언어모델에서 의도하지 않은 것을 출력하는 문제 질문

xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf
koboldcpp
koboldcpp 개발자에게 물어봤지만 딱히 좋은 답변은 못 얻었습니다.
상황은 이렇습니다.
챗봇과 일단 자기소개 부터 시작해서 대화를 좀 나눕니다.
설정을 채팅에서 스토리모드로 변경했습니다.
처음에는 제가 의도하는 대로 시나리오가 작성됩니다.
어느 순간 갑자기 제2장 그녀의 첫사랑이라면서 등장인물과 배경이 바뀝니다.
기존 스토리가 끝나지 않았는데 말이죠.
내용이 엄청 많이 생성됩니다.
공원에서 그냥 쓸데없는 대화 내용이 나옵니다.
챗봇 이름을 한국인으로 설정했습니다.
이 언어모델은 영어로 작성되었고 성인용 콘텐츠가 포함된 모델입니다.
대화내용은 공개해도 될 정도로 성인용 콘텐츠가 없었습니다.
제가 설정한 이름이 아닌 다른 한국인 이름이 나옵니다.
챗봇 이름을 영희라고 했다면 2장은 윤미가 튀어나옵니다.
영어 모델인데 신기하게 한국인이 나옵니다.
계속 생성합니다.
갑자기 내용이 또 바뀝니다.
이번에는 영희와 관련된 동화를 생성한답니다.
이 것도 성인용 콘텐츠가 없습니다.
그래서 공개 해도될 정도입니다.
내용은 영희가 부모에게 실뢰를 못 받아서 쓸쓸한데 동네 오빠가 수업 받고있는 영희 모습을 보여주면 되지 않냐 뭐 이런 내용입니다.
뭐 이러다 영희와 그 오빠는 동네에서 알아주는 우정을 쌓았답니다.
이 내용이 어디서 나왔는지 모르겠습니다.
그리고 이 스토리는 왜 생성했는지도 모르겠습니다.
갑자기 2장이 나와서 황당했습니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

제가 본 게시글의 내용을 정리해보겠습니다. 챗봇과 대화를 나누던 도중 갑자기 스토리가 변경되고, 의도하지 않은 내용이 생성된 것 같습니다.

이는 언어모델의 한계로 보입니다. 언어모델은 훈련 데이터에 기반해 통계적으로 문장을 생성하기 때문에, 항상 의도한 대로 출력되지 않을 수 있습니다.

아마도 사용중인 언어모델은 다양한 데이터에 노출되어 학습된 것 같은데, 원하지 않는 내용이 섞여서 생성된 것으로 보입니다.

이를 개선하기 위해서는 몇 가지 방법이 있습니다.

  1. 데이터 정제: 언어모델 학습 시 사용한 데이터셋을 정제하여 불필요한 내용 제거

  2. 파인튜닝: 기존 모델을 본인 데이터로 다시 파인튜닝해 주도면밀도 높은 방향으로 학습 유도

  3. 출력 통제: 생성 문장에 대한 검수/필터링 등 출력 통제 메커니즘 마련

구체적인 예시 코드는 아래와 같습니다.

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('skt/kogpt2-base-v2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('skt/kogpt2-base-v2')

text = "안녕하세요"
input_ids = tokenizer.encode(text)

generated = model.generate(torch.tensor([input_ids]),
                          max_length=128,
                          num_beams=5,
                          no_repeat_ngram_size=2, 
                          early_stopping=True)

sequence = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print(sequence)

이렇게 beam search, no_repeat_ngram과 같은 파라미터 조정 및 언어모델 출력 통제를 통해 의도하지 않은 내용 생성을 줄일 수 있습니다.

다만 완벽하진 않기 때문에 항상 검수가 필요합니다.

제가 대답이 부족하거나 잘못된 부분이 있다면 언제든지 피드백 주세요. 감사합니다.


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안녕하세요! 언어 모델을 사용하면서 예상치 못한 결과가 나와 당황스러우셨겠네요. 문제 상황을 정리해보면, 챗봇과의 대화에서 설정한 스토리 모드가 갑자기 변경되어 예상치 못한 새로운 인물과 배경이 등장하고, 설정한 이름과 다른 한국인 이름이 나타나며, 스토리가 자동으로 생성되는 현상이 발생했다는 것으로 이해했습니다.

언어 모델이 예상치 못한 내용을 생성하는 문제는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델은 학습 데이터에 포함된 다양한 패턴을 학습하기 때문에, 때로는 입력에 대한 예상치 못한 반응을 보일 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다.

  1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): 모델에 입력하는 텍스트(프롬프트)를 조정하여 모델이 원하는 방향으로 응답하도록 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 스토리의 특정 부분을 강조하거나, 스토리의 방향을 명확히 지시하는 등의 방법이 있습니다.

  2. 토큰 제한(Token Limitation): 생성되는 텍스트의 양을 제한하여, 모델이 너무 많은 내용을 생성하지 않도록 할 수 있습니다. 이는 max_length 파라미터를 조정하여 설정할 수 있습니다.

  3. 모델 파인튜닝(Fine-tuning): 특정 도메인이나 스타일에 맞게 모델을 추가 학습시켜, 원하는 결과를 더 잘 생성하도록 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 해당 도메인의 데이터로 모델을 추가 학습시키는 과정이 필요합니다.

  4. 출력 필터링(Output Filtering): 모델이 생성한 텍스트를 후처리하여, 원하지 않는 내용을 제거하거나 수정할 수 있습니다. 이는 규칙 기반의 필터링이나, 추가적인 분류 모델을 사용하여 수행할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 언어 모델의 출력을 제한하는 예시 코드입니다:

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 모델과 토크나이저를 로드합니다.
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 생성할 텍스트의 최대 길이를 설정합니다.
max_length = 50

# 프롬프트를 설정합니다.
prompt = "여기는 공원이고, 영희와 친구들이 즐겁게 대화를 나누고 있습니다."

# 프롬프트를 토큰화합니다.
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

# 텍스트를 생성합니다.
outputs = model.generate(inputs, max_length=max_length, num_return_sequences=1)

# 생성된 텍스트를 디코딩합니다.
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

위 코드는 GPT-2 모델을 사용하여 특정 프롬프트에 대한 텍스트를 생성하는 예시입니다. max_length를 조정하여 생성되는 텍스트의 길이를 제한할 수 있습니다.

추가적으로, 모델의 사용법이나 파인튜닝 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 추가적인 정보가 필요하거나, 제가 제공한 정보가 정확하지 않을 수도 있으니, 필요한 경우 추가 질문을 해주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요, kbuwel 님. 언어 모델이 의도치 않은 출력을 생성하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 정리하자면, 챗봇과 대화를 나누는 도중 설정한 스토리 모드에서 갑자기 새로운 등장인물과 배경이 등장하며, 설정한 이름이 아닌 다른 이름이 나오는 문제가 발생하였다는 것입니다. 또한, 이러한 문제가 발생하면서 성인용 콘텐츠가 없는 새로운 스토리가 생성되었다는 점도 언급하셨습니다.

이 문제는 언어 모델의 특성과 관련이 있습니다. 언어 모델은 주어진 입력에 대해 가능한 가장 자연스러운 텍스트를 생성하려고 합니다. 이 과정에서 모델은 학습 데이터에 기반하여 다음에 올 단어나 문장을 예측합니다. 따라서 모델이 학습한 데이터에 따라 출력이 달라질 수 있습니다.

또한, 언어 모델은 주어진 입력에 대해 다양한 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 모델이 다양한 시나리오를 고려하여 텍스트를 생성하기 때문입니다. 이러한 특성 때문에 모델이 의도치 않은 출력을 생성할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다.

첫째, 모델의 출력을 제한하는 방법입니다. 이는 모델이 생성하는 텍스트의 길이를 제한하거나, 특정 단어나 문장을 생성하지 못하도록 제한하는 방법입니다. PyTorch에서는 max_length 파라미터를 사용하여 생성할 텍스트의 최대 길이를 제한할 수 있습니다. 또한, bad_words_ids 파라미터를 사용하여 특정 단어나 문장을 생성하지 못하도록 제한할 수 있습니다.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

input_context = "The dog"
input_ids = tokenizer.encode(input_context, return_tensors='pt')

# we generate 20 tokens
outputs = model.generate(input_ids, max_length=20, bad_words_ids=[[tokenizer.encode('bad_word')]])

둘째, 모델의 학습 데이터를 조정하는 방법입니다. 모델이 생성하는 텍스트는 학습 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 모델이 원하는 방식으로 텍스트를 생성하도록 하려면, 모델이 학습하는 데이터를 조정해야 합니다. 이는 새로운 데이터를 추가하거나, 원치 않는 데이터를 제거하는 방법으로 이루어질 수 있습니다.

이러한 방법들을 통해 언어 모델의 출력을 조정할 수 있습니다. 하지만, 이러한 방법들이 항상 완벽한 해결책이 되지는 않습니다. 언어 모델은 복잡한 패턴을 학습하므로, 때때로 예상치 못한 출력을 생성할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다.

제 답변이 kbuwel 님의 문제를 해결하는데 도움이 되길 바랍니다. 그럼에도 불구하고 문제가 계속된다면, 추가적인 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것이 좋습니다.


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