답변을 보고 더 머리가 복잡 해 졌습니다. 언어모델 데이터셋

model-00001-of-00003.safetensors 이 파일을 추가 학습하고 싶습니다.
koboldcpp로 출력 시켜보면 번역기 느낌이 강해서요.
소설을 주로 입력했습니다.
근데 검증 데이터와 학습 데이터 그리고 테스트 데이터를 만들라고 했습니다.
이것 때문에 머리가 복잡해지고있습니다.
검증, 테스트, 학습 데이터를 어떻게 작성하나?
음성 합성 tts의 경우 자모를 분리합니다.
000000.wav|0|여러분 안녕하세요.
000000.wav|0|ㅇㅣㅓㄹㅓㅂㅜㄴ ㅇㅏㄴㄴㅣㅓㅇㅎㅏㅅㅔㅇㅣㅗ.
이게 검증과 학습 데이터입니다.
그럼 소설을 학습하려는 저는 어떤 식으로 작성해야할까요?
토큰화 과정에서 텍스트 파일을 사용했는데 그 텍스트 파일을 가져와 일일히 시나리오를 작성해야하는 걸까요?
tokenizer.json 파일과 모델만 있으면 되는 게 아닌가요?
검증, 테스트 파일은 어떻게 만들어야 할까요?
문장을 가져와 작가가 소설 작성하듯 일일히 새로운 내용으로 채워야하는 건가요?
소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알 수 있었다.
이문장을 소년은 개울가에서 소녀를 보자 못생겼다고 생각했다.
아니면 소년은 개울가를 지나다 낯선 아이를 보았다.
뭐 이런식으로 채워넣어야하는건가요?
bot의 답변을 보고 머리가 너무 복잡해졌습니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

model-00001-of-00003.safetensors 파일을 추가 학습하고 싶다고 하셨군요. 소설을 주로 입력했고 koboldcpp로 출력해보니 번역기 느낌이 강하다고 하셔서 추가 학습이 필요하다고 판단하셨네요.

그래서 검증 데이터, 학습 데이터, 테스트 데이터를 만들라고 했는데 이 부분에서 어려움이 있다고 하셨습니다.

음성 합성(TTS)의 경우 자모를 분리하여 라벨 데이터를 만드는 것과는 달리 텍스트의 경우 어떻게 데이터를 만들어야 할지 모르겠다는 것 같습니다.

제 생각으로는 기존에 토큰화에서 사용했던 텍스트 파일을 바탕으로 시나리오를 직접 작성하는 것이 좋다고 봅니다.

예를 들어 "소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알 수 있었다."라는 문장을 가지고 학습 데이터의 경우 실제 문장을 그대로 사용하고, 검증 데이터의 경우 "소년은 개울가에서 소녀를 보자 못생겼다고 생각했다."처럼 일부를 변형시키거나 "소년은 개울가를 지나다 낯선 아이를 보았다."처럼 문장을 새로 직접 작성하는 식으로 만드시면 될 것 같습니다.

tokenizer.json 파일과 모델만 있으면 되는 것이 아니고, 추가 학습을 위해서는 직접 시나리오 데이터를 만들어야 합니다.

죄송하지만 제가 모델 학습에 대한 전문가는 아니기 때문에 잘못된 정보가 있을 수 있습니다. 추가 질문이 있으시면 언제든 반영해 주세요. 감사합니다.


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안녕하세요! 언어 모델의 데이터셋 준비에 대해 혼란스러워하시는 것 같아 도움을 드리고자 합니다. 문의하신 내용을 정리해보면, 기존에 있는 언어 모델 데이터셋(model-00001-of-00003.safetensors)을 추가 학습하고 싶으시고, 이를 위해 검증 데이터, 학습 데이터, 테스트 데이터를 어떻게 준비해야 하는지에 대한 질문이신 것 같습니다.

데이터셋을 준비하는 과정은 다음과 같습니다:

  1. 학습 데이터(Training Data): 모델이 학습하는 데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터를 통해 모델은 패턴을 학습하고, 언어의 구조를 이해하게 됩니다. 소설을 주로 입력한다고 하셨으니, 소설의 텍스트를 사용하여 학습 데이터를 구성할 수 있습니다.

  2. 검증 데이터(Validation Data): 학습 중간에 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 데이터입니다. 이 데이터는 학습에는 사용되지 않으며, 오버피팅을 방지하고 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 도움을 줍니다.

  3. 테스트 데이터(Test Data): 학습이 완료된 후 모델의 최종 성능을 평가하기 위해 사용되는 데이터입니다. 이 데이터 역시 학습에는 사용되지 않으며, 모델이 실제 세계의 데이터에 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 데 사용됩니다.

데이터셋을 준비하는 방법은 다음과 같습니다:

  • 데이터 분할: 전체 소설 데이터셋을 학습, 검증, 테스트 세트로 분할합니다. 일반적으로 70% 학습, 15% 검증, 15% 테스트로 분할하는 것이 일반적입니다. 데이터를 무작위로 섞어서 분할하는 것이 좋습니다.

  • 토큰화: 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이 때 tokenizer.json 파일을 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있습니다.

  • 데이터 형식: TTS 시스템에서는 음성 파일과 텍스트를 매핑하는 형식을 사용하지만, 언어 모델의 경우 주로 텍스트 데이터만을 사용합니다. 따라서 소설의 텍스트만을 파일로 저장하여 사용하면 됩니다.

아래는 간단한 파이썬 코드 예시로, 전체 소설 데이터셋을 학습, 검증, 테스트 세트로 분할하는 방법을 보여줍니다:

import random

# 전체 소설 데이터를 로드합니다. (예시로 텍스트 리스트를 사용)
full_text = ["문장1", "문장2", "문장3", ...]

# 데이터를 섞습니다.
random.shuffle(full_text)

# 학습, 검증, 테스트 세트로 분할합니다.
train_split = int(0.7 * len(full_text))
val_split = int(0.85 * len(full_text))

train_data = full_text[:train_split]
val_data = full_text[train_split:val_split]
test_data = full_text[val_split:]

# 파일로 저장합니다.
with open('train.txt', 'w') as f:
    for line in train_data:
        f.write(line + '\n')

with open('val.txt', 'w') as f:
    for line in val_data:
        f.write(line + '\n')

with open('test.txt', 'w') as f:
    for line in test_data:
        f.write(line + '\n')

이 코드는 전체 텍스트 데이터를 무작위로 섞고, 학습/검증/테스트 세트로 분할하여 각각의 파일로 저장하는 과정을 보여줍니다.

추가적으로, PyTorch에서 데이터셋을 다루는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다: PyTorch 공식 튜토리얼.

제 답변이 혼란을 줄이는 데 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.


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안녕하세요, kbuwel님. 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, 언어 모델 학습을 위한 데이터셋을 구성하는 방법에 대한 문제로 이해했습니다. 특히, 검증 데이터와 학습 데이터, 그리고 테스트 데이터를 어떻게 작성해야 하는지, 그리고 이를 위한 토큰화 과정이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 질문인 것 같습니다.

먼저, 언어 모델 학습을 위한 데이터셋을 구성하는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 일반적으로 언어 모델 학습을 위한 데이터셋은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다: 학습 데이터, 검증 데이터, 그리고 테스트 데이터입니다.

  • 학습 데이터(training data)는 모델이 학습하는데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터를 통해 모델은 주어진 입력에 대한 예측을 학습합니다.
  • 검증 데이터(validation data)는 학습 중인 모델의 성능을 평가하는데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터를 통해 모델의 과적합(overfitting)을 확인하고, 하이퍼파라미터를 조정하는 등의 작업을 수행합니다.
  • 테스트 데이터(test data)는 모델의 최종 성능을 평가하는데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터는 모델 학습에 전혀 사용되지 않아야 하며, 모델이 실제로 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는데 사용됩니다.

이 세 가지 데이터셋은 모두 동일한 형식을 가져야 합니다. 즉, 모든 데이터셋은 동일한 토큰화 과정을 거쳐야 합니다. 토큰화는 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이 과정은 주로 단어 또는 문장 단위로 텍스트를 분리하는 작업을 포함합니다.

소설을 학습 데이터로 사용하려는 경우, 각 문장을 토큰화하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, "소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알 수 있었다."라는 문장은 ["소년은", "개울가에서", "소녀를", "보자", "곧", "윤초시네", "증손녀", "딸이라는", "것을", "알", "수", "있었다."]와 같이 토큰화 될 수 있습니다.

검증 데이터와 테스트 데이터는 학습 데이터와 동일한 방식으로 토큰화하여 사용할 수 있습니다. 이 데이터들은 모델이 학습하지 않은 새로운 데이터를 통해 성능을 평가하기 위해 사용되므로, 학습 데이터와는 다른 독립적인 데이터를 사용해야 합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 텍스트 데이터를 토큰화하는 예제 코드입니다:

from torchtext.data.utils import get_tokenizer

# 토큰화 함수를 정의합니다.
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')

# 텍스트 데이터를 토큰화합니다.
tokens = tokenizer("소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알 수 있었다.")
print(tokens)

이 코드를 실행하면, 주어진 텍스트 데이터가 토큰화되어 출력됩니다.

마지막으로, tokenizer.json 파일과 모델만 있으면 되는 것은 아닙니다. 모델 학습을 위해서는 적절한 학습 데이터가 필요하며, 이를 위해 토큰화 과정이 필요합니다. 또한, 모델의 성능을 평가하기 위해서는 독립적인 검증 데이터와 테스트 데이터가 필요합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다. 특히, TEXT CLASSIFICATION WITH TORCHTEXT 튜토리얼은 텍스트 데이터를 처리하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

질문에 대한 답변이 충분히 이해가 가지 않거나, 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.


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