GPT-2 모델을 사용자 정의 손실 함수와 함께 파인튜닝하는 방법

최근 자연어 처리(NLP) 분야에서는 GPT-2 모델을 다양한 목적으로 파인튜닝(fine-tuning)하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 하지만 일반적인 교차 엔트로피 손실 함수가 아닌, 사용자가 직접 정의한 손실 함수를 적용하려면 어떻게 해야 할까요? 본 글에서는 GPT-2 모델을 파인튜닝하면서 N-그램 기반 손실 함수를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 📚

1. GPT-2 모델 파인튜닝 개요

GPT-2 모델을 파인튜닝하는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

사전 학습된 GPT-2 모델을 로드합니다.
사용자의 데이터셋을 준비하여 모델에 입력합니다.
모델을 학습시키며 손실 함수를 최적화합니다.

하지만 기본적으로 제공되는 손실 함수 대신, N-그램 기반 손실 함수를 적용하려면 추가적인 작업이 필요합니다.

2. 사용자 정의 손실 함수를 적용하는 방법

Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하면 GPT-2의 손실 함수를 자유롭게 변경할 수 있습니다. 이를 위해 GPT2LMHeadModel을 상속하여 새로운 클래스를 정의해야 합니다.

from transformers import GPT2LMHeadModel, AdamW
from transformers.modeling_outputs import CausalLMOutputWithPast

class GPT2Finetuned(GPT2LMHeadModel):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        self.ngrams_model = None  # N-그램 모델을 로드할 변수

    def load_ngrams_model(self, ngrams_model_path):
        # N-그램 모델을 로드하는 메서드
        self.ngrams_model = NGrams(ngrams_model_path)

    def forward(self, input_ids=None, labels=None, **kwargs):
        outputs = super().forward(input_ids, labels=labels, **kwargs)
        lm_logits = outputs.logits
        
        # N-그램 손실 함수 적용
        if labels is not None and self.ngrams_model:
            generated_text = self.tokenizer.decode(input_ids[0], skip_special_tokens=True)
            loss = self.ngrams_model.sentence_loss(generated_text)
        else:
            loss = outputs.loss

        return CausalLMOutputWithPast(
            loss=loss,
            logits=lm_logits,
            past_key_values=outputs.past_key_values
        )

위 코드는 기본적으로 GPT-2의 forward 함수를 오버라이드하여, N-그램 손실 함수를 적용하는 과정을 추가한 것입니다.

3. 데이터셋 로드 및 파인튜닝 실행

이제 사용자 정의 손실 함수를 적용한 모델을 학습시키기 위해 데이터셋을 준비합니다. 일반적으로 PyTorch의 Dataset 클래스를 활용하여 데이터를 로드할 수 있습니다.

from torch.utils.data import Dataset
from transformers import GPT2Tokenizer
import pandas as pd

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        self.data = pd.read_csv(file_path)
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token

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

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.data.iloc[idx]['text']
        encoded = self.tokenizer(text, padding='max_length', max_length=512, truncation=True, return_tensors='pt')
        return {'input_ids': encoded['input_ids'].squeeze(), 'labels': encoded['input_ids'].squeeze()}

그리고 Hugging Face의 Trainer를 활용하여 모델을 학습할 수 있습니다.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=CustomDataset('data.csv')
)

trainer.train()

이제 사용자 정의 손실 함수가 적용된 GPT-2 모델을 학습시킬 수 있습니다. 🎯

마무리

본 글에서는 GPT-2 모델을 파인튜닝하면서 사용자 정의 손실 함수를 적용하는 방법을 알아보았습니다. 🛠️

주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:

GPT-2 모델을 상속하여 새로운 손실 함수를 적용한다.
데이터를 PyTorch Dataset 클래스를 활용하여 준비한다.
Hugging Face Trainer를 사용하여 모델을 학습한다.

더 나은 모델 성능을 위해 다양한 손실 함수를 실험해보는 것도 좋은 방법입니다. 😉