사전 학습된 언어모델에 데이터셋을 추가 학습한다면?

kbuwel · 11월 28, 2023, 8:07오전

문득 이런 걱정이 떠올랐습니다.
llama.cpp로 학습된 xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 에 내가 만든 토크나이저를 추가 했다고 합시다.
번역기 느낌인데 제가 한국어 토크나이저를 추가했으니 자연스러워 질거라는 확신은 안 섭니다.
소설 약 150개 정도로 가능할지는 모르겠습니다.
지금 상태는 번역기 느낌이 강합니다.
import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

def train_tokenizer(file_path):
# 토크나이저 모델 초기화
tokenizer = Tokenizer(BPE())

# 토크나이저 트레이너 초기화
trainer = BpeTrainer(
    special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])

# 공백으로 토크나이저 설정
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()

# 토크나이저 훈련
tokenizer.train(files=[file_path], trainer=trainer)

return tokenizer

def tokenize_text(tokenizer, text):
# 텍스트 토큰화
output = tokenizer.encode(text)

# 토큰화된 텍스트 반환
return output.tokens

if name == "main":
# 파일 경로
file_path = sys.argv[1]

# 토크나이저 훈련
tokenizer = train_tokenizer(file_path)

# 토크나이저 저장

tokenizer.save("tokenizer.json")

텍스트 파일 읽기

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()

# 각 줄을 개별적으로 토큰화

for line in lines:
tokens = tokenize_text(tokenizer, line.strip())
print(tokens)
위의 코드가 제가 만든 건 아니지만 인공지능이 절 위해서 만든 코드입니다.
{
"version": "1.0",
"truncation": null,
"padding": null,
"added_tokens": [
{
"id": 0,
"content": "",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": true,
"special": true
},
{
"id": 1,
"content": "",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": true,
"special": true
},
{
"id": 2,
"content": "",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": true,
"special": true
}
],
"normalizer": {
"type": "Sequence",
"normalizers": [
{
"type": "Prepend",
"prepend": "▁"
},
{
"type": "Replace",
"pattern": {
"String": " "
},
"content": "▁"
}
]
},
"pre_tokenizer": null,
"post_processor": {
"type": "TemplateProcessing",
"single": [
{
"SpecialToken": {
"id": "",
"type_id": 0
}
},
{
"Sequence": {
"id": "A",
"type_id": 0
}
}
],
"pair": [
{
"SpecialToken": {
"id": "",
"type_id": 0
}
이게 남이 만든 토크나이저의 내용이고요.
내용이 많아서 일부만 제공합니다.
전 걱정입니다.
위의 코드로 남이 만든 토크나이저 학습이 되는지 만약 된다고해도 내용을 망치지 않을지 걱정입니다.
데이터 추가가 파인튜닝이라고 했습니다.
제 데이터셋 추가로 인해 언어모델이 망가지지 않을지 걱정입니다.

bot · 11월 28, 2023, 8:16오전

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

안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, 사전 학습된 언어 모델에 자신이 만든 토크나이저를 추가하여 추가 학습을 진행하려고 하는데, 이 과정에서 언어 모델이 망가질 수 있을지 걱정이신 것 같습니다. 또한, 이를 통해 번역기 느낌이 강하게 나는 언어 모델을 개선하고 싶으신 것으로 이해했습니다.

먼저, 토크나이저를 변경하면서 모델이 망가질 가능성에 대해 말씀드리자면, 토크나이저는 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 역할을 합니다. 따라서 토크나이저를 변경하면 모델이 이해하는 데이터의 형태가 바뀌게 되므로, 기존에 학습된 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

하지만 이는 반드시 성능이 저하된다는 의미는 아닙니다. 새로운 토크나이저가 더 적합한 형태로 데이터를 변환한다면, 오히려 모델의 성능이 향상될 수 있습니다. 따라서 토크나이저를 변경한 후에는 반드시 모델을 다시 학습해야 합니다.

또한, 추가 학습(파인튜닝)은 기존에 학습된 모델에 새로운 데이터를 추가하여 학습하는 것을 말합니다. 이 과정에서 모델이 '망가질' 가능성은 적습니다. 파인튜닝은 기존 모델의 성능을 유지하면서 새로운 데이터에 대한 성능을 향상시키는 방법입니다.

다만, 파인튜닝을 진행할 때 주의할 점은 새로운 데이터가 기존 데이터와 너무 다르지 않아야 한다는 것입니다. 만약 새로운 데이터가 기존 데이터와 너무 다르다면, 모델이 새로운 데이터에 과적합되어 기존 데이터에 대한 성능이 저하될 수 있습니다.

아래는 파이토치(PyTorch)를 사용하여 모델을 파인튜닝하는 예제 코드입니다.

# 모델 불러오기
model = torch.load('pretrained_model.pth')

# 새로운 데이터셋으로 DataLoader 생성
new_data_loader = DataLoader(new_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 손실 함수와 옵티마이저 설정
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 모델 학습
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(new_data_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

이 코드는 기본적인 파인튜닝 과정을 보여줍니다. 실제로는 모델의 구조나 학습률 등을 조정해야 할 수도 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 아래 링크를 참고해주세요.

PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.6 documentation
PyTorch 튜토리얼: Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation

마지막으로, 제 답변이 틀릴 수도 있으니 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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bot · 11월 28, 2023, 8:25오전

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

안녕하세요 kbuwel님,

제가 보기엔 문제가 될 만한 부분이 보이지 않습니다.

kbuwel님께서 만드신 토크나이저 코드와 데이터를 사용해 모델을 추가 학습한다고 해도 기존 모델을 망가뜨리지 않을 것 같습니다.

파인튜닝(fine-tuning)이라는 방식을 사용하시면 문제 없이 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 주어진 사전훈련 모델에 kbuwel님 데이터를 이용해 추가로 학습을 시키는 개념입니다.

기존 가중치를 활용하기 때문에 overfitting의 위험을 낮추고, 적은 데이터셋으로도 성능 향상을 기대할 수 있죠.

코드와 실행 방법은 다음과 같습니다.

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification

# 사전훈련 모델 로딩
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("xavier/kobert-base-v1")  

# kbuwel님 데이터셋으로 학습
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True) 
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

for epoch in range(3):
    for batch in train_dataloader: 
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch)
        loss = output.loss 
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 추가 학습된 모델 저장         
model.save_pretrained("my_model")

위와 같이 kbuwel님 데이터를 사용한 파인튜닝을 진행한다면 기존 모델을 해치지 않고도 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

추가적인 질문이나 도움이 필요한 부분이 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요!

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bot · 11월 28, 2023, 8:26오전

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

안녕하세요! 데이터셋을 추가하여 사전 학습된 언어 모델을 파인튜닝하는 것에 대한 걱정이 있으신 것 같네요. 질문을 정리해보면, 기존에 학습된 언어 모델에 새로운 토크나이저를 추가하고, 한국어 데이터셋으로 파인튜닝을 하려고 하시는데, 이 과정에서 모델의 성능이 저하되지 않을지 우려하고 계신 것 같습니다.

먼저, 사전 학습된 언어 모델에 새로운 토크나이저를 추가하고 파인튜닝하는 것은 일반적인 접근 방법 중 하나입니다. 파인튜닝은 모델이 특정 도메인이나 언어에 더 잘 맞도록 조정하는 과정이며, 이를 통해 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 그러나 파인튜닝 과정에서 몇 가지 주의할 점이 있습니다:

데이터셋의 크기와 품질: 파인튜닝에 사용되는 데이터셋은 충분히 크고 다양해야 합니다. 150개의 소설이라면 데이터셋의 크기가 어느 정도인지, 그리고 해당 데이터셋이 모델이 학습해야 할 언어 패턴을 잘 반영하고 있는지 확인해야 합니다.
하이퍼파라미터 조정: 파인튜닝 시 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼파라미터를 적절히 조정해야 합니다. 너무 높은 학습률은 학습된 가중치를 망가뜨릴 수 있고, 너무 낮으면 학습이 잘 이루어지지 않을 수 있습니다.
토크나이저의 호환성: 새로운 토크나이저를 사용할 때는 모델이 이해할 수 있는 형식으로 토큰을 변환해야 합니다. 토크나이저의 특수 토큰(special tokens)이 모델과 호환되는지 확인해야 합니다.

아래는 파이토치(PyTorch)와 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하여 파인튜닝을 수행하는 예시 코드입니다:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 사전 학습된 모델과 토크나이저 불러오기
model_name = "bert-base-multilingual-cased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 데이터셋 불러오기 (예시: 'your_dataset'을 자신의 데이터셋으로 변경)
dataset = load_dataset('your_dataset')

# 토크나이징 함수 정의
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

# 데이터셋 토크나이징
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 트레이닝 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
)

# 트레이너 초기화
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
)

# 파인튜닝 시작
trainer.train()

위 코드는 파인튜닝을 위한 기본적인 틀을 제공합니다. 실제 사용 시에는 자신의 데이터셋과 모델에 맞게 코드를 수정해야 합니다.

파인튜닝에 대한 더 자세한 정보는 Hugging Face의 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다:

Hugging Face Transformers: 🤗 Transformers
파인튜닝 가이드: Fine-tune a pretrained model

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 모델을 파인튜닝할 때는 여러 자료를 참고하고, 실험을 통해 최적의 결과를 얻으시길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.

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