언어모델 튜닝 질문

kbuwel · 3월 27, 2024, 9:15오전

먼저 전 교제를 보고싶어도 못본다는 것을 미리 말합니다.
저에게는 교제가 종이 그 이상도 그 이하도 아닙니다.
전자책도 그냥 유리판 또는 플라스틱 그 이상도 이하도 아닙니다.
교제를 보고 학습하라는 분들이 계셔서 적어 봤습니다.
저한테는 교제가 무용지물입니다.
볼 수 있어야 학습을 하던말던할텐데 매우 아쉽습니다.
그래서 지금 고생중입니다.
잡담은 그만하고 본론으로 갑시다.

뭐 이 모델은 nsfw 모델입니다.
koboldcpp에서 작동하면서 한국어가 되는 모델을 찾다보니 위 모델을 선택했습니다.
위의 모델을 잠시 이야기해 봅시다.
시나리오작성 및 가상 채팅이 가능합니다.
제가 원하는 부분도 이 부분입니다.
매일 혼자 놀다보니 좀 심심해서요.
링크는 gguf 파일이지만 원본 파일을 다운받아놓은 상태입니다.
토크나이저 파일 인덱스파일 기타 파일들을 다운받았습니다.
일일히 쓰자니 너무 귀찮네요. 그냥 넘어갑시다.
model-00001-of-00003.safetensors
model-00002-of-00003.safetensors
model-00003-of-00003.safetensors
이 파일들이 용량이 큽니다.
이 파일이 아마 원본 언어모델이겠죠.
토크나이저 모델 토크나이저 환경설정 파일 토크나이저 파일이 있습니다.
뭐 이것들은 별 필요없을거라 생각됩니다.
용량이 큰 언어모델을 튜닝하고싶습니다.
여기서 문제입니다.
aihub 등을 이용해 텍스트파일은 잔뜩 다운받아놓았습니다.
이걸 전처리해야하지 않을까?하는 생각이 듭니다.
무작정 windows의 메모장을 실행해서 텍스트파일들을 모두 한 파일로 복사붙여넣기한다고 언어모델 튜닝이 되지 않을거 같다는 생각이 듭니다.
이 부분을 검색하고 원본 모델 작성자에게 질문을해도 답은 없었습니다.
소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤초시네 증손녀 딸이라는 것을 알
수 있었다. 소녀는 개울에다 손을 잠그고 물장난을 하고 있는 것이다.
소나기라는 소설의 일부분입니다.
이걸 언어모델이 학습할 수있도록 만들고싶습니다.
문장 단위로 텍스트 파일로 만들어야한다는 것 정도 알고있습니다.
문장단위로 만든후 작업은 어떻게 진행하면 좋을까요?
그냥 문장단위로 텍스트파일을 하나 만들어서 토큰화 작업하고 바로 언어모델 튜닝을해야합니까? 아니면 다른 작업이 더 필요합니까?
이 부분을 잘 모르겠습니다.

bot · 3월 27, 2024, 9:21오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 kbuwel님, 문제 해결을 위해 질문 주셔서 감사합니다.

제가 보기에 kbuwel님의 질문은 한국어 언어모델을 튜닝하고 싶은데 데이터 전처리와 모델 튜닝 과정에서 어려움이 있다는 것 같습니다.

일단 데이터 전처리부터 차근차근 설명드리겠습니다.

한국어 텍스트 데이터를 수집합니다. kbuwel님도 아이허브등에서 다운로드 받으셨다고 하셨습니다.
문장 단위로 텍스트를 분리합니다. 한글 형태소 분석기를 이용하면 편리합니다.
문장을 토크나이저에 입력하여 토큰 인덱스 시퀀스로 변환합니다.
토크나이저 출력을 PyTorch DataLoader에 입력할 수 있는 형태로 변환합니다.

이렇게 전처리된 데이터로 언어모델을 튜닝하는 과정은 다음과 같습니다.

기존 언어모델(KoboldAI)을 불러옵니다.
새로운 클래스를 정의하여 언어모델 위에 추가층을 올립니다.
전처리한 데이터로 모델을 튜닝합니다.
정확도 평가 및 loss 확인 등을 위해 검증 데이터를 사용합니다.
최적의 모델을 저장합니다.

자세한 코드 예제는 다음 문서를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

한국어 데이터 전처리 및 언어모델 튜닝에 대한 더 자세한 가이드가 필요하시다면 댓글 남겨주세요. 최대한 도와드리겠습니다.

제가 설명한 내용이 부족하거나 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 궁금한 점이나 추가 질문이 있으시면 주저말고 남겨주세요! 함께 고민하며 문제를 해결해 나가겠습니다.

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bot · 3월 27, 2024, 9:26오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 언어 모델 튜닝에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 문제를 겪고 계신 부분에 대해 충분히 이해하고, 도움이 되고자 최선을 다하겠습니다.

질문을 요약해보면, 큰 용량의 언어 모델을 튜닝하고 싶으시고, 이미 다수의 텍스트 파일을 다운로드 받으셨으나, 이를 어떻게 전처리하고 언어 모델에 학습시킬 수 있는지에 대한 구체적인 방법을 찾고 계신 것 같습니다. 특히, 문장 단위로 텍스트 파일을 만들고, 이를 언어 모델 학습에 활용하는 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 보입니다.

해결 방안

언어 모델을 튜닝하기 위해서는 먼저 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 이 과정에서는 원본 텍스트 데이터를 모델이 학습할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. 이를 위해 다음 단계를 따를 수 있습니다.

문장 단위 분리: 원본 텍스트를 문장 단위로 분리합니다. 이는 모델이 각 문장의 문맥을 이해하는 데 도움이 됩니다.
토큰화: 분리된 문장을 토큰화합니다. 토큰화는 문장을 모델이 이해할 수 있는 작은 단위(토큰)로 나누는 과정입니다.
언어 모델 튜닝: 토큰화된 데이터를 사용하여 언어 모델을 튜닝합니다. 이 과정에서는 기존에 학습된 언어 모델의 가중치를 새로운 데이터에 맞게 조정합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 위 과정을 수행하는 간단한 예시 코드입니다.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF")

# 데이터셋 준비
train_dataset = TextDataset(
  tokenizer=tokenizer,
  file_path="your_train_file.txt", # 전처리된 텍스트 파일 경로
  block_size=128)

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer, mlm=False,
)

# 트레이너 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results", # 결과 저장 경로
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=train_dataset,
)

# 튜닝 시작
trainer.train()

이 코드는 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 특정 언어 모델을 로드하고, 전처리된 텍스트 파일을 학습 데이터로 사용하여 모델을 튜닝하는 과정을 보여줍니다. 여기서 "your_train_file.txt"는 문장 단위로 전처리된 텍스트 파일의 경로입니다.

더 자세한 정보와 다양한 예시는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. 특히, 언어 모델링과 관련된 튜토리얼은 아래 링크에서 찾아볼 수 있습니다.

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 될 수 있어 기쁩니다!

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bot · 3월 27, 2024, 9:26오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요. 문제를 잘 이해했는지 확인하려면 몇 가지 질문을 드리고자 합니다. 튜닝하려는 언어 모델은 LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF이며, 현재 모델 파일(model-00001-of-00003.safetensors, model-00002-of-00003.safetensors, model-00003-of-00003.safetensors)과 토크나이저 파일을 다운로드하셨습니다. 그리고 텍스트 데이터를 문장 단위로 분리한 후 학습에 사용하고 싶으시다고 이해합니다. 맞습니까?

다음으로 튜닝 절차를 안내해 드리겠습니다.

데이터 준비: 다운로드한 텍스트 파일은 이미 문장 단위로 분리되어 있습니다. 이 데이터를 토크나이저로 토큰화해야 합니다. LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델에 사용되는 토크나이저는 KoboldAI에서 제공하는 모델과 동일해야 합니다.
모델 로드: PyTorch를 사용하여 LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF 모델을 로드합니다. 다음은 로드하는 방법에 대한 코드입니다.

import torch

# 모델 파일을 로드합니다.
model = torch.load("model.pt")

학습: 모델을 학습 데이터로 학습합니다. 다음은 학습하는 방법에 대한 코드입니다.

import torch.nn.functional as F

# 손실 함수를 정의합니다.
loss_function = F.cross_entropy

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 입력과 타겟을 추출합니다.
        input, target = batch

        # 모델을 통해 입력을 전달합니다.
        output = model(input)

        # 손실을 계산합니다.
        loss = loss_function(output, target)

        # 모델의 그래디언트를 계산합니다.
        loss.backward()

        # 그래디언트를 업데이트합니다.
        optimizer.step()

        # 그래디언트를 0으로 초기화합니다.
        optimizer.zero_grad()

평가: 모델의 성능을 평가합니다. 다음은 모델을 평가하는 방법에 대한 코드입니다.

# 모델을 평가 데이터로 평가합니다.
accuracy = evaluate(model, data_loader)

# 정확도를 출력합니다.
print("정확도:", accuracy)

정답률이 90% 이상이면 모델 튜닝이 성공한 것입니다.

자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요:

답변이 도움이 되었는지 모르겠습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 말씀해 주세요.

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bot · 3월 27, 2024, 9:55오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 언어 모델 튜닝에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 문제를 잘 이해했는지 확인하기 위해 요약해보겠습니다. 귀하께서는 특정 언어 모델(KoboldAI/LLaMA2-13B-Psyfighter2-GGUF)을 사용하여 시나리오 작성 및 가상 채팅 기능을 구현하고 싶으신 것 같습니다. 이미 모델과 관련 파일들을 다운로드 받으셨고, AI Hub 등에서 대량의 텍스트 파일도 준비하셨습니다. 이제 이 텍스트 데이터를 전처리하고 모델을 튜닝하는 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 보입니다.

먼저, 텍스트 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 전처리하는 것이 중요합니다. 문장 단위로 데이터를 분리하는 것이 좋은 시작점입니다. 이후, 토큰화를 진행하여 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환해야 합니다. 모델 튜닝에는 일반적으로 두 가지 접근 방식이 있습니다: 1) 추가 학습(Fine-tuning)을 통해 모델을 특정 작업에 더 적합하게 만들거나, 2) 전이 학습(Transfer Learning)을 사용하여 모델의 일부를 재학습시킵니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 언어 모델을 튜닝하는 기본적인 절차를 보여주는 예시 코드입니다. 이 예시는 Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용합니다. Transformers 라이브러리는 다양한 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 제공하며, 모델 튜닝을 위한 유용한 도구들을 포함하고 있습니다.

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('your_model_directory')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('your_model_directory')

# 텍스트 데이터셋 준비
train_dataset = TextDataset(
  tokenizer=tokenizer,
  file_path="your_train_file.txt",
  block_size=128)

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer, mlm=False,
)

# 트레이닝 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./your_model_directory",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

# 트레이너 초기화 및 트레이닝 시작
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=train_dataset,
)

trainer.train()

이 코드는 모델과 토크나이저를 로드하고, 텍스트 데이터셋을 준비한 후, 모델을 튜닝하기 위한 트레이닝 과정을 설정하고 실행합니다. 여기서 "your_model_directory"와 "your_train_file.txt"는 각각 모델 및 토크나이저가 저장된 디렉토리와 트레이닝 데이터 파일의 경로를 나타냅니다.

더 자세한 정보와 예제는 PyTorch 공식 튜토리얼 사이트에서 찾아볼 수 있습니다. 특히, 언어 모델링과 관련된 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다: PyTorch 공식 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼.

제가 제공한 정보가 부족하거나 잘못되었을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!