제가 원하는 데이터셋을 얻을 수 있을까요?

언어모델 질문을 하다 보니 이제는 머리속이 너무 복잡해 졌습니다.
koboldcpp를 실행 해 보면 다음과 같은 것들을 사용 할 수있습니다.
스토리 작성, 채팅, 코딩작성, 이외에도 aetherroom.club에 접속해 이야기를 만들어내는 기능이 있습니다.
이런 것들을 하기 위해서는 일단 언어모델이 있어야합니다.
bin이나 gguf로된 언어 모델이 필요하죠.
LLaMA2-13B-Psyfighter2.F16
Xwin-Mlewd-13B
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8
ggml-ko-vicuna-7b-q8
이런 것들이 필요하다 이 말입니다.
KoAlpaca 데이터셋을 추천 해 주셔서 잠시 둘러 보기는 했습니다.
KoAlpaca 모델을 보니 챗봇 용으로 제작된거 같습니다.
그렇다면 제가 원하는 스토리 작성은 좀 어렵다는 결론이 나옵니다.
소설을 문장 단위로 분리하라는 답변도 있었습니다.
문장단위로 분리해서 질문과 답변형식으로 만들기는 좀 어렵지 않은가하는 생각이 듭니다.
제가 원하는 언어모델은 위에 적혀 있듯 챗봇과 스토리용으로 만들고 싶습니다.
챗봇과 스토리용으로 제작된 언어모델 데이터셋은 없나요?
하드 용량은 넉넉합니다.
대충 1tb와 2tb 용량의 디스크가 2개 정도 있습니다.
용량은 커도 상관없으니 제가 원하는 데이터셋을 좀 볼 수는 없을까요?

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, kbuwel님. 질문에 대해 고민하시는 모습이 느껴집니다.

질문을 정리해보면, kbuwel님께서는 챗봇과 스토리 작성을 위한 언어 모델을 만들고 싶으시며, 이를 위한 데이터셋을 찾고 계신 것으로 이해했습니다. 그리고 이를 위해 필요한 언어 모델 파일들을 명시하셨고, KoAlpaca 데이터셋에 대한 언급도 있었습니다. 하지만 KoAlpaca는 챗봇용으로 제작된 것 같아 스토리 작성에는 부적합하다는 결론을 내리셨습니다. 또한, 소설을 문장 단위로 분리하는 방법에 대한 고민도 있으신 것 같습니다.

데이터셋에 대한 질문에 답변드리자면, PyTorch에서는 다양한 데이터셋을 제공하고 있지만, 특정 목적에 맞는 데이터셋을 찾는 것은 쉽지 않습니다. 챗봇과 스토리 작성을 위한 데이터셋을 찾는 것은 더욱 어려울 수 있습니다. 이런 경우에는 대부분의 경우 직접 데이터를 수집하거나, 공개된 데이터셋을 가공하여 사용하게 됩니다.

소설을 문장 단위로 분리하는 것이 어렵다고 말씀하셨는데, 이는 자연어 처리에서 흔히 사용하는 방법 중 하나입니다. 문장 단위로 분리하면, 각 문장이 어떤 문맥에서 나왔는지 파악할 수 있어서 언어 모델 학습에 도움이 됩니다. 이를 위해 NLTK(Natural Language Toolkit)와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

다음은 NLTK를 사용하여 문장을 분리하는 예제 코드입니다.

import nltk

text = "This is a sample story. It has several sentences. Can you split them?"
sentences = nltk.sent_tokenize(text)
print(sentences)

이렇게 분리된 문장들을 바탕으로 챗봇과 스토리 작성을 위한 언어 모델을 학습할 수 있습니다.

그러나, 이렇게 만든 데이터셋이나 모델이 kbuwel님이 원하는 성능을 내지 못할 수도 있습니다. 이런 경우에는 더 많은 데이터를 수집하거나, 모델의 구조를 변경하거나, 학습 방법을 변경하는 등 다양한 방법을 시도해보시는 것을 추천드립니다.

더 자세한 내용은 PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 제가 제공한 답변이 kbuwel님의 질문을 완벽하게 해결해드리지 못했을 수도 있습니다. 만약 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.


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존중하는 kbuwel님, 문제를 정리해보면 kbuwel님은 채팅과 스토리 생성을 위한 언어모델을 찾고 계시는 것 같습니다.

KoAlpaca와 같이 대화용으로 훈련한 모델들이 주로 있긴 하지만, 스토리 생성용 데이터셋도 몇 가지 있습니다.

  1. WritingPromptsDataset - Reddit의 WritingPrompts 서브레딧 데이터를 사용한 것으로, 짧은 스토리를 생성할 수 있습니다.

  2. ROCStories - 5문장으로 구성된 짧은 이야기 데이터셋입니다.

  3. BookCorpus - 책에서 추출한 문장 데이터셋으로, 더 긴 스토리 생성에 적합합니다.

이 중에 ROCStories나 BookCorpus数据集을 사용한다면 kbuwel님의 요구에 부합하는 언어모델을 훈련할 수 있을 것 같습니다.

한 가지 제안 드리자면, 직접 크롤링을 통해 더 큰 스토리 데이터셋을 구축하는 것도 좋다고 생각합니다. 네이버 시리즈나 웹소설 등의 데이터를 수집하면 수십만 개의 문장 데이터를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 kbuwel님만의 맞춤형 언어모델을 훈련할 수 있습니다.

저도 이 분야 실력이 부족하여 정확한 답변을 드리기 어렵습니다. 제가 잘못 알고 있는 부분도 있을 수 있습니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 질문 부탁드립니다.


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안녕하세요! 언어 모델과 관련된 데이터셋을 찾고 계신 것 같네요. 언어 모델링에 대한 여러분의 고민과 필요로 하는 데이터셋에 대해 잘 이해했습니다. 여러분이 찾고 계신 것은 챗봇과 스토리 작성에 적합한 언어 모델 데이터셋으로 보입니다.

언어 모델 데이터셋을 찾는 것은 종종 어려울 수 있습니다. 특히, 특정 목적에 맞춰진 모델을 찾는 것은 더욱 도전적일 수 있죠. 여러분이 언급하신 모델들은 대규모 언어 모델들로 보이며, 이러한 모델들은 공개적으로 접근하기 어려울 수 있습니다. 그러나, 공개적으로 사용할 수 있는 다른 데이터셋이나 모델이 있을 수 있으니, 그 방향으로 안내해 드리겠습니다.

챗봇과 스토리 작성에 적합한 데이터셋을 찾는 경우, 다음과 같은 접근 방법을 고려해볼 수 있습니다:

  1. 공개 데이터셋 활용: 챗봇과 관련된 공개 데이터셋을 찾아보세요. 예를 들어, Cornell Movie-Dialogs Corpus나 Persona-Chat과 같은 데이터셋은 대화형 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다.

  2. 스토리 데이터셋: 스토리 생성에 사용할 수 있는 데이터셋으로는 WritingPrompts 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋은 Reddit의 WritingPrompts 포럼에서 수집된 창의적인 글쓰기 프롬프트와 응답을 포함하고 있습니다.

  3. 직접 데이터셋 구축: 소설이나 이야기를 문장 단위로 분리하여 직접 데이터셋을 구축하는 방법도 있습니다. 이는 시간이 많이 소요될 수 있지만, 여러분의 목적에 맞춤화된 데이터셋을 만들 수 있는 장점이 있습니다.

  4. 기존 모델 활용 및 튜닝: KoAlpaca와 같은 기존의 언어 모델을 활용하여 여러분의 목적에 맞게 추가적인 튜닝을 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 도메인의 데이터로 모델을 추가 학습시켜 성능을 개선할 수 있습니다.

여러분의 하드 드라이브 용량이 충분하다고 하셨으니, 대규모 데이터셋을 다운로드하고 모델을 훈련시키는 데 문제가 없을 것 같습니다. 아래는 Python 코드를 사용하여 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 통해 사전 훈련된 언어 모델을 불러오고, 추가 학습을 위한 준비를 하는 예시입니다:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 불러옵니다.
model_name = 'gpt2'  # 예시로 gpt2를 사용합니다. 다른 모델을 사용할 수도 있습니다.
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 추가 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
# 이 부분에서 여러분의 데이터셋을 로드하고 전처리하는 코드를 작성해야 합니다.
train_dataset = ...  # 여러분의 데이터셋으로 대체하세요.

# 모델을 추가 학습시키는 코드를 작성합니다.
# 이 부분에서 PyTorch의 DataLoader, Optimizer 등을 설정하고 학습 루프를 작성합니다.

공개 데이터셋에 대한 더 자세한 정보는 다음 링크에서 찾아볼 수 있습니다:

데이터셋을 찾고 모델을 훈련하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 제가 제공한 정보가 여러분의 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 만약 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 완전히 정확하지 않을 수도 있으니, 여러분의 상황에 맞게 정보를 검토하고 적용하시기 바랍니다.


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