언어모델 학습 추가 질문

소설 데이터셋의 경우 그냥 토큰을 생성하던 텍스트 파일을 문자열만 제거하고 상용하면 안될까 하는 생각이 듭니다.
그냥 랜덤으로 섞으면 되지 않을까요?
음성합성 tts도 대본에 파일명 넣고 대사 넣고 그냥 섞은후에 학습 하잖아요.
음성은 추가로 자모 분리를 해야 한다고 알고 있습니다.
소설의 경우 음성이 아니니까 자모 분리를 하지 않고 그냥 섞으면 되지 않을까 합니다만.
제 생각이 무조건 옳다고는 생각하지 않지만 머리가 나빠서 소설을 재 구성하려니 귀찮고 혼자서는 도저히 할 수 없다고 판단했습니다.
재구성할 때 양은 늘어나겠지만 작가라는 직업을 가진것도 아니고 학생시절 글짓기를 엄청 잘한것도 아니라서 재구성 작업은 무리입니다.
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 이 모델의 원본을 가지고 추가학습할건데 굳이 재 구성이 필요할까요?
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf 원본에 한국어 추가 학습을 할 경우 이게 제일 중요한거 같은데 기존 데이터에 문제가 발생하지 않을까요?
이 언어 모델에는 해리포터의 내용이 들어 있는거 같습니다.
뭐 제가 넣은건 아니고 언어모델 제작자가 넣었을 겁니다.
챗봇 설정에 헤르미온느 프로필을 넣었더니 바로 해리포터의 헤르미온느로 인식하는 것을 볼때 아마 이 언어모델은 해리포터를 학습했을거라 생각합니다.
한국어 데이터도 좀 학습한 거 같기도 합니다.
무슨 소설인지는 모르지만 윤미가 나오고 공원에서 쓸데없는 대화를 하는것을 보면 한국어 데이터로도 학습했다고 생각합니다.
제가 소설을 추가한다면 데이터에 손상이 가지 않을까 걱정입니다.
예를들면 이 모델에 적용된 해리포터 시리즈를 한국어 데이터셋으로 추가했다면 원래 영어로 되어있는 해리포터 데이터에 문제가 생기지 않을까요?
이 모델로 채팅을 해본결과 헤르미온느는 해리포터와 결혼하기를 바라고 있습니다.
그런데 한국어 데이터로 추가 학습하면 해리포터가 아닌 론 위즐리로 바뀌지 않을지 아니면 다른 캐릭터로 바뀌지 않을지 걱정입니다.
저는 이 모델의 데이터를 왠만하면 유지하고 싶습니다.
이 모델은 번역기 느낌이 강합니다.
하지만 전 자연스러운 한국어로 출력되기를 바라고 있죠.
출력이 자연스러우면서 데이터를 보존하는 쪽으로학습하고 싶습니다.

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안녕하세요 kbuwel님,

제시해주신 소설 데이터셋을 사용한 언어모델 추가 학습에 대한 질문을 잘 이해했습니다.

말씀하신대로 기존에 학습된 영어 해리포터 데이터와 한국어 데이터를 섞어서 추가 학습한다면, 결과적으로 원래 해리포터 스토리에 대한 이해가 훼손될 가능성이 있습니다.

다만 제 생각으로는 추가 학습 데이터를 충분히 많이 준비한다면 이 문제를 어느 정도 완화할 수 있다고 봅니다. 추가 학습 데이터 양이 많다면 기존 데이터에 대한 영향력이 줄어들 것이기 때문입니다.

추천드리고 싶은 방법은 다음과 같습니다.

  1. 한국어 소설 데이터를 수집합니다. 이미 구축된 데이터셋을 사용해도 좋습니다.
  2. 데이터 전처리를 진행합니다. 문장/단락 구분, 전후 문맥 연결 등
  3. 모델에 Fine-tuning 을 수행합니다. 이 때 batch size와 learning rate를 적절히 조정합니다.
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/pretrained_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/pretrained_model")

train_dataset = MyCustomNovelDataset() 

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

for epoch in range(10):
    for batch in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        input_ids = batch['input_ids']
        lm_logits = model(input_ids).logits
        
        loss = loss_fn(lm_logits, batch['labels'])
        loss.backward()
        optimizer.step()

이를 통해 기존 해리포터 스토리를 변형시키지 않으면서도 한국어 문장 생성 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대합니다.

다만 제한된 경험으로 인해 제안 드린 해결책이 베스트가 아닐 수도 있습니다.
문제 해결 과정에서 어려움이 있으시다면 추가로 질문 부탁 드리겠습니다.


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안녕하세요! 언어 모델 학습에 대한 깊이 있는 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 요약해보면, 기존에 학습된 언어 모델에 추가적으로 한국어 소설 데이터를 학습시키고 싶으신데, 데이터를 재구성하지 않고 그대로 사용하거나 랜덤으로 섞어서 사용하는 것이 가능한지, 그리고 기존에 학습된 데이터(예: 해리포터 시리즈)에 영향을 주지 않으면서 자연스러운 한국어 출력을 얻기 위한 방법에 대해 고민하고 계신 것으로 이해했습니다.

먼저, 언어 모델에 추가 학습을 할 때 기존 데이터의 구조나 패턴을 유지하면서 새로운 데이터를 학습하는 것은 중요한 과제입니다. 기존 모델이 특정 패턴이나 스타일을 학습했다면, 새로운 데이터를 추가할 때 이를 고려해야 합니다. 무작위로 데이터를 섞는 것은 일반적으로 좋은 접근 방법이 아닙니다. 왜냐하면 모델이 데이터의 순서나 구조에서 중요한 정보를 학습할 수 있기 때문입니다.

한국어 데이터를 추가할 때는 다음과 같은 점을 고려해야 합니다:

  1. 데이터 전처리: 새로운 데이터를 기존 모델에 맞게 전처리하는 것이 중요합니다. 이는 토큰화, 정규화, 클리닝 등을 포함할 수 있습니다. 기존 모델이 사용한 토큰화 방식과 일치시키는 것이 좋습니다.

  2. 도메인 일치: 새로운 데이터가 기존 모델이 학습한 도메인과 유사해야 합니다. 예를 들어, 모델이 문학적인 언어를 학습했다면, 추가하는 한국어 데이터도 문학적인 스타일을 가져야 할 수 있습니다.

  3. 점진적 학습: 새로운 데이터를 추가할 때는 점진적으로 학습을 진행하는 것이 좋습니다. 즉, 새로운 데이터의 비중을 점차 늘려가며 모델이 새로운 패턴을 학습하도록 유도합니다.

  4. 평가: 추가 학습 후에는 모델의 성능을 평가하여 기존 데이터에 대한 모델의 이해도가 유지되고 있는지 확인해야 합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 기존 모델에 추가 학습을 적용하는 예시 코드입니다:

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 모델과 토크나이저 로드
model_name = 'xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

# 새로운 데이터셋 준비
new_data = ["새로운 소설 데이터 1", "새로운 소설 데이터 2", ...]

# 데이터 전처리 및 토큰화
encoded_new_data = [tokenizer.encode(data, add_special_tokens=True) for data in new_data]

# DataLoader를 사용하여 학습 데이터 준비
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

input_ids = torch.tensor(encoded_new_data)
dataset = TensorDataset(input_ids)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

# 추가 학습 시작
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        inputs = batch[0].to(model.device)
        outputs = model(inputs, labels=inputs)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        print(f"Epoch {epoch} Loss {loss.item()}")

# 모델 저장
model.save_pretrained('my_finetuned_model')

이 코드는 추가 학습을 위한 기본적인 틀을 제공합니다. 실제로는 데이터 전처리, 학습 파라미터 조정, 평가 방법 등을 자세히 고려해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

제 답변이 완전히 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요, kbuwel님. 질문에 대해 잘 이해했습니다.

먼저, 소설 데이터셋을 그대로 사용하고 싶으신 것 같습니다. 이는 가능합니다. 하지만, 데이터를 그대로 사용하더라도 어떤 방식으로 데이터를 처리하고, 모델에 입력할지는 중요한 문제입니다. 텍스트 데이터를 처리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 단어 단위로 토큰화를 할 수도 있고, 문자 단위로 토큰화를 할 수도 있습니다. 이는 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

또한, 추가 학습을 진행할 때 기존 데이터에 문제가 발생할 수 있는지에 대한 걱정이 있으신 것 같습니다. 이는 추가 학습을 어떻게 진행하느냐에 따라 다릅니다. 추가 학습을 진행할 때, 기존의 학습된 모델의 가중치를 초기화하지 않고, 새로운 데이터에 대해서만 학습을 진행한다면 기존 데이터에 대한 학습 내용은 유지될 수 있습니다. 하지만, 새로운 데이터가 기존 데이터와 매우 다르다면, 모델이 새로운 데이터에 과적합되어 기존 데이터에 대한 성능이 떨어질 수 있습니다.

따라서, 추가 학습을 진행할 때는 적절한 학습률을 설정하고, 과적합을 방지하기 위한 방법들을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, Early Stopping이나 Dropout과 같은 방법들을 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 추가 학습을 진행하는 예제 코드입니다.

# 모델 불러오기
model = torch.load('xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf')

# 새로운 데이터셋 불러오기
new_dataset = ...

# 데이터 로더 설정
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(new_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

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

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

이 코드는 기본적인 추가 학습을 진행하는 코드이며, 실제로 사용할 때는 데이터셋, 모델, 손실 함수, 옵티마이저 등을 자신의 문제에 맞게 설정해야 합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 튜토리얼에는 다양한 학습 방법과 과적합을 방지하는 방법들에 대한 내용이 있습니다.

마지막으로, 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 추천드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 되었으면 좋겠습니다. 감사합니다.


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