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요약: Mistral 7B와 같은 대규모 언어 모델에 맞춰 EOS 토큰을 -100으로 채우지 않고 추가하도록 Huggingface Data Collator를 사용자 정의하는 방법을 알아보세요. --- Huggingface 데이터 대조기를 수정하여 -100에 패딩 없이 EOS 토큰을 추가하는 방법 Mistral 7B와 같은 대형 언어 모델(LLM)에서는 최적의 성능을 보장하기 위해 토큰을 정밀하게 처리해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 요구 사항 중 하나는 기본값이 -100인 패딩을 적용하지 않고 시퀀스에 EOS(End Of Sequence) 토큰을 추가해야 할 때 발생합니다. 이 가이드는 이를 달성하기 위해 Huggingface Data Collator를 수정하는 과정을 안내합니다. 기본 데이터 수집기 이해 Huggingface 데이터 수집기는 GPT, BERT 등과 같은 모델의 채우기, 자르기, 토큰 추가와 같은 작업을 처리하는 데 필수적입니다. 많은 데이터 대조기의 기본 동작은 토큰을 기본값(종종 -100)으로 채우는 것입니다. 이는 특히 EOS와 같은 특수 토큰의 도입 또는 처리 시 특정 모델 훈련 동작을 방해할 수 있습니다. 데이터 조합기 사용자 정의 1단계: 사용자 정의 데이터 조합기 클래스 정의 기본 DataCollator에서 상속되는 사용자 정의 클래스를 정의하는 것으로 시작합니다. [[이 텍스트 또는 코드 조각을 공개하는 비디오 참조]] 2단계: 사용자 정의 데이터 조합기 초기화 Mistral 7B 토큰화와 같은 모델에 적합한 토크나이저를 사용하여 CustomDataCollator를 초기화합니다. [[이 텍스트 또는 코드 조각을 보려면 비디오를 참조하십시오.]] 3단계: 훈련에서 사용자 정의 데이터 조합기를 사용하십시오. 필요에 따라 데이터 조합기를 훈련 루프 또는 데이터 로더에 통합하십시오. [[이 텍스트 또는 코드 조각을 보려면 비디오를 보십시오]] 결론 -100으로 패딩하지 않고 EOS 토큰을 추가하도록 Huggingface Data Collator를 수정하면 Mistral 7B와 같은 대규모 언어 모델에서 시퀀스 처리를 크게 향상시킬 수 있습니다. 설명된 대로 콜레이터를 사용자 정의하면 의도하지 않은 패딩 값을 방지하면서 시퀀스를 정확하게 관리할 수 있습니다. 작지만 중요한 이러한 조정을 통해 모델에 대한 보다 효과적이고 효율적인 교육 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 단계를 살펴보고 프로젝트 요구 사항에 따라 통합하여 LLM이 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 하세요.
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