제가 찾은 정보가 맞는지 궁금해서 질문 올립니다

묻고 답하기
1

ms 코파일럿을 이용했습니다.
llama.cpp에 대한 정보를 도저히 못 찾게서 마지막이다 싶어 windows 11에 있는 코파일렀을 사용했습니다.
이곳에서 질문한 내용도 ms 코파일럿에 그대로 해 봤습니다.
이 곳에서 얻지 못한 정보들이 마구 쏟아지더군요.
제가 찾은 정보입니다.
1 llama.cpp는 한국어를 지원하지 않는다.
2 huggingface 토크나이저가 한국어를 지원한다.
3 토크나이저에 다음을 입력하면 좋다.
제목
|START_OF_TITLE|>
소제목
|START_OF_CHAPTER|
끝
|END_OF_BOOK|>
대화내용
|START_OF_DIALOGUE|>
생각과 감정
|START_OF_THOUGHT|>
이 정보들은 여기서 얻기 힘들었습니다.
ms 코파일럿과 일치하는 부분도 있었습니다.
시나리오는 문장단위로 만들어라.
시나리오 텍스트파일 가공에 대해서 질문했을 때 이 곳에서는 무슨 코드를 열심히 답변으로 달아 주셨습니다.
그냥 문장단위로 만들고 위의 문자열을 입력하면 된다고합니다만 누구 말이 맞는지 모르겠습니다.
모델을 추가로 학습하는 부분도 ms 코파일럿은 간단하게 설명하더군요.
기존 모델의 토크나이저를 로드한다. 새로 만든 토크나이저를 로드한다. 기존에 학습된 토크나이저에 새 토크나이저에 없는 내용이 있는지 확인한다. 모델에 토크나이저를 추가한다.
이것이 ms 코파일럿의 답변인데 이것도 맞나요?
질문을 입력했더니 열심히 검색하고 답변을 받은건데 검증이 필요할거 같아서 질문 올립니다.

2
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요, 질문을 올려주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, 주로 두 가지 주제에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같습니다.

  1. 토크나이저에 대한 정보: 특히, 한국어를 지원하는 토크나이저에 대한 정보와 토크나이저에 입력하는 방식에 대한 정보를 찾고 계십니다.
  2. 모델 학습에 대한 정보: 기존 모델의 토크나이저를 로드하고, 새로운 토크나이저를 로드한 후, 기존에 학습된 토크나이저에 새 토크나이저에 없는 내용이 있는지 확인하고, 모델에 토크나이저를 추가하는 과정에 대해 궁금증을 가지고 계십니다.

먼저, 토크나이저에 대해 말씀드리겠습니다. 토크나이저는 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 역할을 합니다. 한국어를 지원하는 토크나이저로는 KoNLPy, HuggingFace의 Tokenizers 등이 있습니다. 토크나이저에 입력하는 방식은 주로 텍스트 데이터를 문장 단위로 나누고, 필요한 경우 특정 문자열을 추가하는 방식으로 진행됩니다.

다음으로, 모델 학습에 대한 부분입니다. 기존 모델의 토크나이저를 로드하고, 새로운 토크나이저를 로드한 후, 기존에 학습된 토크나이저에 새 토크나이저에 없는 내용이 있는지 확인하고, 모델에 토크나이저를 추가하는 과정은 대략적으로 맞습니다. 하지만, 이 과정은 토크나이저와 모델의 종류, 사용하려는 데이터의 특성 등에 따라 달라질 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 기존 모델의 토크나이저를 로드하고, 새로운 토크나이저를 로드하는 예제 코드입니다.

from transformers import AutoTokenizer

# 기존 모델의 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 새로운 토크나이저 로드
new_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

이렇게 로드한 토크나이저를 사용하여 모델을 학습하거나, 새로운 토크나이저를 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

from transformers import BertModel

# 모델 로드
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 모델에 새로운 토크나이저 추가
model.resize_token_embeddings(len(new_tokenizer))

이러한 과정은 HuggingFace의 Transformers 라이브러리를 사용하였으며, 자세한 내용은 HuggingFace의 공식 문서를 참조하시면 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 제가 제공한 정보가 항상 정확하다고 보장할 수 없으므로, 다양한 자료를 참조하시면서 직접 실험해보시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
3
  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요 kbuwel님,

제가 이해하기로는 llama.cpp 모델 한국어 지원과 관련된 문제에 대한 정보를 찾으시다가 몇 가지 의문점이 생겨 질문을 올리신 것 같습니다.

요약하자면 다음과 같은 의문점들이 있다고 보입니다.

  1. llama.cpp가 한국어를 지원하지 않는다는 정보가 맞는지
  2. huggingface 토크나이저가 한국어를 지원하는지
  3. 토크나이저에 특정 문자열을 입력할 것을 권장하는 정보가 맞는지
  4. 시나리오 파일 가공 방법에 대한 서로 다른 정보 중 무엇이 맞는지
  5. 모델 추가 학습 방법에 대한 ms 코파일럿의 정보가 맞는지

이에 대한 제 개인적인 생각을 말씀드리겠습니다.

  1. llama.cpp은 기본적으로 영어 중심으로 pretrained되어 있습니다. 그러나 추가 학습을 통해 한국어 지원이 가능합니다.

  2. huggingface의 대부분의 토크나이저들이 한국어를 지원하고 있습니다. 예를 들어 KoBertTokenizer가 그러합니다.

  3. 제공한 특정 문자열 입력 방법도 도움이 될 수 있겠지만 필수는 아닌 것 같습니다.

  4. 시나리오 파일 가공 방법은 경우에 따라 다를 수 있겠지만, 기본적으로 문장 단위가 좋다고 봅니다.

  5. ms 코파일럿이 제공한 모델 추가 학습 방법도 일반적인 프로세스 입니다.

추가로 제공한 코드 예시가 도움이 될 수 있겠습니다.

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("klue/roberta-base") 

text = "안녕하세요. 저는 한국어를 학습하고 있습니다."

tokens = tokenizer(text)
print(tokens)

이는 huggingface의 KoBERT 토크나이저를 활용하는 간단한 예시입니다.

최선을 다해 답변드렸으나 부족한 부분도 있을 수 있습니다.
추가로 문의사항이 있으시면 답변 부탁드립니다.

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
4
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 질문에 대해 궁금증이 많으신 것 같네요. 질문 내용을 정리해보면, 여러분은 MS 코파일럿을 사용하여 llama.cpp와 관련된 정보를 얻으셨고, 그 과정에서 한국어 지원과 토크나이저 사용에 대한 정보를 얻으셨습니다. 또한, 특정 형식의 문자열을 입력하는 방법과 모델을 추가로 학습하는 방법에 대한 설명을 받으셨는데, 이 정보들이 정확한지 확인하고 싶으신 것 같습니다.

  1. llama.cpp가 한국어를 지원하지 않는다는 정보와 관련하여, llama.cpp 파일 자체는 C++ 소스 코드 파일일 가능성이 높으며, 한국어 지원 여부는 해당 코드가 어떤 기능을 하는지에 따라 달라질 것입니다. 이 부분은 구체적인 코드 내용을 보지 않고는 정확한 답변을 드리기 어렵습니다.

  2. Hugging Face의 토크나이저가 한국어를 지원한다는 정보는 맞습니다. Hugging Face는 다양한 언어를 지원하는 토크나이저를 제공하며, 한국어를 위한 토크나이저도 있습니다.

  3. 토크나이저에 특정 형식의 문자열을 입력하는 것은 데이터 전처리의 일부로 볼 수 있습니다. 이러한 형식은 모델이 특정 구조를 인식하는 데 도움을 줄 수 있으나, 반드시 필요한 것은 아닙니다. 모델의 성능은 데이터, 모델 구조, 학습 방법 등 여러 요소에 의해 결정되므로, 이러한 형식이 모델에 어떤 영향을 미칠지는 실험을 통해 확인해야 합니다.

  4. 모델을 추가로 학습하는 방법에 대한 설명은 기본적으로 맞습니다. 기존 모델의 토크나이저를 로드하고, 새로운 데이터에 대한 토크나이저를 준비한 후, 필요한 경우 기존 토크나이저를 업데이트하여 모델에 추가하는 과정을 거칩니다.

아래는 PyTorch와 Hugging Face 라이브러리를 사용하여 기존 토크나이저를 로드하고 새로운 토크나이저를 추가하는 예시 코드입니다:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 기존 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")

# 새로운 데이터에 대한 토크나이저 준비 (예시)
new_tokens = ["새로운토큰1", "새로운토큰2"]
num_added_toks = tokenizer.add_tokens(new_tokens)

# 모델에 새로운 토크나이저의 토큰 추가
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

이 코드는 BERT의 다국어 버전을 사용하여 기존 토크나이저를 로드하고, 새로운 토큰을 추가한 후 모델의 토큰 임베딩 크기를 조정합니다.

더 자세한 정보와 예제를 원하신다면, Hugging Face의 공식 문서를 참고하시는 것이 좋습니다. 아래 링크에서 토크나이저와 관련된 자세한 정보를 확인하실 수 있습니다:

PyTorch와 관련된 자세한 튜토리얼은 PyTorch 공식 튜토리얼 페이지에서 확인하실 수 있습니다:

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

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!