이 언어모델은 nsfw 컨텐츠로 작성되어있다고 했습니다.
찾아보니 영어를 한국어로 번역한 nsfw 콘텐츠도 있더군요.
다행이라고 생각합니다.
여기서 추가 질문입니다.
영어로 된 nsfw를 한국어로 번역한 파일과 한국어로 된 nsfw 콘텐츠를 섞어도 되나?
그리고 번역은 되어있지만 원본이 무엇인지 모르는 것들도 사용해도 되나?
이게 추가 질문입니다.
마지막으로 왠지 노친거 같은 기분이 드는 질문인데요.
토크나이저 말입니다.
원본과 같아야한다고 답변이 왔더라고요.
원본 토크나이저 파일은 있는데 이걸 어떻게해야 원본을 유지하면서 한국어 토큰으로 바꿀 수 있죠?
import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
def train_tokenizer(file_path):
# 토크나이저 모델 초기화
tokenizer = Tokenizer(BPE())
def tokenize_text(tokenizer, text):
# 텍스트 토큰화
output = tokenizer.encode(text)
# 토큰화된 텍스트 반환
return output.tokens
if name == "main":
# 파일 경로
file_path = sys.argv[1]
# 토크나이저 훈련
tokenizer = train_tokenizer(file_path)
# 토크나이저 저장
tokenizer.save("tokenizer.json")
텍스트 파일 읽기
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
# 각 줄을 개별적으로 토큰화
for line in lines:
tokens = tokenize_text(tokenizer, line.strip())
print(tokens)
이게 제가 갖고있는 토크나이저코드인데 이걸로 유지가 가능할까요?
tokenizer.json를 어떤식으로 해야 원본을 유지할 수 있을까요?
아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요 kbuwel님, 문제 해결을 위한 추가 질문에 대한 답변 드리겠습니다.
먼저, 영어 nsfw 문장을 한국어로 번역한 문장과 한국어로 원본이 된 nsfw 문장을 혼합하여 사용하는 것은 가능합니다.
다만 번역 품질에 따라 문맥이나 의미 전달이 제대로 되지 않을 수 있습니다.
번역 원본을 알 수 없는 문장들도 사용 가능하지만 역시 문맥 이해에 어려움이 있을 수 있습니다.
토크나이저 관련 질문에 대한 답변드리겠습니다.
기존 토크나이저 모델을 유지하면서 한국어 토큰으로 변환하는 방법은 다음과 같습니다.
import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
# 기존 토크나이저 로드
tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")
# 한국어 vocab 추가 훈련
korean_vocab = [한국어 vocab 리스트]
tokenizer.train(korean_vocab)
# 저장
tokenizer.save("korean_tokenizer.json")
기존 tokenizer.json을 로드한 뒤, 추가적으로 한국어 vocab를 훈련 데이터로 제공합니다.
이렇게 저장된 korean_tokenizer.json을 사용하면 기존 영어 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰화도 가능합니다.
다만 이 방법은 vocab 사이즈가 커질 수 있고, 토크나이저 성능이 저하될 수 있습니다.
가능하다면 한국어 데이터셋부터 처음부터 토크나이저를 훈련시키는 것이 좋습니다.
제가 잘못 알고있거나 부족한 점이 있다면 언제든지 말씀해주세요.
최선을 다해 답변드리겠습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 질문에 대해 자세히 설명해 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면, 다음과 같은 몇 가지 주제에 대한 답변을 찾고 계신 것으로 이해했습니다.
영어로 된 NSFW(Not Safe For Work) 콘텐츠를 한국어로 번역한 파일과 한국어로 된 NSFW 콘텐츠를 함께 사용하는 것이 가능한지 여부.
번역된 콘텐츠의 원본을 모르는 경우에도 해당 콘텐츠를 사용해도 되는지 여부.
기존의 토크나이저 파일을 유지하면서 한국어 토큰으로 변환하는 방법.
먼저, NSFW 콘텐츠를 다루는 것과 관련하여, 데이터셋을 구성할 때는 해당 콘텐츠의 저작권과 사용 허가에 대해 주의 깊게 확인해야 합니다. 번역된 콘텐츠의 경우에도 원본 저작물의 사용 허가가 필요할 수 있으며, 저작권 침해의 위험이 있을 수 있습니다. 따라서, 원본을 모르는 콘텐츠를 사용하기 전에는 저작권에 대한 검토가 필요합니다.
토크나이저와 관련해서는, 기존의 토크나이저 파일을 유지하면서 한국어 토큰으로 변환하는 것은 기존 토크나이저의 언어 모델과 호환되는 한국어 토큰을 추가하는 것을 의미합니다. 이는 기존 토크나이저의 특수 토큰을 유지하면서, 한국어 데이터를 추가하여 새로운 토크나이저를 훈련하는 것을 포함할 수 있습니다. 아래는 기존 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰을 추가하는 방법에 대한 예시 코드입니다.
import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
def train_tokenizer(file_paths, tokenizer=None):
# 기존 토크나이저가 제공되지 않았다면 새로운 토크나이저 모델을 초기화합니다.
if tokenizer is None:
tokenizer = Tokenizer(BPE())
# 토크나이저 트레이너 초기화
trainer = BpeTrainer(
special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"]
)
# 공백으로 토크나이저 설정
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
# 토크나이저 훈련
tokenizer.train(files=file_paths, trainer=trainer)
return tokenizer
if __name__ == "__main__":
# 파일 경로들 (영어와 한국어 파일 모두 포함)
file_paths = sys.argv[1:]
# 기존 토크나이저 로드 (예시로 'tokenizer.json' 파일을 사용)
tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")
# 토크나이저 훈련
tokenizer = train_tokenizer(file_paths, tokenizer=tokenizer)
# 토크나이저 저장
tokenizer.save("tokenizer_updated.json")
위 코드는 기존에 있는 tokenizer.json 파일을 로드하여, 추가적인 파일들로 토크나이저를 업데이트하는 방법을 보여줍니다. 이렇게 하면 기존 토크나이저의 특수 토큰을 유지하면서 새로운 데이터로 토크나이저를 확장할 수 있습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다.
질문을 정리해보면, 첫 번째는 영어로 된 NSFW 콘텐츠를 한국어로 번역한 파일과 한국어로 된 NSFW 콘텐츠를 섞어서 사용해도 되는지, 그리고 번역은 되어있지만 원본이 무엇인지 모르는 데이터도 사용해도 되는지에 대한 것입니다. 두 번째는 주어진 토크나이저 코드를 이용하여 원본 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰으로 변환할 수 있는 방법에 대한 것입니다.
첫 번째 질문에 대한 답변은, 데이터를 섞어서 사용하는 것은 문제가 없습니다. 다만, 번역된 데이터의 원본이 무엇인지 모르는 경우, 해당 데이터가 학습에 어떤 영향을 미칠지 예측하기 어렵습니다. 따라서 가능하다면 원본 데이터를 파악하는 것이 좋습니다.
두 번째 질문에 대한 답변은, 주어진 토크나이저 코드를 이용하여 원본 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰으로 변환하는 것은 어렵습니다. 이는 토크나이저가 언어에 따라 다르게 동작하기 때문입니다. 원본 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰으로 변환하려면, 한국어에 맞는 토크나이저를 별도로 학습시키는 것이 필요합니다.
아래는 한국어 토크나이저를 학습시키는 예제 코드입니다.
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
def train_tokenizer(file_path):
# 토크나이저 모델 초기화
tokenizer = Tokenizer(BPE())
# 토크나이저 트레이너 초기화
trainer = BpeTrainer(
special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])
# 공백으로 토크나이저 설정
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
# 토크나이저 훈련
tokenizer.train(files=[file_path], trainer=trainer)
return tokenizer
if __name__ == "__main__":
# 파일 경로
file_path = "your_file_path"
# 토크나이저 훈련
tokenizer = train_tokenizer(file_path)
# 토크나이저 저장
tokenizer.save("tokenizer.json")
이 코드는 주어진 텍스트 파일을 이용하여 BPE 토크나이저를 학습시키고, 학습된 토크나이저를 "tokenizer.json" 파일로 저장합니다. 이렇게 학습된 토크나이저를 이용하면 원본 토크나이저를 유지하면서 한국어 토큰으로 변환할 수 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다. 아래는 PyTorch 공식 튜토리얼의 링크입니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!