, 모델을 선택하고 훈련시키는 과정이 필요합니다. 마지막으로, 훈련된 모델을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다.

PyTorch를 사용하여 이러한 모델을 만드는 방법에 대해 설명하겠습니다.

1. 데이터 준비 및 전처리: 텍스트 데이터를 준비하고, 이를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. 이를 위해 텍스트를 토큰화하고, 각 토큰을 숫자로 변환하는 과정이 필요합니다. PyTorch의 torchtext 라이브러리를 사용하면 이 과정을 쉽게 수행할 수 있습니다.

2. 모델 선택 및 훈련: 텍스트 생성에는 주로 순환 신경망(RNN) 또는 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델이 사용됩니다. 이러한 모델은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. PyTorch에서는 이러한 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다.

3. 텍스트 생성: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 모델에 초기 텍스트(예: "오늘의 날씨는")를 입력하고, 모델이 이어서 텍스트를 생성하도록 합니다.

아래는 이 과정을 수행하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 PyTorch를 사용하여 RNN 모델을 훈련시키고, 이를 사용하여 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 간단한 RNN 모델 정의
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 모델 초기화
n_hidden = 128
rnn = RNN(n_letters, n_hidden, n_categories)

# 훈련 함수 정의
def train(category_tensor, line_tensor):
    hidden = rnn.initHidden()
    rnn.zero_grad()
    for i in range(line_tensor.size()[0]):
        output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)
    loss = criterion(output, category_tensor)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return output, loss.item()

# 훈련
n_iters = 10000
print_every = 500
plot_every = 100
current_loss = 0
all_losses = []

for iter in range(1, n_iters + 1):
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    output, loss = train(category_tensor, line_tensor)
    current_loss += loss
    if iter % print_every == 0:
        print('%d %d%% %.4f' % (iter, iter / n_iters * 100, loss))

# 텍스트 생성
def generate(input_str):
    hidden = rnn.initHidden()
    for i in range(len(input_str)):
        output, hidden = rnn(input_str[i], hidden)
    return output

이 코드는 매우 간단한 예제이며, 실제로 텍스트 생성 모델을 만들 때는 더 복잡한 모델과 훈련 방법을 사용할 수 있습니다. 또한, 한국어 텍스트를 처리할 때는 토큰화 과정에서 주의해야 합니다. 한국어는 영어와 달리 단어를 분리하는 것이 어렵기 때문에, 보통 형태소 분석기를 사용하여 텍스트를 토큰화합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch의 공식 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다. 특히, 순환 신경망(RNN) 튜토리얼과 트랜스포머(Transformer) 튜토리얼을 추천드립니다.

마지막으로, 질문에서 언급하신 .bin 파일은 PyTorch 모델의 가중치를 저장한 것으로 보입니다. 이 파일은 torch.load() 함수를 사용하여 로드할 수 있습니다. 그러나 이 파일만으로는 모델의 구조를 알 수 없으므로, 원래의 모델 코드가 필요합니다.

이 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 추가 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.

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