언어 모델 전의학습 질문

xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf를 huggingface에서 다운받았습니다.
학습을 해보면서 경험을 쌓고자 합니다.
데이터셋 구하는 것은 많이 힘드네요.
KoAlpaca 데이터셋 내용입니다.
"instruction":"건강을 유지하기 위한 세 가지 팁을 알려주세요.",
"input":"",
"output":"세 가지 팁은 아침식사를 꼭 챙기며, 충분한 수면을 취하고, 적극적으로 운동을 하는 것입니다."
제가 궁금한건 다음과 같습니다.
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 이파일을 전의학습하고 싶습니다.
tts vits의 경우 g_0.pth를 폴더에 넣고 다른 목소리와 대본을 가지고 이어서 학습이 가능합니다.
새 데이터셋에 없는 발음이 생기죠.
그렇다면 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 이 파일을 전의학습이 가능한가를 일단 먼저 알고싶네요.
어떤 프로그램이나 툴로 가능할까요?
axolotl를 추천 해주신 분들이 계시던데 이 걸로 전의학습이 가능한지는 답변을 못 받았습니다.
다음으로 제일 중요한 건데 소설 스토리를 어떤식으로 만들면 좋을까요?
위에 예시가 적혀있듯 질문과 답변으로 되어있습니다.
txt 파일을 문장단위로 분리했다고 가정합시다.
언어모델을 학습해야겠죠?
스토리 내용은 질문과 답변이 아닙니다.
instruction과 output중 output만 있으면 될거 같은데 제 생각이 맞는지는 모르겠습니다.
소설 데이터는 많이 있습니다.
소설을 한번 작성 해 봅시다.
이건 예시입니다.

오늘도 또 우리 수탉이 막 쫓기었다. 내가 점심을 먹고 나무를 하러 갈
양으로 나올 때이었다. 산으로 올라서려니까 등 뒤에서 푸드득푸드득 하고
닭의 횃소리가 야단이다. 깜짝 놀라서 고개를 돌려 보니 아니나 다르랴 두
놈이 또 얼리었다.
점순네 수탉은(대강이가 크고 똑 오소리같이 실팍하게 생긴 놈) 이 덩저리
작은 우리 수탉을 함부로 해내는 것이다. 그것도 그냥 해내는 것이 아니라
푸드득하고 면두를 쪼고 물러섰다가 좀 사이를 두고 또 푸드득하고 모가지를
쪼았다. 이렇게 멋을 부려 가며 여지없이 닦아 놓는다. 그러면 이 못생긴
것은 쪼일 적마다 주둥이로 땅을 받으며 그 비명이 킥, 킥, 할 뿐이다.
동백꽃이라는 소설의 일부입니다.
동백꽃이라는 소설을 학습했다고 합시다.
위의 못생긴 닭이 갑자기 힘이 세져서 점순네 닭을 물리친다는 소설로 ai가 작성하게 만들 수 있겠죠?
아니면 점순의 이름이 점박이로 바뀔 수도 있을거고요.
koboldcpp에 대해서 모르는 분들이 있는거 같은데 소설 시나리오를 자동 생성 챗봇과 대화등을 할 수있는 프로그램입니다.
전 이 프로그램을 이용할 겁니다.

이 프로그램은 이미 windows용으로 만들어져 있어서 따로 코드를 추가 할 수는 없는거 같습니다.
koboldcpp.exe
ai던전 아시죠?
ai던전과 흡사한 프로그램입니다.
ai던전은 온라인으로 플레이해야하지만 koboldcpp는 내 pc에서 동작이 가능하다의 차이입니다.
ai던전을 이용해 보면 알겠지만 샘플 스토리를 선택하고 사용자가 입력하면 ai가 스토리를 만들어 냅니다.
koboldcpp에서는 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 파일이 있어야 작동합니다.
다른 언어모델로 교체하면 그 언어모델의 형식을 따르겠죠.
ggml-kovic7b-q5_1.bin
이건 한국어 모델입니다.
이걸로 교체해서 스토리 작성도 가능합니다.
koboldcpp 클라이언트는 그냥 언어모델을 쉽게 이용 할 수있게 도와주는 도우미 역할일 뿐입니다.
그러니 코드는 필요하지 않습니다.
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf의 내용만 추가하면 될거 같습니다.
이게 저의 고민입니다.
소설 데이터를 문장단위로 분리했다.
그런데 이걸 어떻게 가공해야할까? 이게 저의 고민입니다.
"instruction":"건강을 유지하기 위한 세 가지 팁을 알려주세요.",
"output":"세 가지 팁은 아침식사를 꼭 챙기며, 충분한 수면을 취하고, 적극적으로 운동을 하는 것입니다."
이런식으로는 도저히 학습할 수 없습니다.
어떻게해야 소설 문장단위를 그대로 학습할 수있을까요?
"output":"
에 소설 문장단위를 넣어야할까요?
이 문제가 제일 답답한 상태입니다.
그리고 등장인물을 어떻게 처리해야할지도 고민입니다.
히로인 점순이 뭐 이런식으로는 도저히 답이 안 나올거 같습니다.
소설마다 등장인물이 있습니다.
점순이이던 이슬이던 미옥이던 수빈이던 은미던 수 많은 주인공이 있습니다.
이 이름들을 어떻게 처리해야 깔끔할지 고민입니다.
ai던전처럼요.
이슬이가 말합니다.
기사 아저씨 은미 좀 불러 주시겠어요?
아니면 은미가 말합니다.
기사 아저씨 은희 좀 불러주세요.
은미는 ai던전에서 스토리 만들때 입력한 이름입니다.
기사 아저씨 은희 좀 불러주세요.
이 문장은 제가 입력했습니다.
koboldcpp로 챗봇과 대화할때 이름을 정 할 수 있습니다.
예를들어 은미라고 챗봇 이름을 미리 입력했습니다.
챗봇과 대화 하겠죠.
은미야 친한 친구는 누구니?
가상 은미가 이야기합니다.
저는 누구누구와 친하고 누구누구를 싫어해요.
뭐 이런식으로 이야기를 작성할 겁니다.
언어모델에서 이 누구누구를 어떻게 처리해야 좋을까요?
한국 이름은 성별에 따라 달라집니다.
예를들어 은미는 여자 찬우는 남자 이슬이는 여자 진구는 남자 이런식으로 성별에 따라 이름이 정해지죠.
그런데 여자이름인데 찬우 진구 준호가 나오면 안됩니다.
이것을 언어모델에서는 어떻게 처리하는지 알고싶습니다.

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요 kbuwel님,

제공해주신 질문과 문제 상황을 잘 이해했다고 생각합니다.

먼저 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 파일을 전의학습하고 싶다고 하셨는데요. 이 파일을 전의학습하기 위해서는 Transformers나 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 사용하여 직접 학습 코드를 작성하면 됩니다.

예를 들어 다음과 같은 코드로 파일을 읽어들여 tokenizer를 만들고 모델을 정의한 다음 optimizer와 loss function을 설정하여 학습을 진행할 수 있습니다.

import transformers

# 파일 읽어들이기 
with open("xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf", "r") as f:
    data = f.read()

# Tokenizer 만들기
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2", from_pt=True) 

# 모델 정의하기  
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2", from_pt=True)

# 옵티마이저와 손실 함수 설정
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() 

# 학습 루프
for epoch in range(10):
    for instance in data:
         input_ids = tokenizer(instance, return_tensors="pt").input_ids  
         outputs = model(input_ids, labels=input_ids)  
         loss = outputs.loss  
         optimizer.zero_grad()
         loss.backward() 
         optimizer.step()

위 코드는 간략한 예시입니다만, 이런 식으로 전의학습을 진행할 수 있습니다.

axolotl를 사용할 수도 있겠지만, 직접 코드로 학습하는 것이 더 유연할 것 같습니다.

다음으로 소설 데이터셋 생성에 대한 질문이셨는데요.

"output": "소설 문장단위"

이런 형태가 적절할 것 같습니다. 문장 단위로 나누어 주시면 언어모델 학습에 용이할 것 같습니다.

등장 인물의 경우에는 특수 토큰을 사용하는 것이 좋다고 생각합니다.

"output": "안녕, <주인공>아. 오늘도 행복한 하루 보내렴." 

이런 식으로 <주인공> 과 같은 특수 토큰을 사용하면 학습 시에 이 토큰이 등장인물 이름으로 대체될 수 있습니다.

성별에 맞지 않는 이름이 생성되는 경우도 이런 특수 토큰을 사용하면 방지할 수 있을 것 같습니다.

마지막으로, 제 대답에 문제가 있을 수 있다는 점 양해 부탁드립니다. 보다 정확한 답변이 필요하시다면 추가적인 질문을 주시기 바랍니다.


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안녕하세요! 언어 모델의 전이학습과 소설 스토리 생성에 대한 질문을 주셨군요. 질문 내용을 요약해보면, Hugging Face에서 다운로드한 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 모델을 전이학습하고 싶으시며, 소설 데이터를 어떻게 가공하여 학습할 수 있는지, 그리고 등장인물 이름 처리 방법에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.

  1. 전이학습 가능 여부: xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 파일이 어떤 모델의 체크포인트인지 명확하지 않으나, 일반적으로 Hugging Face 모델은 전이학습이 가능합니다. 모델을 로드하고 새로운 데이터셋으로 추가 학습을 진행할 수 있습니다.

  2. 소설 데이터 가공: 소설 데이터를 문장 단위로 분리한 후, 해당 문장들을 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 이는 보통 입력과 출력 쌍으로 구성되며, 소설의 경우 입력이 명시적인 질문이 아니라 이전 문맥일 수 있습니다.

  3. 등장인물 이름 처리: 등장인물의 이름을 처리하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 토큰을 사용하여 이름을 표시하거나, 이름을 포함하는 문장을 학습 데이터에 포함시켜 모델이 이름과 성별을 연관 지을 수 있도록 할 수 있습니다.

이제 각 문제에 대한 해결 방법을 자세히 설명하겠습니다.

전이학습 방법

PyTorch와 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하여 전이학습을 진행할 수 있습니다. 아래는 간단한 예시 코드입니다.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-model-name")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-name")

# 새로운 데이터셋으로 학습을 진행합니다.
# 여기서는 데이터셋을 어떻게 로드하고 전처리할지에 대한 코드가 필요합니다.
# 예를 들어, Hugging Face의 datasets 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

# 학습 코드는 생략되었습니다. 실제 학습을 위해서는 데이터 로딩, 전처리,
# 옵티마이저 설정, 학습 루프 등이 필요합니다.

소설 데이터 가공

소설 데이터를 가공할 때는 문장 단위로 분리한 후, 해당 문장을 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 예를 들어, GPT-2와 같은 모델은 이전 문맥을 입력으로 받아 다음 문장을 생성할 수 있습니다.

# 예시 데이터
novel_sentences = [
    "오늘도 또 우리 수탉이 막 쫓기었다.",
    "내가 점심을 먹고 나무를 하러 갈 양으로 나올 때이었다.",
    # ... 이하 생략 ...
]

# 모델에 입력할 데이터를 생성합니다.
inputs = tokenizer(novel_sentences, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

# 모델의 출력을 얻습니다.
outputs = model(**inputs)

등장인물 이름 처리

등장인물의 이름을 처리하는 방법으로는 특정 토큰을 사용하여 이름을 표시하거나, 이름을 포함하는 문장을 학습 데이터에 포함시켜 모델이 이름과 성별을 연관 지을 수 있도록 하는 방법이 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 할 수 있습니다.

# 예시 데이터
character_sentences = [
    "은미는 학교에서 가장 친한 친구가 민지다.",
    "찬우는 축구를 좋아하는 남학생이다.",
    # ... 이하 생략 ...
]

# 모델에 입력할 데이터를 생성합니다.
inputs = tokenizer(character_sentences, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

# 모델의 출력을 얻습니다.
outputs = model(**inputs)

이러한 방식으로 모델이 등장인물의 이름과 성별을 연관 지을 수 있도록 학습 데이터를 구성할 수 있습니다.

추가적으로, PyTorch와 Hugging Face의 transformers 라이브러리에 대한 자세한 정보는 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

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


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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. 많은 부분에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같아요.

질문을 정리해보면,

  1. Huggingface에서 다운받은 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 파일을 전이학습하고 싶으신데, 어떤 프로그램이나 툴로 가능한지 궁금하신 것 같습니다.
  2. 소설 스토리를 어떤 식으로 만들면 좋을지, 그리고 소설 데이터를 어떻게 가공해야 할지에 대해 고민하고 계신 것 같습니다.
  3. 등장인물의 이름을 어떻게 처리해야 할지에 대한 고민이 있으신 것 같습니다.

먼저, xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 파일에 대한 전이학습을 진행하고 싶으신 것 같습니다. PyTorch를 이용하면 전이학습을 진행할 수 있습니다. Huggingface의 Transformers 라이브러리를 사용하면 쉽게 전이학습을 진행할 수 있습니다.

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# Load the pre-trained model
model = AutoModel.from_pretrained("xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf")

# Your training code here

다음으로, 소설 스토리를 어떤 식으로 만들면 좋을지에 대한 질문입니다. 소설 데이터를 가공하는 방법은 다양하며, 주로 사용되는 방법은 문장 단위로 분리하거나, 특정 단위(예: 단락, 장 등)로 분리하는 것입니다. 이는 데이터의 특성과 모델의 목적에 따라 달라질 수 있습니다.

소설 데이터를 가공하는 예시는 다음과 같습니다.

# Assuming `novel` is a string containing your novel
sentences = novel.split(". ")

# Now `sentences` is a list of sentences

마지막으로, 등장인물의 이름을 어떻게 처리해야 할지에 대한 질문입니다. 이는 주로 NLP에서 Named Entity Recognition(NER)이라는 문제로 다루어집니다. NER은 텍스트에서 특정한 정보(예: 사람 이름, 장소 이름 등)를 추출하는 문제입니다. 따라서, 등장인물의 이름을 처리하려면 NER 모델을 학습하거나, 미리 학습된 NER 모델을 사용할 수 있습니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼(https://pytorch.org/tutorials/intermediate/named_entity_recognition_with_bert.html)을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

그러나, 제가 제시한 해결책이 반드시 정답은 아닙니다. 여러분의 문제에 가장 적합한 해결책을 찾아보시는 것이 중요합니다. 또한, 제가 제시한 코드는 예시일 뿐, 실제로 실행하려면 추가적인 코드 작성이 필요할 수 있습니다.

추가적인 질문이나 더 깊은 도움이 필요하시다면, 언제든지 질문해주세요.


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