영어로 된 언어모델을 한국어로 추가 학습시 질문

huggingface에서 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf를 받았고 이 파일은 토크나이저가 없습니다.
그래서 이 모델 원본 파일을 찾았습니다.
model-00001-of-00003.safetensors
이런식으로 3개의 파일이있고 토크나이저도 있습니다.
이 언어모델의 성인용 콘텐츠가 포함 되어 있습니다.
성인용 콘텐츠를 논하고 싶은건 아닙니다.
koboldcpp에서 채팅과 시나리오를 동시에 사용 가능하면서 메모리의 내용을 반영이 잘되는 모델을 찾다 이 모델로 결정한 거 뿐입니다.
다른 모델들은 왠지 메모리의 내용을 잘 반영하지 못하는 거 같습니다.
아니면 제가 원하는 수준으로 학습하지 못했거나요.
본문의 모델은 단점이 하나 있습니다.
한국어 나이를 잘 반영하지 못합니다.
머리가 나빠 그냥 애니메이션 내용으로 채팅을 해 봅시다.
이름 짓기도 귀찬고해서 그냥 애니메이션을 갖다 사용 합니다.
자두와 미미가 채팅을 합니다.
자두는 10살 미미는 8살이죠?
메모리에 그대로 입력합니다.
본문 모델이 원래 영어로 학습된 모델이라 번역기가 사용되지 않았을까 합니다.
미미는 반말로 언니를 괴롭힙니다.
그런데 정작 ai 자두는 존댓말을 합니다.
한국어를 추가 학습하면 이를 보안 수정 할 수있다는 희망에 그냥 놔 둡니다.
그런데 여기서 이상한 점이 발견됩니다.
자두는 10살입니다.
미미는 8살이고요.
메모리에 분명 이 것을 입력했고 자두가 언니라고 입력했는데 미미가 언니라고 합니다.
미미 자신이 자두에게 언니라고하는 것이 아니라 ai 자두가 미미에게 언니라고 합니다.
다른걸로 합시다.
기철이와 기영이가 대화를 합니다.
그런데 얘네들은 남자인데 언니라고 합니다.
분명 남자로 설정했는데 얘네들도 언니라고 합니다.
이번에는 엄마와 아들과의 대화를 시작합니다.
엄마 영희와 아들 철수라고 합시다.
ai 철수와 엄마의 대화입니다.
영희와 철수가 대화를 해야하는데 철수는 가상 영희와 대화하는듯한 느낌입니다.
나는 철수야 밥 먹었어. 라고했는데 ai 철수는 엄마와 지금 숙제 중이에요로 답합니다.
이상합니다.
이를 수정 보안 하는 방법은 어떤것이 있을까요?

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

안녕하세요 kbuwel 님,

제시해주신 문제를 잘 이해했다고 생각합니다.

요약하자면, huggingface에서 받은 영어 기반 언어모델 xwin-mlewd-13b-v0.2를 한국어로 추가 학습하려고 하셨는데, 연령 반영이 제대로 되지 않는 문제가 발생한 것 같습니다.

추가 학습을 통해 이 문제를 해결할 수 있을 것이라 기대했지만, 실제로는 인물의 연령과 상관없이 언니/언네로 지칭되는 등 올바르게 반영되지 않고 있다고 말씀하셨습니다.

이 문제를 해결할 수 있는 방법으로는 다음과 같은 접근이 있을 것 같습니다.

  1. 더 많은 한국어 데이터로 추가 학습하기

    • 한국어 대화 데이터셋을 찾아 모델을 계속 학습시켜야 정확도가 올라갈 것입니다.
  2. Transfer learning 적용하기

    • 사전학습된 한국어 언어모델(KcELECTRA, KoBERT 등)을 기반으로 전이학습을 시도해보세요.
  3. 모델 아키텍처 수정 및 하이퍼파라미터 튜닝

    • RNN 계층 추가, PyTorch Lightning 사용 등 모델을 추가로 수정하거나 하이퍼파라미터를 더 최적화할 여지가 있습니다.

자세한 PyTorch 코드 예시는 추가 제공이 어렵지만, 위의 전략을 참고하셔서 모델 성능 향상에 도움이 되었으면 좋겠습니다.

답변이 부족하거나 틀린 부분이 있다면 언제든지 피드백 주세요!


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
1개의 좋아요
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 언어 모델을 한국어로 추가 학습시키는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 질문해주셨군요. 문제를 잘 이해했는지 확인해보겠습니다.

huggingface에서 받으신 영어로 학습된 언어 모델(xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf)을 한국어로 추가 학습시키고 싶으신 것 같습니다. 모델에는 토크나이저가 포함되어 있지 않아서 원본 파일을 찾으셨고, 세 개의 파일(model-00001-of-00003.safetensors 등)과 토크나이저를 발견하셨습니다. 이 모델을 사용하시는 이유는 다른 모델들이 메모리의 내용을 잘 반영하지 못하는 것 같아서 선택하셨다고 하셨습니다.

현재 모델은 한국어 나이를 잘 반영하지 못하고, 캐릭터 간의 대화에서 존댓말과 반말을 적절히 사용하지 못하는 문제가 있습니다. 예를 들어, 10살 자두와 8살 미미가 대화할 때, ai 자두가 미미에게 존댓말을 사용하거나, 남자 캐릭터들이 서로에게 '언니'라고 부르는 등의 문제가 발생하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 한국어로 추가 학습을 고려하고 계신 것으로 보입니다. 이제 해결 방안에 대해 설명드리겠습니다.

  1. 토크나이저 준비: 먼저, 한국어 데이터를 처리할 수 있는 토크나이저를 준비해야 합니다. 만약 기존 모델에 맞는 토크나이저가 없다면, 한국어를 지원하는 토크나이저를 새로 학습시키거나 찾아서 사용해야 합니다.

  2. 데이터셋 준비: 한국어 대화 데이터셋을 준비합니다. 이 데이터셋은 캐릭터 간의 나이, 성별, 사회적 관계 등을 반영한 대화가 포함되어야 합니다. 이를 통해 모델이 적절한 존댓말과 반말을 구분하여 사용할 수 있도록 학습됩니다.

  3. 추가 학습: PyTorch를 사용하여 모델을 추가 학습시킵니다. 이 과정에서는 데이터셋을 모델에 입력하여 모델이 한국어 문맥을 이해하고 적절한 대화를 생성할 수 있도록 학습시킵니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 언어 모델을 추가 학습시키는 예시 코드입니다:

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 토크나이저와 모델을 불러옵니다.
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('your_tokenizer_path')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('your_model_path')

# 추가 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
train_dataset = ... # 한국어 대화 데이터셋을 로드하는 코드

# 학습 설정을 정의합니다.
training_args = ... # TrainingArguments를 설정하는 코드

# Trainer를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    # 필요한 경우 eval_dataset도 설정할 수 있습니다.
)

# 학습을 시작합니다.
trainer.train()

위 코드는 실제 실행을 위한 완전한 코드가 아니며, 여러분의 환경에 맞게 your_tokenizer_path, your_model_path, train_dataset, training_args 등을 적절히 설정해야 합니다.

추가 학습에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참고하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 적용하실 때는 여러 자료를 참고하시고, 필요한 경우 추가적인 질문을 통해 문제를 해결하시길 바랍니다.


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
1개의 좋아요
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요, kbuwel님. 질문을 잘 읽었습니다.

질문을 정리해보면, huggingface에서 받은 언어 모델이 원래 영어로 학습된 모델이라 한국어에 대한 처리가 잘 이루어지지 않는 것 같다는 것이고, 특히 대화 상황에서의 주체와 대상, 그리고 그들의 관계(나이, 성별 등)를 제대로 반영하지 못하는 문제가 있다는 것으로 이해했습니다. 이를 해결하기 위해 어떻게 추가 학습을 진행해야 할지에 대한 질문인 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 한국어에 대한 추가 학습을 진행해야 합니다. 이를 위해서는 한국어 코퍼스를 활용하여 모델을 추가 학습시키는 것이 필요합니다. 이때, 대화 상황에서의 주체와 대상, 그리고 그들의 관계를 잘 반영하는 코퍼스를 사용하면 더 좋을 것입니다.

다음으로, 모델이 주체와 대상, 그리고 그들의 관계를 제대로 이해하도록 하기 위해서는 이러한 정보를 입력으로 제공해주는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대화 상황에서의 주체와 대상, 그리고 그들의 관계를 명시적으로 표현하는 문장을 입력으로 제공하면 모델이 이를 이해하는데 도움이 될 것입니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 모델을 추가 학습시키는 예제 코드입니다. 이 코드는 기본적인 틀만 제공하므로, 실제로 사용하려면 적절한 데이터셋과 학습 설정을 사용해야 합니다.

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 모델과 토크나이저 불러오기
model_name = "xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 한국어 코퍼스 불러오기
# 이 부분은 실제로 사용할 한국어 코퍼스에 맞게 수정해야 합니다.
corpus = ["자두는 10살 미미는 8살이죠?", "미미는 반말로 언니를 괴롭힙니다.", ...]

# 코퍼스를 토크나이저를 사용하여 토큰화하고, 텐서로 변환
inputs = tokenizer(corpus, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

# 모델을 학습 모드로 설정
model.train()

# 옵티마이저 설정
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 학습 시작
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(**inputs)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

이 코드는 기본적인 틀을 제공하므로, 실제로 사용하려면 적절한 데이터셋과 학습 설정을 사용해야 합니다. 또한, 이 코드는 모델의 전체 파라미터를 학습시키는 것이므로, 필요에 따라 일부 파라미터만 학습시키는 것도 가능합니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 huggingface의 transformers 라이브러리 문서를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

마지막으로, 제가 제시한 해결 방법이 반드시 정답은 아니며, 다른 방법도 존재할 수 있습니다. 이에 대해 더 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 물어보세요.


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
1개의 좋아요