언어 모델 학습을 위해 효율적인 데이터 처리 방법은 데이터를 효율적으로 불러오고 전처리하는 것입니다. 이를 위해 데이터를 배치로 나누어 처리하고, 일괄 처리를 위해 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기법들이 사용됩니다. 또한, 데이터를 랜덤하게 섞어 다양한 패턴을 모델에 학습시키고, 중복 데이터를 필터링하여 학습 효율을 높일 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
데이터 로드 및 전처리
모델 Y
1. 배치 처리를 통한 데이터 로딩
언어 모델 학습을 위해서는 대량의 텍스트 데이터를 처리해야 합니다. 이때 데이터를 한 번에 모두 로드하는 것은 메모리 부족 문제를 야기할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터를 작은 배치로 나누어 처리하는 방법을 사용합니다.
배치 처리는 데이터를 작은 단위로 나누어서 한 번에 처리하는 것을 말합니다. 예를 들어, 10,000개의 문장으로 이루어진 데이터셋을 배치 크기를 1,000으로 설정하면 10개의 배치로 나누어 처리할 수 있습니다. 이렇게 나누어 처리함으로써, 전체 데이터를 한 번에 메모리에 로드하지 않아도 되므로 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
2. 데이터 벡터화
언어 모델 학습을 위해 데이터를 벡터 형태로 변환해야 합니다. 일반적으로 텍스트 데이터는 문자열 형태로 이루어져 있기 때문에, 이를 숫자 벡터로 변환해야 합니다. 이를 위해 텍스트 데이터를 토큰화하고, 각 토큰을 정수 형태의 인덱스로 매핑하는 작업을 수행합니다.
토큰화는 문장을 단어 또는 문자 단위로 나누는 작업을 말합니다. 예를 들어, “I love deep learning”이라는 문장을 단어 단위로 토큰화하면 [“I”, “love”, “deep”, “learning”]과 같은 토큰들로 나눌 수 있습니다. 이렇게 나누어진 토큰들을 정수 인덱스로 매핑하여 벡터 형태로 표현할 수 있습니다.
3. 랜덤 셔플링과 중복 데이터 필터링
언어 모델 학습을 위해서는 다양한 패턴의 데이터를 모델에 학습시켜야 합니다. 따라서 데이터를 랜덤하게 섞어서 학습에 사용하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터를 랜덤하게 섞어 배치 단위로 학습에 사용할 수 있습니다.
또한, 학습 데이터에 중복된 데이터가 포함되지 않도록 필터링하는 것도 중요합니다. 중복된 데이터는 학습 효율을 떨어뜨릴 수 있기 때문입니다. 중복 데이터를 필터링하기 위해서는 데이터 로딩 단계에서 중복을 체크하고, 중복된 데이터를 제거하는 작업을 수행해야 합니다.
마치며
이번 장에서는 언어 모델 학습을 위한 데이터 로드 및 전처리에 대해 알아보았습니다. 데이터를 작은 배치로 나누어 처리하는 배치 처리 방법을 사용하여 메모리 부족 문제를 해결할 수 있다는 것을 배웠습니다. 또한, 데이터를 토큰화하여 정수 인덱스로 매핑하는 과정을 통해 데이터를 벡터 형태로 변환하는 방법을 알아보았습니다. 랜덤 셔플링과 중복 데이터 필터링을 통해 학습에 활용되는 데이터의 다양성을 높일 수 있음을 알게 되었습니다.
추가로 알면 도움되는 정보
1. 배치 처리를 위한 데이터 로드 방법 외에도 데이터를 메모리에 로드하지 않고 직접 디스크로부터 데이터를 읽어오는 방법도 있습니다.
2. 텍스트 데이터를 벡터로 변환하는 과정에서 단어 수를 줄이기 위해, 불용어(stopwords)를 제거하거나 특정한 형태의 단어만 선택하는 방법을 사용할 수 있습니다.
3. 중복되지 않은 데이터를 구성하기 위해, 중복 데이터를 제거하기 전에 중복 여부를 확인하는 데 필요한 메모리를 줄이기 위해 해시 값 등의 압축된 형식을 사용할 수 있습니다.
4. 데이터를 랜덤 셔플링하기 전에, 데이터가 불균형한 경우 적은 클래스의 데이터를 오버샘플링하거나 많은 클래스의 데이터를 언더샘플링하여 데이터 균형을 맞출 수 있습니다.
5. 토큰화를 할 때 단어 단위 말고도 글자 단위로 토큰화하는 char-level 토큰화 방법을 사용할 수 있습니다.
놓칠 수 있는 내용 정리
– 데이터를 로드할 때 데이터 중복 여부를 확인하고, 중복 데이터를 제거하는 것을 잊지 말아야 합니다.
– 데이터를 벡터 형태로 변환할 때, 토큰화하는 과정에서 띄어쓰기, 문장부호 등을 처리하는 룰 기반의 토큰화 방법을 사용하면 정확한 토큰화 결과를 얻을 수 없을 수도 있습니다.
