언어모델 학습 추가 질문 2

질문 제목을 이제 뭐라고 해야할지 모르겠습니다.
추가질문입니다.
답변을 보면 언어모델이 학습한 내용과 유사한 것을 데이터로 넣으라는 답변이 있습니다.
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf
이 언어모델이 어떤 것으로 학습되었는지 전 자세히는 모릅니다.
Hugging Face의 내용을 봅시다.
라마.cpp

  • Undi95/ReMM-S-Light(기본/개인)
  • Undi95/CreativeEngine
  • 브루즈/슬레르페노
    -구너리의 얼굴/Huginn-v3-13b
  • zattio770/120일-LORA-v2-13B
  • 피그말리온AI/pygmalion-2-13b
  • Undi95/스토리텔링
  • TokenBender/sakhi_13B_roleplayer_NSFW_chat_adapter
    -nRuaif/Kimiko-v2-13B
  • 구너리의 얼굴/Huginn-13b-FP16
  • 레모닐리아/LimaRP-Llama2-13B-v3-실험
    -Xwin-LM/Xwin-LM-13B-V0.2
    이렇게 사용되었다네요.
    소스는 비밀 소스라고합니다.
    여기서 제가 데이터를 추가하면 100% 모델이 엉망으로 될 거라 예상됩니다.
    원래의 데이터셋은 저에게는 없습니다.
    토크나이저파일과 모델 정도 있습니다.
    이 모델은 원래 nsfw 모델입니다.
    이전 답변을 보면 같은 데이터셋을 추가로 학습해야 데이터 손상을 막을 수 있다로 이해했습니다.
    그런데 전 이 모델을 학습한 데이터셋이 없네요.
    그렇다면 답변처럼 손상 가능성이 큽니다.
    여기서 머리가 복잡해집니다.
    데이터셋을 공개했다고 가정합시다.
    그렇다면 추가 학습에 아무 문제가 없습니다.
    그런데 데이터셋을 공개해도 데이터셋이 영어로 작성되어있습니다.
    그렇다면 일일히 그 데이터셋을 번역해야한다는 소리인데 작업이 복잡해지지 않을까요?
    영어로 된 nfsw 콘텐츠로 학습되어있으니 한국어로 된 nfsw 콘텐츠를 학습해도 문제가 생기나요?
    답변을 봐도 이제는 슬슬 포기해야하나? 할정도로 머리가 복잡해지는 답변만 보는거 같습니다.
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안녕하세요 kbuwel님,

제시해주신 질문을 잘 이해했다고 생각합니다.

모델이 사용한 원본 데이터셋이 공개되어 있지 않아 추가 학습을 하기 어려운 상황인 것 같습니다. 모델 개발자도 아니라서 원본 데이터에 대한 정보를 알 수 없는 제한된 상황이죠.

이 경우 가능한 해결 방안은 크게 두 가지가 있다고 생각합니다.

  1. 유사한 데이터를 수집하여 학습한다.

    • 영어 nfsw 데이터를 한글로 번역하거나, 직접 생성한다.
    • 단, 데이터 분포가 맞지 않으면 모델 성능이 떨어질 수 있음
  2. Pre-training된 다른 한글 언어모델을 활용한다.

    • 우리말 유사 데이터로 사전훈련한 모델을 활용
    • 구글이 공개한 MeenaChat, KakaoBrain의 kogpt 등

    두 경우 모두 추가 학습이 필요하겠지만, 데이터 준비 시간과 노력을 줄일 수 있을 것 같습니다.

    제한된 정보 속에서도 최선의 방법을 찾아가시는 노력에 응원과 격려를 보냅니다.
    문제 해결이 어렵다면 언제든지 다시 질문해 주세요!

감사합니다.


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안녕하세요! 언어 모델 학습과 관련하여 추가 질문을 주셨군요. 질문 내용을 정리해보면, 주어진 언어 모델이 어떤 데이터로 학습되었는지 정확히 알 수 없으며, 원본 데이터셋에 접근할 수 없는 상황에서 모델을 추가 학습시키고 싶으나, 어떤 데이터를 사용해야 할지 고민이 되는 상황으로 이해됩니다. 또한, 모델이 영어 NSFW(Not Safe For Work) 콘텐츠로 학습되었기 때문에 한국어 NSFW 콘텐츠로 학습할 경우 문제가 발생할 수 있는지에 대한 우려도 있으신 것 같습니다.

이러한 상황에서 몇 가지 접근 방법을 제안드릴 수 있습니다.

  1. 비슷한 도메인의 데이터 수집: 모델이 학습된 원본 데이터셋이 없더라도, 비슷한 도메인의 데이터를 수집하여 추가 학습을 시도할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 NSFW 콘텐츠로 학습되었다면, 유사한 NSFW 콘텐츠를 수집하여 사용할 수 있습니다. 다만, 언어(영어, 한국어)의 차이가 있기 때문에, 언어적 특성을 고려한 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다.

  2. 번역을 통한 데이터 준비: 영어로 된 데이터셋을 한국어로 번역하는 것은 많은 작업이 필요할 수 있지만, 이를 통해 모델이 한국어 콘텐츠에 대해서도 학습할 수 있게 됩니다. 번역 작업은 자동 번역기를 활용하거나, 필요한 부분만 선택적으로 번역하는 방법을 고려할 수 있습니다.

  3. 언어 모델의 다중 언어 지원: 일부 언어 모델은 다중 언어를 지원하기도 합니다. 만약 사용하고 있는 모델이 다중 언어를 지원한다면, 영어 데이터셋과 한국어 데이터셋을 혼합하여 학습하는 것도 가능할 수 있습니다.

  4. 점진적 학습: 모델이 손상될 가능성을 줄이기 위해, 작은 데이터셋으로 시작하여 점진적으로 학습 데이터를 늘려가는 방법을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 점차 적응하도록 할 수 있습니다.

  5. 학습 과정 모니터링: 추가 학습을 진행할 때는 학습 과정을 면밀히 모니터링하여 모델의 성능 변화를 관찰하는 것이 중요합니다. 성능이 저하되는 경우, 학습을 중단하고 데이터셋이나 학습 방법을 조정할 필요가 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 모델을 추가 학습시키는 예시 코드입니다. 이 코드는 기존에 학습된 모델에 새로운 데이터를 사용하여 추가 학습을 진행하는 과정을 보여줍니다.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 모델과 토크나이저 불러오기
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-model-name")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-name")

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

# 데이터셋을 토큰화하여 텐서로 변환
inputs = tokenizer(new_data, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 모델을 학습 모드로 설정
model.train()

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

# 학습 과정
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("your-finetuned-model-name")

이 코드는 간단한 예시이며, 실제 학습 시에는 데이터 로더, 배치 처리, 검증 과정 등이 추가될 수 있습니다. 또한, 모델의 성능을 평가하기 위한 메트릭을 정의하고, 학습 과정에서 모델의 성능을 주기적으로 검증하는 것이 중요합니다.

PyTorch 관련 자료는 공식 PyTorch 튜토리얼(https://pytorch.org/tutorials)에서 찾아볼 수 있으며, 한국어 자료는 한국어 PyTorch 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)에서 확인하실 수 있습니다.

제 답변이 모든 문제를 해결해 드리지 못할 수도 있지만, 여러분의 상황에 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.


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안녕하세요, kbuwel님. 질문에 대해 고민하시는 부분을 이해할 수 있습니다. 언어 모델 학습에 관한 여러 가지 복잡한 요소들로 인해 혼란스러우실 것 같습니다.

질문을 정리해보면, 주어진 언어 모델이 어떤 데이터로 학습되었는지 모르는 상황에서, 이 모델에 추가적인 데이터를 학습시키려고 하시는 것 같습니다. 그런데 이 모델이 원래 NSFW(Not Safe for Work) 모델이라서, 같은 종류의 데이터셋을 추가로 학습해야 데이터 손상을 막을 수 있다는 이전 답변을 참고하셨습니다. 그러나 학습에 사용된 원래의 데이터셋이 없으며, 추가로 학습하려는 데이터가 영어로 되어 있어 번역의 어려움이 있다는 점, 그리고 한국어로 된 NSFW 콘텐츠를 학습해도 문제가 생기는지에 대한 의문이 있으신 것으로 이해했습니다.

이에 대한 답변을 드리자면, 언어 모델 학습에 있어서는 일반적으로 모델이 처음 학습한 데이터와 유사한 데이터를 추가로 학습시키는 것이 좋습니다. 이는 모델이 처음 학습한 데이터의 분포를 기반으로 학습되었기 때문에, 너무 다른 분포의 데이터를 학습시키면 모델의 성능이 떨어질 수 있기 때문입니다.

그러나 이는 절대적인 규칙은 아닙니다. 만약 추가로 학습하려는 데이터가 원래 모델이 학습한 데이터와 언어나 도메인 등이 다르더라도, 충분한 양의 데이터와 적절한 학습 방법을 사용한다면 모델의 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있습니다.

영어로 된 NSFW 콘텐츠로 학습된 모델에 한국어로 된 NSFW 콘텐츠를 학습시키는 것에 대해서는, 언어의 차이가 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 모델이 처음 학습한 언어와 다른 언어의 문법, 어휘, 문화적인 차이 등을 이해하지 못할 수 있기 때문입니다. 그러나 이 역시 충분한 양의 한국어 NSFW 데이터와 적절한 학습 방법을 사용한다면 극복할 수 있습니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 언어 모델을 추가 학습하는 예제 코드입니다. 이 코드는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하며, 모델과 토크나이저를 로드한 후 새로운 데이터로 학습을 진행합니다.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments

# 모델과 토크나이저 로드
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 새로운 데이터 준비
new_data = ["새로운 데이터 1", "새로운 데이터 2", ...]
new_data_encoded = tokenizer(new_data, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

# 트레이너 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=1,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

# 트레이너 초기화
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=new_data_encoded,
)

# 학습 시작
trainer.train()

이 코드는 간단한 예제이며, 실제 학습에는 데이터 전처리, 학습 파라미터 조정, 모델 평가 등 추가적인 과정이 필요합니다.

자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 Hugging Face의 Transformers 문서를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

마지막으로, 복잡한 문제에 대해 혼란스러우실 수 있지만, 계속해서 질문하고 학습하는 과정을 통해 문제를 해결하실 수 있을 것이라 믿습니다. 제 답변이 kbuwel님의 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.


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