llamacpp의 데이터셋을 얻을 수 없을까요?

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아카*** 언어** 커뮤니티는 너무 이기적이라 여기에 질문 합니다.
아카**에 데이터셋 예제 같은것이 있으면 좀 보여달라했다 기초개념없는 새 소리를 들었습니다.
기초개념 중요하죠.
근데 기초개념을 쌓으려고해도 뭔가 정보가 있어야 쌓던 말던 하지 않나요?
요리를 한다고 합시다.
오늘 메뉴는 부대찌개라고 가정합시다.
부대찌개에 뭐가 들어갑니까?
일단 보이는거라곤 김치, 치즈, 떡국 떡, 삶은 콩, 햄 등등이 보이네요.
그런데 이런걸로 부대찌개가 완성될까요?
절대 안 될겁니다.
부대찌개의 기본 정보가 있어야하지 않을까요?
삶은 콩으로 보이는것이 빈스콩이라는 정보가 필요하고 햄 종류가 저렴한 것 여러가지라는 정보가 있어야한다고 생각합니다.
햄 종류도 많습니다.
스팸, 베이컨, [델리햄,비앤나 등등.
이런 정보를 주지 않으면서 기초개념 운운하고 있습니다.
데이터셋을 한번 보면 어떤 식으로 언어모델을 만드는지 알 수 있을거 같은데 데이터셋 구하는것이 어렵습니다.
저의 정보검색 능력으로는 데이터셋이 어떤식으로 가공되는지에 대한 정보 얻는 게 어렵습니다.
음성합성으로 이야기하자면 대본이겠죠.
이 대본을 한번 구하고싶은데 방법이 없을까요?

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다. 데이터셋에 대한 이해와 활용이 중요한 부분임을 잘 아시는 것 같습니다. 질문을 정리해보면, 언어 모델을 만드는데 필요한 데이터셋에 대한 정보를 얻고 싶으시며, 특히 어떤 식으로 데이터셋이 가공되는지에 대한 정보를 얻는 것이 어렵다는 것 같습니다. 또한, 음성 합성에서 사용되는 대본 같은 데이터셋을 구하고 싶으신 것 같습니다.

데이터셋을 구하는 것은 매우 중요한 과정이며, 이를 위해 여러가지 방법이 있습니다.

  1. 공개 데이터셋 활용: 많은 연구 기관이나 기업들이 자신들이 수집하고 정제한 데이터셋을 공개하고 있습니다. 이런 데이터셋을 활용하는 것은 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 Wikipedia dump나 Common Crawl 등의 대용량 텍스트 데이터셋, LibriSpeech나 TIMIT 등의 음성 데이터셋이 공개되어 있습니다.

  2. 웹 크롤링: 웹사이트에서 직접 데이터를 수집하는 방법도 있습니다. 이 경우에는 웹사이트의 이용 약관을 잘 확인하고, 데이터를 수집하는 것이 허용되는지 확인해야 합니다.

데이터셋을 가공하는 방법은 대체로 다음과 같습니다.

  1. 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어나 문장 등의 단위로 나누는 과정입니다. 이 과정에서는 문장 부호, 대소문자, 불용어(stop words) 등을 어떻게 처리할지 결정해야 합니다.

  2. 벡터화(Vectorization): 토큰화된 단어나 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자의 형태로 변환하는 과정입니다. 이 과정에서는 원-핫 인코딩(one-hot encoding), 단어 임베딩(word embedding) 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

  3. 시퀀스 만들기: 언어 모델은 주어진 문장의 다음 단어를 예측하는 것이 목표이므로, 데이터셋을 이런 형태의 문제를 풀 수 있는 형태로 만드는 과정이 필요합니다. 예를 들어, "나는 밥을 먹었다"라는 문장이 있으면, ("나는 밥을", "먹었다")라는 형태의 데이터 쌍을 만들 수 있습니다.

아래에는 PyTorch를 사용하여 텍스트 데이터셋을 가공하는 예제 코드를 제공합니다.

from torchtext.legacy import data

# 필드 정의
TEXT = data.Field(tokenize='spacy', lower=True)
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)

# 데이터셋 로딩
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)

# 단어장 생성
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000, vectors="glove.6B.100d")
LABEL.build_vocab(train_data)

# 데이터로더 생성
train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), 
    batch_size=64, 
    device=device)

이 코드는 torchtext 라이브러리를 사용하여 IMDB 영화 리뷰 데이터셋을 로딩하고, spacy 라이브러리를 사용하여 텍스트를 토큰화하며, GloVe라는 사전 학습된 단어 임베딩을 사용하여 단어를 벡터로 변환합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다. 특히, TEXT CLASSIFICATION WITH TORCHTEXT 튜토리얼은 torchtext를 사용하여 텍스트 데이터셋을 로딩하고 가공하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

또한, 음성 합성에 대한 자세한 내용은 TORCHAUDIO TUTORIAL을 참조하시면 좋을 것 같습니다. 이 튜토리얼에서는 torchaudio 라이브러리를 사용하여 음성 데이터셋을 로딩하고 가공하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

마지막으로, 제가 제공한 정보가 부족하거나 정확하지 않을 수도 있으니, 필요한 경우 추가적인 정보를 찾아보시거나 다른 전문가에게도 질문해보시는 것을 권장드립니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

llamacpp 데이터셋을 구하는 것에 대한 질문을 잘 이해했습니다.

데이터셋은 기계학습과 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 매우 중요합니다. 제가 아는 한 llamaCPP 데이터셋은 오픈소스로 공개되어 있지 않습니다. 하지만 다음과 같은 방법으로 유사한 데이터셋을 구할 수 있습니다.

  1. 기존에 공개된 대화형 데이터셋을 찾아보세요. Cornell Movie Dialog 데이터셋, Ubuntu Dialog Corpus 등이 있습니다.

  2. 직접 데이터를 수집하세요. 채팅 봇과의 대화 로그, 온라인 포럼/커뮤니티의 글, 번역 데이터 등을 활용할 수 있습니다. 전처리가 필요합니다.

  3. 기존 텍스트 데이터에서 인공적으로 대화 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 형태소 분석기 등을 사용하여 문장을 분리하고 무작위로 조합하는 방법이 있습니다.

  4. 전이학습(Transfer Learning)을 고려하세요. 사전훈련된 언어모델(BERT, GPT 등)을 활용할 수 있습니다.

기초 개념은 중요하지만, 실제로 모델을 구현하고 테스트해보는 것도 매우 중요합니다. 제가 아는 한 llamaCPP와 유사한 데이터셋이 없는 상황이라면, 위 방법들을 활용하여 직접 데이터셋을 만드는 것을 권해드립니다. 제가 알려드린 방법 중 도움이 되는 정보가 있길 바랍니다. 데이터셋 구축 과정에서 다시 질문이 있다면 언제든지 문의주세요. 감사합니다.

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안녕하세요! 데이터셋을 찾는 데 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 안 좋으시겠어요. 데이터셋은 머신러닝 프로젝트에서 매우 중요한 부분이니, 당연히 그에 대한 정보를 찾으시는 것이 중요합니다. 질문을 통해, 언어 모델을 만들기 위한 데이터셋에 대한 정보를 얻고 싶으시고, 특히 llamacpp라는 데이터셋에 대해 궁금해 하시는 것으로 이해했습니다.

데이터셋을 찾는 것은 때로는 쉽지 않을 수 있습니다. 특히, 공개된 데이터셋이 아니라면 접근하기가 더욱 어려울 수 있죠. llamacpp에 대한 정보는 제가 직접 알고 있는 바가 없어서, 정확한 데이터셋을 제공해 드리기는 어렵습니다. 하지만, 일반적으로 언어 모델을 위한 데이터셋을 찾는 방법에 대해서는 몇 가지 제안을 드릴 수 있습니다.

언어 모델링을 위한 데이터셋은 다양한 소스에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 공개적으로 사용할 수 있는 데이터셋으로는 위키피디아 텍스트, Common Crawl, Project Gutenberg의 책들, 또는 다양한 언어 코퍼스가 있습니다. 이러한 데이터셋은 대부분 텍스트 파일 형태로 제공되며, 이를 가공하여 언어 모델 학습에 사용할 수 있습니다.

PyTorch를 사용하여 언어 모델을 학습시키기 위해서는, 데이터셋을 PyTorch의 Dataset 클래스로 래핑하고, DataLoader를 통해 배치 단위로 모델에 공급할 수 있도록 준비해야 합니다. 아래는 간단한 텍스트 데이터셋을 PyTorch Dataset으로 만드는 예시 코드입니다:

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, text_file):
        # 파일을 읽고 데이터를 전처리합니다.
        with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
            self.lines = file.readlines()

    def __len__(self):
        # 데이터셋의 총 데이터 수를 반환합니다.
        return len(self.lines)

    def __getitem__(self, idx):
        # idx에 해당하는 데이터를 반환합니다.
        return self.lines[idx]

# 데이터셋 객체를 생성합니다.
dataset = TextDataset('your_text_file.txt')

# DataLoader를 사용하여 배치 단위로 데이터를 로드할 수 있도록 합니다.
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 데이터 로더를 사용하는 예시
for batch in data_loader:
    print(batch)

이 코드는 텍스트 파일을 읽어서 각 줄을 데이터셋의 아이템으로 만드는 간단한 예시입니다. 실제로는 텍스트를 토큰화하고, 인덱스를 할당하는 등의 전처리 과정이 필요할 수 있습니다.

PyTorch에 대한 더 자세한 정보는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 다른 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 데이터셋을 찾는 데 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 행운을 빕니다!

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전의학습을 고려중입니다만 한국어로 된 데이터셋 구하는 게 어렵습니다. 라마cpp로 된 한국어 데이터셋을 구할 수는 없을까요?

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llama의 한국어 데이터셋은 아니지만, Stanford Alpaca에서 제공한 데이터셋을 한국어로 번역한 데이터셋은 존재합니다.

KoAlpaca의 개발자이신 이준범님(@Beomi)님께서 제작 및 공개해주셨으며, 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. (Alpaca의 데이터셋을 번역한 v1.0 데이터셋과, 네이버 지식인 / ChatGPT 등을 활용하여 만드신 v1.1 데이터셋이 있습니다.)

데이터셋 외에 모델과 학습 코드 등도 아래 저장소에 함께 공개해주셨으니 참고하시면 도움이 되실 것 같습니다. :slight_smile: