rtx3060 12gb 사용중입니다.
다음과 같은 파일들이있습니다.
added_tokens.json
config.json
model.safetensors
model.safetensors.index.json
model-00001-of-00003.safetensors
model-00002-of-00003.safetensors
model-00003-of-00003.safetensors
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer.model
tokenizer_config.json
이중 추가 학습이 되는 파일은 어떤 건지 알고싶습니다.
학습시 safetensors 3개 파일이 전부 필요할까요?
이 모델은 원래 영어로 제작된 모델입니다.
한국어도 지원은 하기는 하지만 번역기 느낌이 강하죠.
이 모델의 tokenizer.json 가 필요할까요?
아니면 한국어 tokenizer.json 파일만 있어도 학습이 가능할까요?
아니면 둘다를 합쳐야하나요?
rtx3060의 경우 학습시간이 얼마나 될까요?
한국어 학습 데이터 용량을 보니 180kb이고 문장만 2만개 이상인 거 같습니다.
위의 데이터셋을 추가하고 더 추가 가능하죠?
이곳에 저번에 같은 질문을 올렸더니 bot가 각각 다른 답변을 내 놓아서 좀 헷갈립니다.
1개는 과적합 가능성이 크다 나머지 2개는 괜찮다 추가학습이니까 과적합될 가능성이 적다라고 답변을 받기는 했습니다.
마지막으로 결과 확인은 어떻게 하면 될까요?
음성합성 tts의 경우 들어보면 원하는만큼 학습되었다는 것을 알 수있는데 텍스트 언어 모델의 경우 어떻게 확인하는지 알고싶습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 언어 모델과 관련된 데이터 토큰 및 훈련에 대해 질문해주셨군요. 질문 내용을 정리해보면, 주어진 파일들 중 추가 학습에 필요한 파일이 무엇인지, 한국어 토크나이저 사용 가능성, RTX 3060에서의 학습 시간 예측, 데이터셋 추가 가능 여부, 과적합에 대한 우려, 그리고 학습 결과 확인 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 이해했습니다.
추가 학습에 필요한 파일:
model.safetensors, model-00001-of-00003.safetensors, model-00002-of-00003.safetensors, model-00003-of-00003.safetensors: 이 파일들은 모델의 가중치를 포함하고 있으며, 추가 학습을 위해 필요합니다.
config.json, tokenizer.json, tokenizer.model, tokenizer_config.json, special_tokens_map.json: 이 파일들은 모델의 설정과 토크나이저 관련 정보를 담고 있으며, 모델을 로드하고 사용할 때 필요합니다.
한국어 토크나이저 사용 가능성:
원래 영어로 제작된 모델이라면, tokenizer.json 파일이 영어 토크나이저 정보를 담고 있을 것입니다. 한국어를 지원하려면 한국어에 적합한 토크나이저를 사용해야 합니다. 한국어 토크나이저만 있어도 학습은 가능하지만, 영어와 한국어를 모두 지원하려면 두 언어에 대한 토크나이징 정보를 모두 포함하는 토크나이저를 사용해야 합니다.
RTX 3060에서의 학습 시간:
학습 시간은 모델의 크기, 데이터셋의 크기, 배치 사이즈, 학습 에포크 수 등 다양한 요소에 따라 달라집니다. 180KB의 데이터셋은 상대적으로 작으므로, 학습 시간은 그리 길지 않을 수 있습니다. 하지만 정확한 시간을 예측하기는 어렵습니다.
데이터셋 추가 가능 여부:
데이터셋은 추가할 수 있습니다. 다만, 데이터의 다양성과 양이 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 가능한 한 다양하고 충분한 양의 데이터로 학습하는 것이 좋습니다.
과적합에 대한 우려:
작은 데이터셋으로 학습할 경우 과적합의 가능성이 있습니다. 이를 방지하기 위해 정규화 기법, 데이터 증강, 조기 종료 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
학습 결과 확인 방법:
언어 모델의 경우, 생성된 텍스트 샘플을 확인하거나, 특정 태스크(예: 번역, 요약 등)에 대한 성능을 평가하여 학습 결과를 확인할 수 있습니다. 또한, perplexity와 같은 지표를 사용하여 모델의 성능을 정량적으로 평가할 수도 있습니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 언어 모델을 추가 학습하는 예시 코드입니다:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 모델과 토크나이저 로드
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path_to_model_directory')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path_to_model_directory')
# 데이터셋 준비
train_data = ["여기에 한국어 학습 데이터를 추가합니다.", "더 많은 문장을 추가할 수 있습니다."]
# 토크나이징 및 텐서로 변환
inputs = tokenizer(train_data, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
# 모델 학습 설정
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch} Loss {loss.item()}")
# 모델 저장
model.save_pretrained('path_to_save_model')
tokenizer.save_pretrained('path_to_save_model')
학습 결과를 확인하는 방법에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참고해주세요:
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, kbuwel님. PyTorch를 이용한 언어 모델 학습과 관련된 질문을 주셨군요. 질문을 정리해보면, 주어진 파일들 중 어떤 파일이 추가 학습에 필요한지, 그리고 어떤 토크나이저를 사용해야 하는지, 그리고 학습 시간과 데이터셋 추가, 과적합 가능성, 그리고 학습 결과 확인 방법에 대한 질문이 있습니다.
먼저, 주어진 파일들 중 어떤 것이 추가 학습에 필요한지에 대해 말씀드리겠습니다. safetensors 파일들은 모델의 가중치를 저장하는 파일로 보입니다. 추가 학습을 진행하려면 이 가중치 파일들이 필요합니다. config.json 파일은 모델의 구조를 정의하고, tokenizer.json과 tokenizer.model 파일은 토크나이저를 정의합니다. 이들도 추가 학습에 필요합니다.
다음으로, 토크나이저에 대한 질문입니다. 원래 모델이 영어로 학습되었다면, 그에 대응하는 영어 토크나이저가 있을 것입니다. 한국어 학습을 위해서는 한국어 토크나이저가 필요합니다. 따라서 한국어 토크나이저를 사용하시면 됩니다.
학습 시간은 여러 요인에 따라 달라집니다. 사용하는 GPU, 모델의 크기, 배치 크기, 에폭 수 등에 따라 학습 시간이 달라질 수 있습니다. 따라서 정확한 시간을 예측하기는 어렵습니다.
데이터셋에 대한 질문입니다. 데이터셋을 추가하는 것은 가능합니다. 하지만 데이터셋이 너무 많으면 과적합의 위험이 있습니다. 따라서 적절한 양의 데이터를 사용하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 학습 결과 확인 방법에 대한 질문입니다. 언어 모델의 학습 결과는 일반적으로 퍼플렉서티(perplexity)나 로스(loss)를 통해 확인합니다. 또한, 실제 문장을 생성해보거나, 테스트 데이터셋에 대한 성능을 확인하는 방법도 있습니다.
이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 언어 모델링에 대한 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch 공식 튜토리얼 - 언어 모델링
제 답변이 kbuwel님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!
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