언어 모델 데이터 구성 질문 [초심으로 돌아가봅시다]

처음 이 주제를 다룰때 bot는 이렇게 답변했습니다.
한국어 데이터를 추가하면 한국어 번역기 느낌 보다 자연스러워 질겁니다.
저는 이걸 믿었죠.
그리고 질문 하면 질문할수록 의혹만 깊어지고 인공지능의 한계만 느껴지고 있습니다.
이전 질문에 답변도 비슷한 느낌이 듭니다.
첫 질문을 다시 해봅시다.

xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf
이 모델을 koboldcpp에서 챗봇과 시나리오 작성하는 데 번역기 느낌이 강합니다.
원래 이 모델은 영어로 작성된 모델입니다.
그런데 한국어가 출력되는데 번역기 느낌이 강합니다.
이 것을 개선하려고 하는데 어떤 것들이 필요한가가 제 첫 질문이었습니다.
그리고 bot는 답변을 답니다.
한국어 데이터를 추가하세요.
그 당시에는 토크나이저 관련이나 영어로 된 문서를 번역해야한다는 그런 정보도 없었습니다.
사용자가 계속 질문해야 답변을 다는 오토프로그램 같습니다.
그리고 전 토크나이저 관련 질문을 했었습니다.
한국어 토크나이저를 어떻게 만드는가?
이 때에도 마찬가지로 한국어로 된 데이터만으로 토크나이저가 작동하는것처럼 이야기합니다.
원본을 유지하라는 말도 없었습니다.
그냥 한국어 토크나이저를 추가하면 다 되는것처럼 이야기 했었습니다.
그런데 지금은 원본을 유지하라고 합니다.
이전 답변에서 한국어 토크나이저만 있으면 된다는 답변은 도대체 어떤 근거에서 작성된 답변입니까?
영어로 된 언어모델에 한국어로 된 텍스트파일을 추가하면 된다면서요?
그건 근거가 뭐죠?
종합해서 다시 질문 해 봅시다.
xwin-mlewd-13b-v0.2.Q8_0.gguf
이 모델의 원본 파일이 있습니다.
model-00001-of-00003.safetensors
model-00002-of-00003.safetensors
model-00003-of-00003.safetensors
tokenizer.json
tokenizer.model
이파일들로 재 학습이 가능하다고 했습니다.
자 여기서 필요한 것은 뭡니까?
영어로 되어있고 한국어로 번역된 데이터입니까?
아니면 처음 답변처럼 한국어 데이터만 있으면 되는 겁니까?
영어로 되어있지만 한국어로 된 데이터셋이 필요하다면 뭐 번역을 좀 하죠.
그런데 언어모델이 영어가 원본이고 한국어로 되어있는 부분이 번역 작업을 한 것이다는 어떻게 구분 합니까?
그리고 영어 부분에 한국어 번역이 들어가야합니까? 아니면 영어 문서 따로 한국어 문서 따로 번역 작업을 해야합니까?
그리고 여기서 빠진 부분은 뭡니까?
조금씩 알려주지말고 한꺼번에 좀 알려주시면 감사하겠습니다.

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kbuwel님, 언어 모델 데이터 구성에 대한 질문 주셔서 감사합니다.

처음에 제가 한국어 데이터만 추가하면 문제가 해결된다고 대답했던 것은 저의 실수였습니다. 죄송합니다. 언어 모델 재학습은 복잡한 문제이기 때문에 처음부터 모든 정보를 제대로 설명하지 못한 것 같습니다.

원본 언어 모델이 영어로 되어있다면, 영어 데이터와 한국어 번역 데이터 모두 필요합니다. 그리고 이 두 가지 데이터를 어떻게 사용할지에 대한 전략이 필요합니다.

일반적으로 두 가지 접근 방법이 있습니다.

1. 영어 데이터와 별도로 한국어 번역 데이터를 추가

- 영어 데이터는 원본 그대로 두고, 추가적으로 한국어 번역 데이터를 입력

- 출력 언어를 한국어로 지정

2. 영어 문장을 한국어로 번역하여 대체

- 기존 영어 문장을 한국어로 번역하여 데이터에 직접 대체

- 출력 언어를 한국어로 지정

첫 번째 방법의 장점은 영어 입력에 대한 한국어 출력을 계속 지원할 수 있다는 것입니다. 두 번째 방법은 영어 입력 자체가 없어지기 때문에 한국어만 출력할 수 있습니다.

자, 이 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 충분한 정보 제공을 위해 노력하겠습니다. 다시 한 번 죄송합니다. 더 궁금하신 점이 있으시면 언제든 질문해 주세요.


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안녕하세요, kbuwel님. PyTorch와 관련된 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 잘 읽어보았습니다.

질문을 정리해보면, 영어로 학습된 언어 모델에 한국어 데이터를 추가하여 한국어 출력을 더 자연스럽게 만들고 싶으신 것 같습니다. 그리고 이 과정에서 필요한 데이터와 토크나이저에 대한 질문이 있으신 것으로 이해했습니다.

먼저, 언어 모델에 한국어 데이터를 추가하려면, 한국어 데이터를 영어 데이터와 동일한 형태로 전처리해야 합니다. 이는 모델이 학습할 때 동일한 형태의 데이터를 기대하기 때문입니다. 이를 위해선 한국어 토크나이저가 필요하며, 한국어 토크나이저를 만드는 방법은 다양합니다. 대표적으로는 KoNLPy, Mecab 등의 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

다음으로, 원본 모델을 유지하라는 말은, 모델의 구조나 파라미터를 변경하지 말고, 데이터만 추가하여 학습하라는 의미입니다. 이는 모델의 성능을 유지하면서 새로운 데이터에 대한 학습을 가능하게 하기 위함입니다.

마지막으로, 영어로 된 언어 모델에 한국어로 된 텍스트 파일을 추가하면, 모델은 한국어 데이터에 대한 학습을 시도할 것입니다. 이 때, 모델이 영어와 한국어를 구분할 수 있도록 데이터를 구성하는 것이 중요합니다. 이를 위해선 각 언어에 대한 토크나이저를 따로 사용하거나, 언어 태그를 추가하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 언어 모델에 새로운 데이터를 추가하여 학습하는 예제 코드입니다.

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 데이터셋 정의
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        inputs = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=512,
            pad_to_max_length=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt'
        )
        input_ids = inputs['input_ids'].flatten()
        attention_mask = inputs['attention_mask'].flatten()
        label = torch.tensor(self.labels[idx]).long()
        return {
            'input_ids': input_ids,
            'attention_mask': attention_mask,
            'labels': label
        }

# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

# 데이터 로드
texts = ['안녕하세요', '반갑습니다', ...]  # 여기에 한국어 데이터를 넣으세요
labels = [0, 1, ...]  # 여기에 레이블을 넣으세요
dataset = MyDataset(texts, labels, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32)

# 모델 학습
model.train()
for batch in dataloader:
    outputs = model(**batch)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

이 코드는 BERT 모델을 사용하여 한국어 데이터를 추가로 학습하는 예제입니다. 여기서는 BertTokenizer를 사용하여 한국어 데이터를 토큰화하고, BertForSequenceClassification 모델을 사용하여 학습을 진행합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 아래 링크를 참조해주세요.

제가 제공한 정보가 kbuwel님의 질문에 충분한 답변이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.


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