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' )
train_data = [ 이부분이 잘 이해가 안 갑니다.
어떤점에서 이해가 안 가냐면 토큰화 과정에서 텍스트파일이 사용되었는데 또 같은 텍스트 파일을 사용해야하는가? 입니다.
다음으로 문자열은 일일히 삭제해야하나? 입니다.
|START_OF_TITLE|>
|END_OF_BOOK|>
|START_OF_DIALOGUE|>
이런 문자열을 이미 텍스트 파일을 만들어서 열심히 추가했습니다.
실제 학습시에는 이 문자열들을 삭제해야하나 말아야하나의 고민이 됩니다.
울음소리나 기타 소리에 |SOUND|> 이 문자열을 입력했습니다.
학습시에는 어떻게 처리하는 게 좋을까요?
토큰화 과정에서는 이 문자열은 그냥 넘어간다고 들었는데 실제 학습시에는 어떻게 처리되는지 모르겠습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 언어 모델 훈련과 관련하여 궁금한 점이 있으시군요. 질문을 정리해보면, 토큰화 과정에서 사용된 텍스트 파일과 학습 데이터셋의 관계, 그리고 특수 문자열(예: |START_OF_TITLE|>)의 처리 방법에 대한 이해가 필요하신 것 같습니다. 또한, 학습 시 이러한 문자열을 어떻게 처리해야 할지에 대한 고민이 있으신 것으로 보입니다.
먼저, 토큰화 과정에서 사용되는 텍스트 파일은 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환하는 데 사용됩니다. 이 과정에서 특수 문자열을 포함한 모든 텍스트가 토큰으로 변환되어 모델에 입력됩니다. 토큰화된 데이터는 모델이 학습할 수 있는 형태로 변환되기 때문에, 원본 텍스트 파일과는 다른 형태가 됩니다.
학습 데이터셋에 포함된 특수 문자열은 모델이 해당 문자열의 의미를 학습하고, 이를 통해 문맥을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 대화의 시작과 끝을 나타내는 특수 문자열은 모델이 대화의 구조를 파악하는 데 유용할 수 있습니다. 따라서 이러한 문자열을 데이터셋에서 제거하지 않고 그대로 학습에 사용하는 것이 일반적입니다.
울음소리나 기타 소리를 나타내는 |SOUND|>와 같은 문자열의 경우, 모델이 이를 특정 음향적 현상으로 인식하고 처리할 수 있도록 학습하는 것이 목적입니다. 이러한 문자열을 데이터셋에 포함시키는 것은 모델이 실제 텍스트에서 이러한 현상을 만났을 때 적절히 반응할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
토큰화 과정에서 특수 문자열이 어떻게 처리되는지는 사용하는 토크나이저의 구현에 따라 다를 수 있습니다. 일부 토크나이저는 이러한 문자열을 별도의 토큰으로 인식하고, 일부는 무시할 수도 있습니다. 실제 학습 시에는 토크나이저가 생성한 토큰을 그대로 사용하여 모델을 학습시키게 됩니다.
아래는 간단한 코드 예시입니다:
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
num_epochs = 5 # 예시로 5번의 에포크를 설정
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')
이 코드는 토크나이저를 사용하여 데이터를 토큰화하고, 이를 모델에 입력하여 학습하는 과정을 보여줍니다. 특수 문자열이 포함된 데이터셋을 그대로 사용하여 모델을 학습시키는 방법을 나타냅니다.
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, 토큰화 과정에서 사용된 텍스트 파일을 다시 사용해야 하는지, 그리고 특정 문자열 (예: |START_OF_TITLE|, |END_OF_BOOK|, |START_OF_DIALOGUE|, |SOUND| 등)을 학습 데이터에서 삭제해야 하는지에 대한 의문이 있으신 것 같습니다.
토큰화 과정에서 사용된 텍스트 파일을 다시 사용해야 하는지에 대한 질문에 대한 답변은 '예'입니다. 토큰화는 원시 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 따라서, 학습 데이터를 준비할 때는 원시 텍스트 데이터를 사용해야 합니다. 이 데이터는 토큰화 과정을 거쳐 모델 입력으로 사용됩니다.
특정 문자열을 학습 데이터에서 삭제해야 하는지에 대한 질문에 대한 답변은 '상황에 따라 다르다'입니다. 이 문자열들이 문장의 문맥을 이해하는 데 도움이 된다면, 이 문자열들을 유지하는 것이 좋습니다. 예를 들어, |START_OF_DIALOGUE|와 |END_OF_DIALOGUE|는 대화의 시작과 끝을 나타내므로, 이 정보는 모델이 문장의 구조를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면, 이 문자열들이 문장의 의미를 혼동시키거나 학습을 방해한다면, 이 문자열들을 삭제하는 것이 좋습니다.
|SOUND|와 같은 특수 토큰은 일반적으로 특정 사운드나 효과를 나타내는데 사용됩니다. 이러한 토큰은 문장의 의미를 전달하는데 도움이 될 수 있으므로, 일반적으로는 이러한 토큰을 유지하는 것이 좋습니다. 하지만, 이러한 토큰이 너무 많아서 모델의 성능을 저하시키는 경우에는 이러한 토큰을 제거하거나 다르게 처리할 수 있습니다.
이러한 결정은 대부분 데이터와 문제에 따라 달라집니다. 따라서, 다양한 접근법을 시도해보고, 어떤 접근법이 가장 좋은 결과를 내는지 실험적으로 확인하는 것이 중요합니다.
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