初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: pathcosmos/frankenstallm Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
3
source/eval/__init__.py
Normal file
3
source/eval/__init__.py
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
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||||
"""
|
||||
eval package — evaluation utilities for LLM training.
|
||||
"""
|
||||
410
source/eval/analyze_3b_generation.py
Normal file
410
source/eval/analyze_3b_generation.py
Normal file
@@ -0,0 +1,410 @@
|
||||
"""
|
||||
3B BASE 모델 생성 품질 + 반복률 종합 분석 스크립트.
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||||
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||||
Part 1: 10개 프롬프트 × 3 온도 → 자유 생성 텍스트 저장
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||||
Part 2: 파라미터 그리드 서치 → 반복률 분석 JSON 저장
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||||
BASE 모델용 completion-style 프롬프트 사용.
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||||
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Usage:
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cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
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||||
python eval/analyze_3b_generation.py \
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||||
--checkpoint checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000 \
|
||||
--device cuda:1
|
||||
"""
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||||
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||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from collections import Counter
|
||||
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||||
import torch
|
||||
import torch.nn.functional as F
|
||||
|
||||
_PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
|
||||
if str(_PROJECT_ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(_PROJECT_ROOT))
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||||
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||||
from model.transformer import LLM
|
||||
from tokenizers import Tokenizer
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||||
|
||||
try:
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||||
import transformer_engine.pytorch as te
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||||
from transformer_engine.common.recipe import MXFP8BlockScaling
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||||
HAS_TE = True
|
||||
except ImportError:
|
||||
te = None
|
||||
HAS_TE = False
|
||||
|
||||
|
||||
def fp8_inference_context():
|
||||
"""Return the appropriate inference context manager for FP8 models."""
|
||||
if HAS_TE:
|
||||
return te.fp8_autocast(enabled=True, fp8_recipe=MXFP8BlockScaling())
|
||||
import contextlib
|
||||
return contextlib.nullcontext()
|
||||
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||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# BASE model completion-style prompts (10 prompts)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
BASE_PROMPTS = [
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||||
"대한민국의 수도는",
|
||||
"인공지능이란",
|
||||
"한국의 전통 음식 중에서",
|
||||
"지구 온난화의 주요 원인은",
|
||||
"프로그래밍을 배우려면",
|
||||
"조선시대에는",
|
||||
"물리학에서 에너지란",
|
||||
"한국어는 세계에서",
|
||||
"경제 성장을 위해서는",
|
||||
"우주 탐사의 역사를 보면",
|
||||
]
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||||
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||||
# Subset for repetition grid (3 prompts to keep runtime reasonable)
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||||
GRID_PROMPTS = BASE_PROMPTS[:3]
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||||
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||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Sampling utilities
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
def top_p_filtering(logits, top_p=0.9, top_k=0):
|
||||
if logits.dim() == 1:
|
||||
logits = logits.unsqueeze(0)
|
||||
squeeze = True
|
||||
else:
|
||||
squeeze = False
|
||||
|
||||
if top_k > 0:
|
||||
k = min(top_k, logits.size(-1))
|
||||
kth = torch.topk(logits, k, dim=-1).values[:, -1, None]
|
||||
logits = logits.masked_fill(logits < kth, float("-inf"))
|
||||
|
||||
if 0.0 < top_p < 1.0:
|
||||
sorted_logits, sorted_idx = torch.sort(logits, dim=-1, descending=True)
|
||||
cum_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
|
||||
remove = cum_probs - F.softmax(sorted_logits, dim=-1) >= top_p
|
||||
sorted_logits[remove] = float("-inf")
|
||||
logits = torch.zeros_like(logits).scatter_(-1, sorted_idx, sorted_logits)
|
||||
|
||||
if squeeze:
|
||||
logits = logits.squeeze(0)
|
||||
return logits
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Repetition metrics
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
def compute_ngram_repetition(tokens: list[str], n: int) -> float:
|
||||
if len(tokens) < n:
|
||||
return 0.0
|
||||
ngrams = [tuple(tokens[i:i + n]) for i in range(len(tokens) - n + 1)]
|
||||
if not ngrams:
|
||||
return 0.0
|
||||
return 1.0 - len(set(ngrams)) / len(ngrams)
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_all_repetition_metrics(text: str) -> dict:
|
||||
tokens = text.split()
|
||||
return {
|
||||
f"{n}gram_rep": compute_ngram_repetition(tokens, n)
|
||||
for n in [1, 2, 3, 4]
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Generation (greedy or sampling, with optional rep penalty + no_repeat_ngram)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def generate_text(
|
||||
model,
|
||||
tokenizer,
|
||||
prompt: str,
|
||||
max_new_tokens: int = 256,
|
||||
temperature: float = 0.8,
|
||||
top_p: float = 0.9,
|
||||
top_k: int = 50,
|
||||
repetition_penalty: float = 1.0,
|
||||
no_repeat_ngram_size: int = 0,
|
||||
device: str = "cuda:1",
|
||||
) -> tuple[str, int, bool]:
|
||||
"""
|
||||
Returns: (generated_text, num_new_tokens, hit_eos)
|
||||
MXFP8 requires sequence length divisible by 32; we right-pad before each
|
||||
forward pass but use the logit at the true last real position.
|
||||
"""
|
||||
model.eval()
|
||||
raw_ids = tokenizer.encode(prompt).ids
|
||||
eos_id = tokenizer.token_to_id("</s>")
|
||||
pad_id = tokenizer.token_to_id("<pad>") or 0
|
||||
|
||||
# Keep an unpadded running sequence; pad only for the forward pass
|
||||
real_ids: list[int] = list(raw_ids)
|
||||
new_token_ids: list[int] = []
|
||||
hit_eos = False
|
||||
|
||||
ctx = fp8_inference_context()
|
||||
with ctx:
|
||||
for _ in range(max_new_tokens):
|
||||
real_len = len(real_ids)
|
||||
# Pad to next multiple of 32 for MXFP8
|
||||
pad_to = ((real_len + 31) // 32) * 32
|
||||
padded = real_ids + [pad_id] * (pad_to - real_len)
|
||||
x = torch.tensor([padded], dtype=torch.long, device=device)
|
||||
|
||||
logits_all, _ = model(x)
|
||||
# Logit at the last REAL token (index real_len - 1)
|
||||
logits = logits_all[:, real_len - 1, :].clone() # [1, V]
|
||||
|
||||
# Repetition penalty
|
||||
if repetition_penalty != 1.0:
|
||||
for token_id in set(real_ids):
|
||||
if logits[0, token_id] > 0:
|
||||
logits[0, token_id] /= repetition_penalty
|
||||
else:
|
||||
logits[0, token_id] *= repetition_penalty
|
||||
|
||||
# No-repeat n-gram blocking
|
||||
if no_repeat_ngram_size > 0 and real_len >= no_repeat_ngram_size:
|
||||
for i in range(real_len - no_repeat_ngram_size + 1):
|
||||
ngram = tuple(real_ids[i:i + no_repeat_ngram_size - 1])
|
||||
last_ngram = tuple(real_ids[-(no_repeat_ngram_size - 1):])
|
||||
if ngram == last_ngram:
|
||||
logits[0, real_ids[i + no_repeat_ngram_size - 1]] = float("-inf")
|
||||
|
||||
# Decode strategy
|
||||
if temperature == 0.0:
|
||||
next_token_id = int(logits.argmax(dim=-1).item())
|
||||
else:
|
||||
logits = logits / max(temperature, 1e-8)
|
||||
logits = top_p_filtering(logits, top_p=top_p, top_k=top_k)
|
||||
probs = F.softmax(logits, dim=-1)
|
||||
next_token_id = int(torch.multinomial(probs, num_samples=1).item())
|
||||
|
||||
real_ids.append(next_token_id)
|
||||
new_token_ids.append(next_token_id)
|
||||
|
||||
if eos_id is not None and next_token_id == eos_id:
|
||||
hit_eos = True
|
||||
break
|
||||
|
||||
generated_text = tokenizer.decode(new_token_ids)
|
||||
return generated_text, len(new_token_ids), hit_eos
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Part 1: Free generation (10 prompts × 3 temps)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
def run_free_generation(model, tokenizer, device, output_path: Path):
|
||||
temperatures = [0.0, 0.7, 1.0]
|
||||
results = []
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(" PART 1: FREE GENERATION (10 prompts × 3 temperatures)")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
for temp in temperatures:
|
||||
print(f"\n--- Temperature: {temp} ---")
|
||||
for prompt in BASE_PROMPTS:
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
gen_text, n_tokens, hit_eos = generate_text(
|
||||
model, tokenizer, prompt,
|
||||
max_new_tokens=256,
|
||||
temperature=temp,
|
||||
top_p=0.9,
|
||||
top_k=50,
|
||||
device=device,
|
||||
)
|
||||
elapsed = time.time() - t0
|
||||
metrics = compute_all_repetition_metrics(gen_text)
|
||||
|
||||
entry = {
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
"temperature": temp,
|
||||
"generation": gen_text,
|
||||
"n_new_tokens": n_tokens,
|
||||
"hit_eos": hit_eos,
|
||||
"elapsed_sec": round(elapsed, 2),
|
||||
**metrics,
|
||||
}
|
||||
results.append(entry)
|
||||
|
||||
# Print summary
|
||||
preview = gen_text[:120].replace("\n", "\\n")
|
||||
print(f" [{temp}] {prompt!r}")
|
||||
print(f" → {preview}...")
|
||||
print(f" tokens={n_tokens}, eos={hit_eos}, 3gram_rep={metrics['3gram_rep']*100:.1f}%")
|
||||
|
||||
# Save text version for easy reading
|
||||
txt_path = output_path.parent / "3b_generation_results.txt"
|
||||
with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
for r in results:
|
||||
f.write(f"\n{'='*60}\n")
|
||||
f.write(f"Temperature: {r['temperature']}\n")
|
||||
f.write(f"Prompt: {r['prompt']}\n")
|
||||
f.write(f"Generated ({r['n_new_tokens']} tokens, eos={r['hit_eos']}):\n")
|
||||
f.write(r["generation"] + "\n")
|
||||
f.write(f"3gram_rep={r['3gram_rep']*100:.1f}% | 4gram_rep={r['4gram_rep']*100:.1f}%\n")
|
||||
|
||||
print(f"\n[Part 1] Saved text to: {txt_path}")
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Part 2: Repetition parameter grid search
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
PARAM_GRID = []
|
||||
|
||||
# Generate grid: temp × rep_penalty × no_repeat_ngram × top_p
|
||||
for temp in [0.7, 0.9, 1.0]:
|
||||
for rep in [1.0, 1.1, 1.2, 1.3]:
|
||||
for ngram in [0, 3, 4]:
|
||||
for top_p in [0.9, 0.95]:
|
||||
name = f"t{temp}_r{rep}_ng{ngram}_tp{top_p}"
|
||||
PARAM_GRID.append({
|
||||
"name": name,
|
||||
"temperature": temp,
|
||||
"repetition_penalty": rep,
|
||||
"no_repeat_ngram_size": ngram,
|
||||
"top_p": top_p,
|
||||
"top_k": 50,
|
||||
})
|
||||
|
||||
|
||||
def run_repetition_analysis(model, tokenizer, device, output_path: Path):
|
||||
print("\n" + "=" * 70)
|
||||
print(f" PART 2: REPETITION ANALYSIS ({len(PARAM_GRID)} configs × {len(GRID_PROMPTS)} prompts)")
|
||||
print("=" * 70)
|
||||
|
||||
all_results = {}
|
||||
eos_counts = {}
|
||||
|
||||
for params in PARAM_GRID:
|
||||
name = params["name"]
|
||||
rep_scores = {n: [] for n in [1, 2, 3, 4]}
|
||||
eos_hits = 0
|
||||
token_counts = []
|
||||
generations = []
|
||||
|
||||
for prompt in GRID_PROMPTS:
|
||||
gen_text, n_tokens, hit_eos = generate_text(
|
||||
model, tokenizer, prompt,
|
||||
max_new_tokens=256,
|
||||
temperature=params["temperature"],
|
||||
top_p=params["top_p"],
|
||||
top_k=params["top_k"],
|
||||
repetition_penalty=params["repetition_penalty"],
|
||||
no_repeat_ngram_size=params["no_repeat_ngram_size"],
|
||||
device=device,
|
||||
)
|
||||
metrics = compute_all_repetition_metrics(gen_text)
|
||||
for n in [1, 2, 3, 4]:
|
||||
rep_scores[n].append(metrics[f"{n}gram_rep"])
|
||||
if hit_eos:
|
||||
eos_hits += 1
|
||||
token_counts.append(n_tokens)
|
||||
generations.append({
|
||||
"prompt": prompt,
|
||||
"generation": gen_text[:300],
|
||||
"n_tokens": n_tokens,
|
||||
"hit_eos": hit_eos,
|
||||
**{f"{n}gram_rep": round(metrics[f"{n}gram_rep"], 4) for n in [1, 2, 3, 4]},
|
||||
})
|
||||
|
||||
n_prompts = len(GRID_PROMPTS)
|
||||
avg_reps = {f"avg_{n}gram_rep": round(sum(rep_scores[n]) / n_prompts, 4) for n in [1, 2, 3, 4]}
|
||||
eos_rate = eos_hits / n_prompts
|
||||
avg_tokens = sum(token_counts) / n_prompts
|
||||
|
||||
all_results[name] = {
|
||||
"params": {k: v for k, v in params.items() if k != "name"},
|
||||
**avg_reps,
|
||||
"eos_rate": round(eos_rate, 4),
|
||||
"avg_tokens": round(avg_tokens, 1),
|
||||
"generations": generations,
|
||||
}
|
||||
|
||||
print(f" {name:<45} 3g={avg_reps['avg_3gram_rep']*100:.1f}% eos={eos_rate:.0%} tok={avg_tokens:.0f}")
|
||||
|
||||
# Save JSON
|
||||
output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(all_results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# Print ranked summary
|
||||
print(f"\n{'='*70}")
|
||||
print(" RANKED BY 3-GRAM REPETITION RATE")
|
||||
print(f"{'='*70}")
|
||||
print(f" {'Config':<45} {'3gram':>7} {'eos':>6} {'tokens':>7}")
|
||||
print(f" {'-'*45} {'-'*7} {'-'*6} {'-'*7}")
|
||||
sorted_results = sorted(all_results.items(), key=lambda x: x[1]["avg_3gram_rep"])
|
||||
for name, res in sorted_results[:20]: # top 20
|
||||
print(
|
||||
f" {name:<45} {res['avg_3gram_rep']*100:>6.1f}%"
|
||||
f" {res['eos_rate']:>5.0%} {res['avg_tokens']:>7.0f}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"\n[Part 2] Saved JSON to: {output_path}")
|
||||
return all_results
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Main
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser()
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--checkpoint",
|
||||
default="checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--device", default="cuda:1")
|
||||
parser.add_argument("--output_dir", default="eval/outputs")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
ckpt = Path(args.checkpoint)
|
||||
if not ckpt.is_absolute():
|
||||
ckpt = _PROJECT_ROOT / ckpt
|
||||
|
||||
# Set default CUDA device BEFORE loading — required for TE MXFP8 device routing
|
||||
device_id = int(args.device.split(":")[-1]) if ":" in args.device else 0
|
||||
torch.cuda.set_device(device_id)
|
||||
|
||||
print(f"Loading model from: {ckpt}")
|
||||
model = LLM.from_pretrained(str(ckpt)).cuda(device_id).to(dtype=torch.bfloat16)
|
||||
model.eval()
|
||||
n_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
|
||||
print(f"Model loaded. Params: {n_params / 1e9:.2f}B")
|
||||
|
||||
tok_path = ckpt / "tokenizer.json"
|
||||
if not tok_path.exists():
|
||||
tok_path = _PROJECT_ROOT / "tokenizer" / "korean_sp" / "tokenizer.json"
|
||||
print(f"Loading tokenizer from: {tok_path}")
|
||||
tokenizer = Tokenizer.from_file(str(tok_path))
|
||||
|
||||
output_dir = _PROJECT_ROOT / args.output_dir
|
||||
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Part 1: free generation
|
||||
free_gen_results = run_free_generation(
|
||||
model, tokenizer, args.device, output_dir / "3b_generation_results.txt"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Save Part 1 JSON
|
||||
gen_json_path = output_dir / "3b_generation_results.json"
|
||||
with open(gen_json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(free_gen_results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
print(f"[Part 1] JSON saved: {gen_json_path}")
|
||||
|
||||
# Part 2: repetition analysis
|
||||
rep_json_path = output_dir / "3b_repetition_analysis.json"
|
||||
run_repetition_analysis(model, tokenizer, args.device, rep_json_path)
|
||||
|
||||
print("\nDone.")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
221
source/eval/benchmark_pipeline.md
Normal file
221
source/eval/benchmark_pipeline.md
Normal file
@@ -0,0 +1,221 @@
|
||||
# Korean LLM Benchmark Pipeline
|
||||
> 작성: 2026-02-26 | 서버: 8× NVIDIA B200 183GB | PyTorch 2.10 (NV custom), CUDA 13.1
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. lm-eval 설치 상태
|
||||
|
||||
```
|
||||
lm-eval 0.4.11 설치됨 (/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/)
|
||||
설치 명령: pip install lm-eval --break-system-packages
|
||||
```
|
||||
|
||||
> ⚠️ `lm-eval[ko]` extra는 0.4.11에 없음. 기본 `lm-eval`로 설치하면 됨.
|
||||
> Korean 관련 태스크는 기본 패키지에 모두 포함돼 있음.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Open Ko-LLM Leaderboard 9개 태스크 분석
|
||||
|
||||
### ❌ 결론: 로컬 실행 불가 (비공개 데이터셋)
|
||||
|
||||
Open Ko-LLM Leaderboard 2의 9개 태스크는 **전용 비공개 데이터셋** 사용:
|
||||
- Ko-GPQA, Ko-WinoGrande, Ko-GSM8K, Ko-EQ-Bench → Flitto 제공 (비공개)
|
||||
- KorNAT-CKA, KorNAT-SVA, Ko-Harmlessness, Ko-Helpfulness → SELECTSTAR + KAIST AI (비공개)
|
||||
- Ko-IFEval → 비공개 번역본
|
||||
|
||||
leaderboard는 lm-evaluation-harness를 사용하지만, **데이터셋에 직접 접근 불가**.
|
||||
|
||||
### 각 태스크 상세 (메트릭 기준, 결과 데이터 분석)
|
||||
|
||||
| 태스크 | 레이블 | 메트릭 | Few-shot | 특징 |
|
||||
|--------|--------|--------|----------|------|
|
||||
| `ko_eqbench` | Ko-EQ Bench | `eqbench,none` | 0-shot | 감정지능 평가, 파싱 필요 |
|
||||
| `ko_gpqa_diamond_zeroshot` | Ko-GPQA Diamond | `acc_norm,none` | 0-shot | 대학원 수준 과학 |
|
||||
| `ko_gsm8k` | Ko-GSM8K | `exact_match,strict-match` | 0-shot | 초등 수학 추론 |
|
||||
| `ko_ifeval` | Ko-IFEval | `prompt_level_strict_acc,none` + `inst_level_strict_acc,none` (평균) | 0-shot | 지시 따르기 |
|
||||
| `ko_winogrande` | Ko-Winogrande | `acc,none` | 0-shot | 상식 추론 |
|
||||
| `kornat_common` | KorNAT-CKA | `acc_norm,none` | 0-shot | 한국 문화·지식 |
|
||||
| `kornat_harmless` | Ko-Harmlessness | `acc_norm,none` | 0-shot | 무해성 |
|
||||
| `kornat_helpful` | Ko-Helpfulness | `acc_norm,none` | 0-shot | 유용성 |
|
||||
| `kornat_social` | KorNAT-SVA | `A-SVA,none` | 0-shot | 사회적 가치 |
|
||||
|
||||
### 대안: 공개 유사 태스크로 간접 측정
|
||||
|
||||
| 원래 태스크 | 공개 대안 (lm-eval) |
|
||||
|------------|-------------------|
|
||||
| Ko-GSM8K | `global_mmlu_ko` + 수학 서브셋 |
|
||||
| Ko-WinoGrande | `paws_ko` (유사 상식) |
|
||||
| KorNAT-CKA | `haerae_general_knowledge`, `haerae_history` |
|
||||
| Ko-IFEval | 별도 IFEval 스크립트 필요 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 실제 사용 가능한 한국어 벤치마크
|
||||
|
||||
### 3-1. KoBEST ✅ (lm-eval 내장)
|
||||
- **HF 데이터셋**: `skt/kobest_v1`
|
||||
- **lm-eval 태스크 그룹**: `kobest`
|
||||
- **5개 서브태스크**:
|
||||
- `kobest_boolq`: True/False 이진 분류 (~950 test)
|
||||
- `kobest_copa`: 원인·결과 추론 (~500 test)
|
||||
- `kobest_hellaswag`: 문장 완성 상식 (~500 test)
|
||||
- `kobest_sentineg`: 감성 분석 부정문 (~500 test)
|
||||
- `kobest_wic`: 단어 의미 파악 (~638 test)
|
||||
- **실행 명령**:
|
||||
```bash
|
||||
lm_eval --model hf --model_args pretrained=<HF_MODEL_PATH> \
|
||||
--tasks kobest --num_fewshot 0 --batch_size auto
|
||||
```
|
||||
- **예상 소요**: 1B 모델 기준 GPU 1장 ~15-30분
|
||||
|
||||
### 3-2. HAE-RAE Bench ✅ (lm-eval 내장)
|
||||
- **HF 데이터셋**: `HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.0`
|
||||
- **lm-eval 태스크 그룹**: `haerae`
|
||||
- **6개 서브태스크**: (reading_comprehension 제외 5개 lm-eval에서 지원)
|
||||
- `haerae_general_knowledge`: 한국 상식 (~430 test)
|
||||
- `haerae_history`: 역사 (~100 test)
|
||||
- `haerae_loan_word`: 외래어 (~200 test)
|
||||
- `haerae_rare_word`: 희귀어 (~200 test)
|
||||
- `haerae_standard_nomenclature`: 표준어 표기 (~200 test)
|
||||
- **실행 명령**:
|
||||
```bash
|
||||
lm_eval --model hf --model_args pretrained=<HF_MODEL_PATH> \
|
||||
--tasks haerae --num_fewshot 0 --batch_size auto
|
||||
```
|
||||
- **예상 소요**: ~5-10분
|
||||
|
||||
### 3-3. Global MMLU (Korean) ✅ (lm-eval 내장)
|
||||
- **HF 데이터셋**: `CohereForAI/Global-MMLU`
|
||||
- **lm-eval 태스크 그룹**: `global_mmlu_ko`
|
||||
- **57개 도메인** 한국어 번역본
|
||||
- **실행 명령**:
|
||||
```bash
|
||||
lm_eval --model hf --model_args pretrained=<HF_MODEL_PATH> \
|
||||
--tasks global_mmlu_ko --num_fewshot 0 --batch_size auto
|
||||
```
|
||||
- **예상 소요**: 1B 모델 기준 ~60-90분
|
||||
|
||||
### 3-4. K2-Eval ⚠️ (별도 평가 필요)
|
||||
- **HF 데이터셋**: `HAERAE-HUB/K2-Eval` ✅ (공개 접근 가능)
|
||||
- **형태**: 개방형 지시 따르기 (Open-ended instructions)
|
||||
- **카테고리**: Korean History, Geography, Social Issues, Numerical Estimation, Creative Writing 등
|
||||
- **lm-eval 지원**: ❌ — LLM-as-a-Judge 방식 필요 (GPT-4 또는 Claude)
|
||||
- **대안**: vLLM으로 생성 후 별도 judge 스크립트
|
||||
|
||||
### 3-5. LogiKor ❌ (HuggingFace에서 미확인)
|
||||
- 공개된 LogiKor 데이터셋을 HF에서 찾지 못함
|
||||
- 논문/GitHub 경로 직접 확인 필요
|
||||
- 추후 발견 시 추가 예정
|
||||
|
||||
### 3-6. PAWS-Ko ✅ (lm-eval 내장)
|
||||
- **태스크**: `paws_ko` — 패러프레이즈 탐지
|
||||
- 빠르게 언어 이해 측정 가능
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 빠른 체크 vs 전체 평가 태스크셋
|
||||
|
||||
### ⚡ 빠른 체크 (목표: 30분 이내)
|
||||
```
|
||||
kobest_boolq, kobest_copa, haerae_general_knowledge, haerae_history, paws_ko
|
||||
```
|
||||
- 총 샘플 수: ~2,000개 이하
|
||||
- 1B 모델 + 8×B200 → **약 10-20분** 예상
|
||||
- 다양성: 분류, 추론, 상식, 패러프레이즈
|
||||
|
||||
### 📊 전체 평가 (목표: 2-4시간)
|
||||
```
|
||||
kobest (5) + haerae (5) + global_mmlu_ko (전체) + paws_ko
|
||||
```
|
||||
- 총 샘플 수: ~15,000개
|
||||
- 1B 모델 + 8×B200 → **약 1.5-3시간** 예상
|
||||
- tensor_parallel 미지원 시 단일 GPU 사용 → 더 길어질 수 있음
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 모델 서빙 방법 결론
|
||||
|
||||
### 현황
|
||||
- 체크포인트: `checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-0005000/`
|
||||
- 내용: `model.pt`, `config.yaml`, `optimizer.pt`, `scheduler.pt`, `train_state.pt`
|
||||
- 모델 아키텍처: 커스텀 LLaMA-like (FP8, d_model=2048, n_layers=24, n_heads=16)
|
||||
- **lm-eval 기본 포맷**: HuggingFace `AutoModelForCausalLM`
|
||||
|
||||
### ✅ 추천 방법: HF 변환 후 평가
|
||||
|
||||
`scripts/convert_to_hf.py`가 이미 구현되어 있음. LlamaForCausalLM으로 변환.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Step 1: HF 포맷으로 변환
|
||||
cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
|
||||
python scripts/convert_to_hf.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-0005000 \
|
||||
--output outputs/hf_korean_1b_sft_5000 \
|
||||
--tokenizer tokenizer/korean_sp/tokenizer.json
|
||||
|
||||
# Step 2: lm-eval 실행
|
||||
lm_eval --model hf \
|
||||
--model_args pretrained=outputs/hf_korean_1b_sft_5000 \
|
||||
--tasks kobest \
|
||||
--device cuda:0
|
||||
```
|
||||
|
||||
**주의사항**:
|
||||
- FP8 가중치를 float32로 변환하는 과정 포함 (convert_to_hf.py 내부 처리)
|
||||
- 커스텀 어휘(vocab_size=64000) → `sentencepiece_unigram` 방식
|
||||
- lm-eval이 tokenizer를 인식하려면 `tokenizer_config.json`에 `"model_type": "llama"` 필요 (스크립트에 이미 포함)
|
||||
|
||||
### 대안 방법 B: API 서빙 + local-completions
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# vLLM으로 변환된 모델 서빙
|
||||
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
|
||||
--model outputs/hf_korean_1b_sft_5000 --port 8000
|
||||
|
||||
# lm-eval API 평가
|
||||
lm_eval --model local-completions \
|
||||
--model_args model=outputs/hf_korean_1b_sft_5000,base_url=http://localhost:8000/v1,num_concurrent=8 \
|
||||
--tasks kobest
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ❌ 방법 C: 커스텀 래퍼 (권장 안 함)
|
||||
lm-eval ModelWrapper 작성 필요 → 복잡도 높음, 유지보수 어려움.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 설치 가이드
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 현재 환경 (Python 3.12, externally managed)
|
||||
pip install lm-eval --break-system-packages
|
||||
|
||||
# 또는 가상환경 사용 (권장)
|
||||
python3 -m venv /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/venv
|
||||
source /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/venv/bin/activate
|
||||
pip install lm-eval
|
||||
|
||||
# 추가 의존성
|
||||
pip install safetensors transformers torch accelerate
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 스크립트 위치
|
||||
|
||||
| 스크립트 | 용도 |
|
||||
|---------|------|
|
||||
| `scripts/run_eval_quick.sh` | 빠른 체크 (10-20분) |
|
||||
| `scripts/run_eval_full.sh` | 전체 평가 (1.5-3시간) |
|
||||
| `scripts/convert_to_hf.py` | 커스텀 체크포인트 → HF 변환 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 참고 자료
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||||
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||||
- Open Ko-LLM Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/upstage/open-ko-llm-leaderboard
|
||||
- lm-evaluation-harness: https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
|
||||
- KoBEST: https://huggingface.co/datasets/skt/kobest_v1
|
||||
- HAE-RAE Bench: https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.0
|
||||
- K2-Eval: https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/K2-Eval
|
||||
- KorNAT 논문: Lee et al. (2024) — KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values
|
||||
985
source/eval/comprehensive_eval.py
Normal file
985
source/eval/comprehensive_eval.py
Normal file
@@ -0,0 +1,985 @@
|
||||
"""
|
||||
Comprehensive evaluation script for a trained 1B Korean language model.
|
||||
|
||||
Covers:
|
||||
1. Multi-source sliding-window perplexity (4 val sets)
|
||||
2. Token-level NLL distribution + top-50 highest/lowest-loss tokens
|
||||
3. Multi-prompt generation quality (10 diverse prompts)
|
||||
4. Repetition analysis (unigram..4-gram repetition ratio)
|
||||
5. Greedy vs. sampling comparison (3 prompts × 4 temperature settings)
|
||||
6. Calibration check (accuracy@1/5/10, mean prob, mean entropy)
|
||||
|
||||
Usage:
|
||||
python eval/comprehensive_eval.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000 \
|
||||
--device cuda:0
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import math
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from collections import Counter, defaultdict
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import torch
|
||||
import torch.nn.functional as F
|
||||
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Project root on sys.path (allow running from any cwd)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
_THIS_FILE = Path(__file__).resolve()
|
||||
_PROJECT_ROOT = _THIS_FILE.parent.parent
|
||||
if str(_PROJECT_ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(_PROJECT_ROOT))
|
||||
|
||||
from model.transformer import LLM # noqa: E402
|
||||
from tokenizers import Tokenizer # noqa: E402
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Argument parsing
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def parse_args() -> argparse.Namespace:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="Comprehensive evaluation for a trained Korean LLM."
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--checkpoint",
|
||||
default="checkpoints/korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000",
|
||||
help="Path to the checkpoint directory (default: korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--device",
|
||||
default="cuda:0",
|
||||
help="Torch device string (default: cuda:0).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--tokenizer",
|
||||
default=None,
|
||||
help="Path to tokenizer.json. Defaults to <checkpoint>/tokenizer.json, "
|
||||
"then tokenizer/korean_sp/tokenizer.json.",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--data_dir",
|
||||
default=None,
|
||||
help="Directory containing val .bin files. Defaults to <project>/data/.",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--seq_len",
|
||||
type=int,
|
||||
default=2048,
|
||||
help="Sliding-window sequence length for PPL (default: 2048).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--stride",
|
||||
type=int,
|
||||
default=512,
|
||||
help="Stride for sliding-window PPL (default: 512).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--batch_size",
|
||||
type=int,
|
||||
default=4,
|
||||
help="Batch size for PPL evaluation (default: 4).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--max_new_tokens",
|
||||
type=int,
|
||||
default=200,
|
||||
help="Max new tokens for generation (default: 200).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--calib_tokens",
|
||||
type=int,
|
||||
default=10000,
|
||||
help="Number of tokens used for calibration check (default: 10000).",
|
||||
)
|
||||
return parser.parse_args()
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Model + tokenizer loading
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def load_model(checkpoint_dir: str, device: str) -> LLM:
|
||||
"""Load LLM from checkpoint directory in BF16."""
|
||||
ckpt_path = Path(checkpoint_dir)
|
||||
if not ckpt_path.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"Checkpoint directory not found: {ckpt_path}")
|
||||
|
||||
print(f" Loading model weights from: {ckpt_path}")
|
||||
model = LLM.from_pretrained(str(ckpt_path))
|
||||
model = model.to(device=device, dtype=torch.bfloat16)
|
||||
model.eval()
|
||||
num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
|
||||
print(f" Model parameters: {num_params / 1e6:.1f}M | dtype: {next(model.parameters()).dtype}")
|
||||
return model
|
||||
|
||||
|
||||
def load_tokenizer(checkpoint_dir: str, tokenizer_override: Optional[str]) -> Tokenizer:
|
||||
"""Resolve and load tokenizer."""
|
||||
ckpt_path = Path(checkpoint_dir)
|
||||
candidates = []
|
||||
if tokenizer_override:
|
||||
candidates.append(Path(tokenizer_override))
|
||||
candidates += [
|
||||
ckpt_path / "tokenizer.json",
|
||||
_PROJECT_ROOT / "tokenizer" / "korean_sp" / "tokenizer.json",
|
||||
]
|
||||
for p in candidates:
|
||||
if p.exists():
|
||||
print(f" Loading tokenizer from: {p}")
|
||||
return Tokenizer.from_file(str(p))
|
||||
raise FileNotFoundError(
|
||||
f"tokenizer.json not found. Tried: {[str(c) for c in candidates]}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Sliding-window Dataset (reused from perplexity.py logic)
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
class SlidingWindowDataset(Dataset):
|
||||
"""Sliding-window dataset yielding (input_ids, targets, loss_mask)."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, tokens: np.ndarray, seq_len: int, stride: int) -> None:
|
||||
self.tokens = tokens
|
||||
self.seq_len = seq_len
|
||||
self.stride = stride
|
||||
self.n_windows = max(0, (len(tokens) - seq_len + stride - 1) // stride)
|
||||
|
||||
def __len__(self) -> int:
|
||||
return self.n_windows
|
||||
|
||||
def __getitem__(self, idx: int):
|
||||
start = idx * self.stride
|
||||
end = start + self.seq_len
|
||||
actual_end = min(end, len(self.tokens))
|
||||
chunk_len = actual_end - start
|
||||
|
||||
input_ids = torch.zeros(self.seq_len, dtype=torch.long)
|
||||
targets = torch.full((self.seq_len,), fill_value=-100, dtype=torch.long)
|
||||
loss_mask = torch.zeros(self.seq_len, dtype=torch.bool)
|
||||
|
||||
if chunk_len > 1:
|
||||
toks = torch.from_numpy(self.tokens[start:actual_end].astype(np.int64))
|
||||
input_ids[:chunk_len] = toks
|
||||
targets[:chunk_len - 1] = toks[1:]
|
||||
|
||||
new_start = 0 if idx == 0 else self.stride
|
||||
if chunk_len > 1:
|
||||
for pos in range(new_start, chunk_len - 1):
|
||||
loss_mask[pos] = True
|
||||
|
||||
return input_ids, targets, loss_mask
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Sampling utilities (mirrors eval/generate.py)
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def top_p_filtering(
|
||||
logits: torch.Tensor,
|
||||
top_p: float = 0.9,
|
||||
top_k: int = 0,
|
||||
filter_value: float = float("-inf"),
|
||||
) -> torch.Tensor:
|
||||
"""Apply top-k and top-p (nucleus) filtering to logits."""
|
||||
if logits.dim() == 1:
|
||||
logits = logits.unsqueeze(0)
|
||||
squeeze_output = True
|
||||
else:
|
||||
squeeze_output = False
|
||||
|
||||
if top_k > 0:
|
||||
k = min(top_k, logits.size(-1))
|
||||
kth_values = torch.topk(logits, k, dim=-1).values[:, -1, None]
|
||||
logits = logits.masked_fill(logits < kth_values, filter_value)
|
||||
|
||||
if 0.0 < top_p < 1.0:
|
||||
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, dim=-1, descending=True)
|
||||
cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
|
||||
sorted_indices_to_remove = (
|
||||
cumulative_probs - F.softmax(sorted_logits, dim=-1) >= top_p
|
||||
)
|
||||
sorted_logits = sorted_logits.masked_fill(sorted_indices_to_remove, filter_value)
|
||||
logits = torch.zeros_like(logits).scatter_(-1, sorted_indices, sorted_logits)
|
||||
|
||||
if squeeze_output:
|
||||
logits = logits.squeeze(0)
|
||||
return logits
|
||||
|
||||
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def generate_text(
|
||||
model: LLM,
|
||||
tokenizer: Tokenizer,
|
||||
prompt: str,
|
||||
max_new_tokens: int = 200,
|
||||
temperature: float = 0.8,
|
||||
top_p: float = 0.9,
|
||||
top_k: int = 50,
|
||||
device: str = "cuda:0",
|
||||
) -> str:
|
||||
"""Generate text and return the full string (prompt + generated)."""
|
||||
model.eval()
|
||||
input_ids = torch.tensor(
|
||||
[tokenizer.encode(prompt).ids], dtype=torch.long, device=device
|
||||
)
|
||||
eos_token_id: Optional[int] = tokenizer.token_to_id("</s>")
|
||||
generated_ids = input_ids
|
||||
|
||||
for _ in range(max_new_tokens):
|
||||
logits_all, _ = model(generated_ids)
|
||||
logits: torch.Tensor = logits_all[:, -1, :] # [1, vocab]
|
||||
|
||||
if temperature == 0.0:
|
||||
# Greedy decoding
|
||||
next_token_id = logits.argmax(dim=-1, keepdim=True)
|
||||
else:
|
||||
logits = logits / max(temperature, 1e-8)
|
||||
logits = top_p_filtering(logits, top_p=top_p, top_k=top_k)
|
||||
probs = F.softmax(logits, dim=-1)
|
||||
next_token_id = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
|
||||
|
||||
generated_ids = torch.cat([generated_ids, next_token_id], dim=-1)
|
||||
|
||||
if eos_token_id is not None and next_token_id.item() == eos_token_id:
|
||||
break
|
||||
|
||||
# Decode only the newly generated portion
|
||||
all_ids = generated_ids[0].tolist()
|
||||
new_ids = all_ids[len(tokenizer.encode(prompt).ids):]
|
||||
generated = tokenizer.decode(new_ids)
|
||||
return generated
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 1 — Multi-source Perplexity
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def eval_perplexity_on_file(
|
||||
model: LLM,
|
||||
data_path: Path,
|
||||
seq_len: int,
|
||||
stride: int,
|
||||
batch_size: int,
|
||||
device: str,
|
||||
) -> Tuple[float, float, int]:
|
||||
"""
|
||||
Sliding-window PPL on one .bin file.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(perplexity, bits_per_token, n_tokens_evaluated)
|
||||
"""
|
||||
if not data_path.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"Data file not found: {data_path}")
|
||||
|
||||
tokens = np.memmap(str(data_path), dtype="uint16", mode="r")
|
||||
n_total = len(tokens)
|
||||
# Cap at 2M tokens to keep eval time reasonable
|
||||
MAX_EVAL_TOKENS = 2_000_000
|
||||
if n_total > MAX_EVAL_TOKENS:
|
||||
tokens = tokens[:MAX_EVAL_TOKENS]
|
||||
print(f" {data_path.name}: {n_total:,} tokens (using {len(tokens):,})")
|
||||
|
||||
dataset = SlidingWindowDataset(tokens, seq_len=seq_len, stride=stride)
|
||||
if len(dataset) == 0:
|
||||
raise ValueError(f"No windows fit: {n_total} tokens, seq_len={seq_len}")
|
||||
|
||||
loader = DataLoader(
|
||||
dataset,
|
||||
batch_size=batch_size,
|
||||
shuffle=False,
|
||||
num_workers=0,
|
||||
pin_memory=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
total_nll = 0.0
|
||||
total_count = 0
|
||||
|
||||
for batch_input_ids, batch_targets, batch_loss_mask in loader:
|
||||
batch_input_ids = batch_input_ids.to(device)
|
||||
batch_targets = batch_targets.to(device)
|
||||
batch_loss_mask = batch_loss_mask.to(device)
|
||||
|
||||
logits, _ = model(batch_input_ids) # [B, S, V]
|
||||
B, S, V = logits.shape
|
||||
|
||||
ce = F.cross_entropy(
|
||||
logits.reshape(B * S, V),
|
||||
batch_targets.reshape(B * S),
|
||||
ignore_index=-100,
|
||||
reduction="none",
|
||||
).reshape(B, S)
|
||||
|
||||
masked_ce = ce * batch_loss_mask.float()
|
||||
total_nll += masked_ce.sum().item()
|
||||
total_count += batch_loss_mask.sum().item()
|
||||
|
||||
if total_count == 0:
|
||||
raise RuntimeError("No valid positions evaluated.")
|
||||
|
||||
avg_nll = total_nll / total_count
|
||||
ppl = math.exp(avg_nll)
|
||||
bpt = avg_nll / math.log(2)
|
||||
return ppl, bpt, total_count
|
||||
|
||||
|
||||
def section_perplexity(
|
||||
model: LLM,
|
||||
data_dir: Path,
|
||||
seq_len: int,
|
||||
stride: int,
|
||||
batch_size: int,
|
||||
device: str,
|
||||
) -> Dict[str, Tuple[float, float, int]]:
|
||||
"""Run PPL on all 4 val sets. Returns {name: (ppl, bpt, n_tokens)}."""
|
||||
print_header("1. MULTI-SOURCE PERPLEXITY")
|
||||
val_files = [
|
||||
"3b_val.bin",
|
||||
"korean_wiki_val.bin",
|
||||
"korean_c4_val.bin",
|
||||
"korean_namuwiki_val.bin",
|
||||
]
|
||||
results: Dict[str, Tuple[float, float, int]] = {}
|
||||
for fname in val_files:
|
||||
path = data_dir / fname
|
||||
name = fname.replace(".bin", "")
|
||||
print(f" Evaluating {fname} ...")
|
||||
try:
|
||||
ppl, bpt, n_tok = eval_perplexity_on_file(
|
||||
model, path, seq_len, stride, batch_size, device
|
||||
)
|
||||
results[name] = (ppl, bpt, n_tok)
|
||||
print(f" PPL = {ppl:.4f} | bits/token = {bpt:.4f} | tokens = {n_tok:,}")
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SKIPPED] {exc}")
|
||||
results[name] = (float("nan"), float("nan"), 0)
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(f" {'Dataset':<30} {'PPL':>10} {'bits/tok':>10} {'tokens':>12}")
|
||||
print(f" {'-'*30} {'-'*10} {'-'*10} {'-'*12}")
|
||||
for name, (ppl, bpt, n_tok) in results.items():
|
||||
ppl_s = f"{ppl:.4f}" if math.isfinite(ppl) else "N/A"
|
||||
bpt_s = f"{bpt:.4f}" if math.isfinite(bpt) else "N/A"
|
||||
n_s = f"{n_tok:,}" if n_tok else "N/A"
|
||||
print(f" {name:<30} {ppl_s:>10} {bpt_s:>10} {n_s:>12}")
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 2 — Token-level NLL Analysis
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def section_token_analysis(
|
||||
model: LLM,
|
||||
tokenizer: Tokenizer,
|
||||
data_dir: Path,
|
||||
seq_len: int,
|
||||
batch_size: int,
|
||||
device: str,
|
||||
max_batches: int = 50,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""Compute per-token NLL distribution and identify hardest/easiest tokens."""
|
||||
print_header("2. TOKEN-LEVEL NLL ANALYSIS")
|
||||
|
||||
val_path = data_dir / "3b_val.bin"
|
||||
if not val_path.exists():
|
||||
print(" [SKIPPED] 3b_val.bin not found.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
tokens = np.memmap(str(val_path), dtype="uint16", mode="r")
|
||||
dataset = SlidingWindowDataset(tokens, seq_len=seq_len, stride=seq_len)
|
||||
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)
|
||||
|
||||
# Accumulate per-token-id NLL sums and counts
|
||||
vocab_size = model.config.vocab_size
|
||||
token_nll_sum = torch.zeros(vocab_size, dtype=torch.float64)
|
||||
token_nll_count = torch.zeros(vocab_size, dtype=torch.long)
|
||||
|
||||
# Also store all NLL values for histogram
|
||||
all_nll_values: List[float] = []
|
||||
|
||||
n_batches = 0
|
||||
for batch_input_ids, batch_targets, batch_loss_mask in loader:
|
||||
if n_batches >= max_batches:
|
||||
break
|
||||
|
||||
batch_input_ids = batch_input_ids.to(device)
|
||||
batch_targets_dev = batch_targets.to(device)
|
||||
batch_loss_mask_dev = batch_loss_mask.to(device)
|
||||
|
||||
logits, _ = model(batch_input_ids) # [B, S, V]
|
||||
B, S, V = logits.shape
|
||||
|
||||
# Per-position NLL (no reduction)
|
||||
nll = F.cross_entropy(
|
||||
logits.reshape(B * S, V),
|
||||
batch_targets_dev.reshape(B * S),
|
||||
ignore_index=-100,
|
||||
reduction="none",
|
||||
).reshape(B, S) # [B, S]
|
||||
|
||||
# Apply sliding-window mask (both tensors on GPU)
|
||||
mask = batch_loss_mask_dev & (batch_targets_dev != -100)
|
||||
valid_nll = nll[mask].float()
|
||||
valid_tok = batch_targets_dev[mask].long() # use GPU targets for indexing
|
||||
|
||||
# Histogram accumulation
|
||||
all_nll_values.extend(valid_nll.cpu().tolist())
|
||||
|
||||
# Per-token accumulation (CPU scatter)
|
||||
for tok_id, nll_val in zip(valid_tok.tolist(), valid_nll.cpu().tolist()):
|
||||
if 0 <= tok_id < vocab_size:
|
||||
token_nll_sum[tok_id] += nll_val
|
||||
token_nll_count[tok_id] += 1
|
||||
|
||||
n_batches += 1
|
||||
|
||||
if not all_nll_values:
|
||||
print(" [SKIPPED] No valid NLL values collected.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
all_nll = torch.tensor(all_nll_values, dtype=torch.float32)
|
||||
|
||||
# --- NLL histogram ---
|
||||
bins = [0, 1, 2, 3, 5, 10, float("inf")]
|
||||
labels = ["<1", "1-2", "2-3", "3-5", "5-10", ">10"]
|
||||
total = len(all_nll)
|
||||
print(f" Total token positions analysed: {total:,}")
|
||||
print()
|
||||
print(f" {'NLL range':<10} {'count':>10} {'percentage':>12}")
|
||||
print(f" {'-'*10} {'-'*10} {'-'*12}")
|
||||
for i, label in enumerate(labels):
|
||||
lo = bins[i]
|
||||
hi = bins[i + 1]
|
||||
if hi == float("inf"):
|
||||
cnt = int((all_nll >= lo).sum().item())
|
||||
else:
|
||||
cnt = int(((all_nll >= lo) & (all_nll < hi)).sum().item())
|
||||
pct = 100.0 * cnt / total if total > 0 else 0.0
|
||||
print(f" {label:<10} {cnt:>10,} {pct:>11.2f}%")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(f" Mean NLL: {all_nll.mean().item():.4f} Std: {all_nll.std().item():.4f}")
|
||||
print(f" Median NLL: {all_nll.median().item():.4f}")
|
||||
|
||||
# --- Top-50 highest-loss tokens ---
|
||||
has_data = token_nll_count > 0
|
||||
avg_nll_per_token = torch.where(
|
||||
has_data,
|
||||
token_nll_sum / token_nll_count.clamp(min=1).float(),
|
||||
torch.full_like(token_nll_sum, float("nan")),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Mask NaN positions
|
||||
valid_mask = ~torch.isnan(avg_nll_per_token)
|
||||
valid_ids = valid_mask.nonzero(as_tuple=True)[0]
|
||||
valid_avgs = avg_nll_per_token[valid_ids]
|
||||
|
||||
if len(valid_ids) == 0:
|
||||
print(" [WARNING] No per-token averages computed.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Sort descending (highest NLL = hardest)
|
||||
sorted_idx = valid_avgs.argsort(descending=True)
|
||||
top50_hard = valid_ids[sorted_idx[:50]]
|
||||
top50_easy = valid_ids[sorted_idx[-50:].flip(0)]
|
||||
|
||||
def decode_token(tid: int) -> str:
|
||||
try:
|
||||
return repr(tokenizer.decode([tid]))
|
||||
except Exception:
|
||||
return f"<id={tid}>"
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(" Top-50 HIGHEST-loss tokens (model struggles with):")
|
||||
print(f" {'rank':<5} {'token_id':<10} {'avg_nll':>8} {'count':>8} {'decoded'}")
|
||||
print(f" {'-'*5} {'-'*10} {'-'*8} {'-'*8} {'-'*30}")
|
||||
for rank, tid in enumerate(top50_hard[:50].tolist(), start=1):
|
||||
avg = avg_nll_per_token[tid].item()
|
||||
cnt = token_nll_count[tid].item()
|
||||
text = decode_token(tid)
|
||||
print(f" {rank:<5} {tid:<10} {avg:>8.3f} {cnt:>8,} {text}")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(" Top-50 LOWEST-loss tokens (model handles well):")
|
||||
print(f" {'rank':<5} {'token_id':<10} {'avg_nll':>8} {'count':>8} {'decoded'}")
|
||||
print(f" {'-'*5} {'-'*10} {'-'*8} {'-'*8} {'-'*30}")
|
||||
for rank, tid in enumerate(top50_easy[:50].tolist(), start=1):
|
||||
avg = avg_nll_per_token[tid].item()
|
||||
cnt = token_nll_count[tid].item()
|
||||
text = decode_token(tid)
|
||||
print(f" {rank:<5} {tid:<10} {avg:>8.3f} {cnt:>8,} {text}")
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 3 — Multi-prompt Generation
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
GENERATION_PROMPTS = [
|
||||
"한국의 수도는",
|
||||
"인공지능이란",
|
||||
"오늘 날씨가 좋아서",
|
||||
"대한민국의 역사에서 가장 중요한 사건은",
|
||||
"서울에서 부산까지 가는 방법은",
|
||||
"다음은 파이썬 코드입니다:\ndef hello():",
|
||||
"1 + 1 = 2이고, 2 + 2 =",
|
||||
"봄이 오면 꽃이 피고",
|
||||
"맛있는 김치찌개를 만들려면",
|
||||
"세종대왕은",
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_ngram_repetition(text: str, n: int) -> float:
|
||||
"""Compute n-gram repetition ratio = 1 - unique_ngrams / total_ngrams.
|
||||
|
||||
Returns a value in [0, 1] where 0 = no repetition, 1 = all repeated.
|
||||
"""
|
||||
tokens = text.split()
|
||||
if len(tokens) < n:
|
||||
return 0.0
|
||||
ngrams = [tuple(tokens[i:i + n]) for i in range(len(tokens) - n + 1)]
|
||||
if not ngrams:
|
||||
return 0.0
|
||||
total = len(ngrams)
|
||||
unique = len(set(ngrams))
|
||||
return 1.0 - unique / total
|
||||
|
||||
|
||||
def section_generation(
|
||||
model: LLM,
|
||||
tokenizer: Tokenizer,
|
||||
max_new_tokens: int,
|
||||
device: str,
|
||||
) -> Dict[str, str]:
|
||||
"""Generate text for each prompt and return {prompt: generated}."""
|
||||
print_header("3. MULTI-PROMPT GENERATION")
|
||||
generated: Dict[str, str] = {}
|
||||
|
||||
for i, prompt in enumerate(GENERATION_PROMPTS, start=1):
|
||||
print(f"\n [{i:02d}/{len(GENERATION_PROMPTS)}] Prompt: {prompt!r}")
|
||||
print(" " + "-" * 70)
|
||||
try:
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
text = generate_text(
|
||||
model, tokenizer, prompt,
|
||||
max_new_tokens=max_new_tokens,
|
||||
temperature=0.8,
|
||||
top_p=0.9,
|
||||
top_k=50,
|
||||
device=device,
|
||||
)
|
||||
elapsed = time.time() - t0
|
||||
generated[prompt] = text
|
||||
# Print generated text with wrapping at 80 chars
|
||||
full_output = prompt + text
|
||||
print(f" {full_output}")
|
||||
print(f"\n [generated {len(text.split()):,} words in {elapsed:.1f}s]")
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [FAILED] {exc}")
|
||||
generated[prompt] = ""
|
||||
|
||||
return generated
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 4 — Repetition Analysis
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
REPETITION_THRESHOLD = 0.30 # 30% trigram repetition = degenerate
|
||||
|
||||
|
||||
def section_repetition(generated: Dict[str, str]) -> Dict[str, Dict[str, float]]:
|
||||
"""Analyse n-gram repetition for each generated text."""
|
||||
print_header("4. REPETITION ANALYSIS")
|
||||
|
||||
ns = [1, 2, 3, 4]
|
||||
header = f" {'Prompt (truncated)':<35}"
|
||||
for n in ns:
|
||||
header += f" {'%rep-{n}gram':>12}"
|
||||
header += f" {'FLAG':>6}"
|
||||
print(header)
|
||||
print(" " + "-" * (35 + 12 * len(ns) + 10))
|
||||
|
||||
results: Dict[str, Dict[str, float]] = {}
|
||||
for prompt, text in generated.items():
|
||||
if not text.strip():
|
||||
continue
|
||||
row_results: Dict[str, float] = {}
|
||||
for n in ns:
|
||||
ratio = compute_ngram_repetition(text, n)
|
||||
row_results[f"{n}gram"] = ratio
|
||||
results[prompt] = row_results
|
||||
|
||||
prompt_short = (prompt[:32] + "..") if len(prompt) > 34 else prompt
|
||||
row = f" {prompt_short:<35}"
|
||||
for n in ns:
|
||||
pct = row_results[f"{n}gram"] * 100
|
||||
row += f" {pct:>11.1f}%"
|
||||
flag = "[DEGENERATE]" if row_results.get("3gram", 0.0) > REPETITION_THRESHOLD else ""
|
||||
row += f" {flag}"
|
||||
print(row)
|
||||
|
||||
# Summary
|
||||
degenerate = [
|
||||
p for p, r in results.items()
|
||||
if r.get("3gram", 0.0) > REPETITION_THRESHOLD
|
||||
]
|
||||
print()
|
||||
if degenerate:
|
||||
print(f" WARNING: {len(degenerate)} generation(s) exceed {REPETITION_THRESHOLD*100:.0f}% trigram repetition:")
|
||||
for p in degenerate:
|
||||
print(f" - {p!r}")
|
||||
else:
|
||||
print(f" All generations are below the {REPETITION_THRESHOLD*100:.0f}% trigram repetition threshold.")
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 5 — Greedy vs. Sampling Comparison
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
COMPARISON_PROMPTS = [
|
||||
"한국의 수도는",
|
||||
"인공지능이란",
|
||||
"봄이 오면 꽃이 피고",
|
||||
]
|
||||
|
||||
TEMPERATURE_CONFIGS = [
|
||||
("Greedy (T=0.0)", 0.0, 1, 0.0),
|
||||
("Low (T=0.3)", 0.3, 50, 0.9),
|
||||
("Normal (T=0.8)", 0.8, 50, 0.9),
|
||||
("High (T=1.2)", 1.2, 50, 0.9),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def section_comparison(
|
||||
model: LLM,
|
||||
tokenizer: Tokenizer,
|
||||
max_new_tokens: int,
|
||||
device: str,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""Generate each comparison prompt at 4 temperature settings."""
|
||||
print_header("5. GREEDY vs. SAMPLING COMPARISON")
|
||||
|
||||
for prompt in COMPARISON_PROMPTS:
|
||||
print(f"\n Prompt: {prompt!r}")
|
||||
print(" " + "=" * 74)
|
||||
for label, temp, top_k, top_p in TEMPERATURE_CONFIGS:
|
||||
try:
|
||||
text = generate_text(
|
||||
model, tokenizer, prompt,
|
||||
max_new_tokens=min(max_new_tokens, 100),
|
||||
temperature=temp,
|
||||
top_p=top_p,
|
||||
top_k=top_k,
|
||||
device=device,
|
||||
)
|
||||
print(f"\n [{label}]")
|
||||
print(f" {prompt + text}")
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f"\n [{label}] FAILED: {exc}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Section 6 — Calibration Check
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def section_calibration(
|
||||
model: LLM,
|
||||
data_dir: Path,
|
||||
device: str,
|
||||
calib_tokens: int = 10000,
|
||||
seq_len: int = 512,
|
||||
) -> Dict[str, float]:
|
||||
"""
|
||||
Calibration check on first `calib_tokens` tokens of korean_val.bin.
|
||||
|
||||
Computes:
|
||||
- mean predicted probability of correct token
|
||||
- mean entropy of predicted distributions
|
||||
- accuracy@1, @5, @10
|
||||
"""
|
||||
print_header("6. CALIBRATION CHECK")
|
||||
|
||||
val_path = data_dir / "3b_val.bin"
|
||||
if not val_path.exists():
|
||||
print(" [SKIPPED] 3b_val.bin not found.")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
tokens_all = np.memmap(str(val_path), dtype="uint16", mode="r")
|
||||
n_use = min(calib_tokens + seq_len, len(tokens_all))
|
||||
tokens = tokens_all[:n_use]
|
||||
print(f" Using first {n_use:,} tokens for calibration.")
|
||||
|
||||
# Process in non-overlapping chunks of seq_len
|
||||
mean_correct_prob = 0.0
|
||||
mean_entropy = 0.0
|
||||
acc1 = acc5 = acc10 = 0
|
||||
n_positions = 0
|
||||
|
||||
n_chunks = (n_use - 1) // seq_len
|
||||
if n_chunks == 0:
|
||||
print(" [SKIPPED] Not enough tokens for calibration.")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
for chunk_idx in range(n_chunks):
|
||||
start = chunk_idx * seq_len
|
||||
end = start + seq_len + 1
|
||||
if end > len(tokens):
|
||||
break
|
||||
|
||||
chunk = torch.from_numpy(tokens[start:end].astype(np.int64))
|
||||
input_ids = chunk[:-1].unsqueeze(0).to(device) # [1, seq_len]
|
||||
target = chunk[1:].to(device) # [seq_len]
|
||||
|
||||
logits, _ = model(input_ids) # [1, seq_len, V]
|
||||
logits_2d = logits[0] # [seq_len, V]
|
||||
|
||||
# Probabilities (fp32 for numerical stability)
|
||||
probs = F.softmax(logits_2d.float(), dim=-1) # [seq_len, V]
|
||||
|
||||
# Mean correct-token probability
|
||||
correct_probs = probs[torch.arange(seq_len, device=device), target]
|
||||
mean_correct_prob += correct_probs.sum().item()
|
||||
|
||||
# Mean entropy: H = -sum(p * log(p))
|
||||
log_probs = torch.log(probs.clamp(min=1e-10))
|
||||
entropy = -(probs * log_probs).sum(dim=-1) # [seq_len]
|
||||
mean_entropy += entropy.sum().item()
|
||||
|
||||
# Accuracy @k: check if correct token is in top-k
|
||||
top10 = logits_2d.topk(10, dim=-1).indices # [seq_len, 10]
|
||||
target_col = target.unsqueeze(1) # [seq_len, 1]
|
||||
in_top10 = (top10 == target_col) # [seq_len, 10]
|
||||
acc1 += in_top10[:, :1].any(dim=1).sum().item()
|
||||
acc5 += in_top10[:, :5].any(dim=1).sum().item()
|
||||
acc10 += in_top10[:, :10].any(dim=1).sum().item()
|
||||
n_positions += seq_len
|
||||
|
||||
if n_positions == 0:
|
||||
print(" [SKIPPED] No positions evaluated.")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
metrics = {
|
||||
"mean_correct_prob": mean_correct_prob / n_positions,
|
||||
"mean_entropy_nats": mean_entropy / n_positions,
|
||||
"accuracy_at_1": acc1 / n_positions,
|
||||
"accuracy_at_5": acc5 / n_positions,
|
||||
"accuracy_at_10": acc10 / n_positions,
|
||||
}
|
||||
|
||||
print(f" Positions evaluated: {n_positions:,}")
|
||||
print(f" Mean correct-token prob: {metrics['mean_correct_prob']:.4f}")
|
||||
print(f" Mean predicted entropy: {metrics['mean_entropy_nats']:.4f} nats")
|
||||
print(f" Accuracy @1: {metrics['accuracy_at_1']*100:.2f}%")
|
||||
print(f" Accuracy @5: {metrics['accuracy_at_5']*100:.2f}%")
|
||||
print(f" Accuracy @10: {metrics['accuracy_at_10']*100:.2f}%")
|
||||
return metrics
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Summary Table
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def print_summary(
|
||||
ppl_results: Dict[str, Tuple[float, float, int]],
|
||||
rep_results: Dict[str, Dict[str, float]],
|
||||
calib_results: Dict[str, float],
|
||||
) -> None:
|
||||
print_header("SUMMARY TABLE")
|
||||
|
||||
# Perplexity
|
||||
print(" [Perplexity]")
|
||||
print(f" {'Dataset':<30} {'PPL':>10} {'bits/tok':>10}")
|
||||
print(f" {'-'*30} {'-'*10} {'-'*10}")
|
||||
for name, (ppl, bpt, _) in ppl_results.items():
|
||||
ppl_s = f"{ppl:.4f}" if math.isfinite(ppl) else "N/A"
|
||||
bpt_s = f"{bpt:.4f}" if math.isfinite(bpt) else "N/A"
|
||||
print(f" {name:<30} {ppl_s:>10} {bpt_s:>10}")
|
||||
|
||||
# Repetition summary
|
||||
if rep_results:
|
||||
mean_tri = np.mean([r.get("3gram", 0.0) for r in rep_results.values()])
|
||||
degenerate_count = sum(
|
||||
1 for r in rep_results.values() if r.get("3gram", 0.0) > REPETITION_THRESHOLD
|
||||
)
|
||||
print()
|
||||
print(" [Repetition (avg over all prompts)]")
|
||||
for n in [1, 2, 3, 4]:
|
||||
vals = [r.get(f"{n}gram", 0.0) for r in rep_results.values()]
|
||||
if vals:
|
||||
print(f" {n}-gram avg rep ratio: {np.mean(vals)*100:.1f}%")
|
||||
print(f" Degenerate outputs (>30% trigram): {degenerate_count}/{len(rep_results)}")
|
||||
|
||||
# Calibration
|
||||
if calib_results:
|
||||
print()
|
||||
print(" [Calibration]")
|
||||
for key, val in calib_results.items():
|
||||
if "accuracy" in key:
|
||||
print(f" {key:<30} {val*100:.2f}%")
|
||||
else:
|
||||
print(f" {key:<30} {val:.4f}")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(" " + "=" * 60)
|
||||
print(" Evaluation complete.")
|
||||
print(" " + "=" * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Formatting helpers
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def print_header(title: str) -> None:
|
||||
bar = "=" * 72
|
||||
print()
|
||||
print(bar)
|
||||
print(f" {title}")
|
||||
print(bar)
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Main
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
args = parse_args()
|
||||
|
||||
# Resolve paths relative to project root if not absolute
|
||||
ckpt_path = Path(args.checkpoint)
|
||||
if not ckpt_path.is_absolute():
|
||||
ckpt_path = _PROJECT_ROOT / ckpt_path
|
||||
|
||||
data_dir = Path(args.data_dir) if args.data_dir else _PROJECT_ROOT / "data"
|
||||
|
||||
print_header("COMPREHENSIVE EVAL — Korean 1B LLM")
|
||||
print(f" Checkpoint : {ckpt_path}")
|
||||
print(f" Device : {args.device}")
|
||||
print(f" Data dir : {data_dir}")
|
||||
print(f" seq_len : {args.seq_len} stride={args.stride} batch={args.batch_size}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Load model + tokenizer
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
print_header("LOADING MODEL & TOKENIZER")
|
||||
try:
|
||||
model = load_model(str(ckpt_path), args.device)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [FATAL] Could not load model: {exc}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
tokenizer = load_tokenizer(str(ckpt_path), args.tokenizer)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [FATAL] Could not load tokenizer: {exc}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
# Collect results across sections for the summary table
|
||||
ppl_results: Dict[str, Tuple[float, float, int]] = {}
|
||||
rep_results: Dict[str, Dict[str, float]] = {}
|
||||
calib_results: Dict[str, float] = {}
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 1 — Perplexity
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
try:
|
||||
ppl_results = section_perplexity(
|
||||
model, data_dir,
|
||||
seq_len=args.seq_len,
|
||||
stride=args.stride,
|
||||
batch_size=args.batch_size,
|
||||
device=args.device,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 1 FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 2 — Token-level Analysis
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
try:
|
||||
section_token_analysis(
|
||||
model, tokenizer, data_dir,
|
||||
seq_len=args.seq_len,
|
||||
batch_size=args.batch_size,
|
||||
device=args.device,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 2 FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 3 — Multi-prompt Generation
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
generated: Dict[str, str] = {}
|
||||
try:
|
||||
generated = section_generation(
|
||||
model, tokenizer,
|
||||
max_new_tokens=args.max_new_tokens,
|
||||
device=args.device,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 3 FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 4 — Repetition Analysis
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
if generated:
|
||||
try:
|
||||
rep_results = section_repetition(generated)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 4 FAILED] {exc}")
|
||||
else:
|
||||
print_header("4. REPETITION ANALYSIS")
|
||||
print(" [SKIPPED] No generated texts available.")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 5 — Greedy vs. Sampling Comparison
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
try:
|
||||
section_comparison(
|
||||
model, tokenizer,
|
||||
max_new_tokens=args.max_new_tokens,
|
||||
device=args.device,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 5 FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Section 6 — Calibration Check
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
try:
|
||||
calib_results = section_calibration(
|
||||
model, data_dir,
|
||||
device=args.device,
|
||||
calib_tokens=args.calib_tokens,
|
||||
seq_len=min(args.seq_len, 512), # smaller chunks for calib
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SECTION 6 FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
# Summary
|
||||
# ------------------------------------------------------------------
|
||||
try:
|
||||
print_summary(ppl_results, rep_results, calib_results)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
print(f" [SUMMARY FAILED] {exc}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
171
source/eval/data_inventory/DOWNLOAD_PRIORITY.md
Normal file
171
source/eval/data_inventory/DOWNLOAD_PRIORITY.md
Normal file
@@ -0,0 +1,171 @@
|
||||
# 다운로드 우선순위 계획
|
||||
> 생성일: 2026-02-27 | 디스크 여유: 19TB
|
||||
|
||||
## 즉시 다운로드 Top 5 (우선순위순)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥇 Priority 1: FineWeb-Edu (Korean subset)
|
||||
- **데이터셋:** `HuggingFaceFW/fineweb-edu`
|
||||
- **왜:** 교육 품질 필터링된 웹 데이터, 고품질(A급). 한국어 서브셋만 추출 가능
|
||||
- **예상:** 5~15B tokens (한국어 부분)
|
||||
- **접근:** ✅ 무료, gated 아님
|
||||
- **임팩트:** 고품질 pretrain 토큰 대량 확보 + 교육 도메인 강화
|
||||
```bash
|
||||
# 한국어 서브셋 다운로드
|
||||
pip install datasets
|
||||
python3 -c "
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset('HuggingFaceFW/fineweb-edu', 'CC-MAIN-2024-10', split='train', streaming=True)
|
||||
# language filter needed - fineweb-edu is primarily English
|
||||
# Alternative: fineweb-edu-score filtered Korean web data
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
> ⚠️ 주의: fineweb-edu는 대부분 영어. 한국어 비중 적을 수 있음. 영어 고품질 보충용으로도 가치 있음.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥈 Priority 2: Korean Preference/DPO 데이터 (다수 소스)
|
||||
- **데이터셋들:**
|
||||
- `kuotient/orca-math-korean-preference` ✅
|
||||
- `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` ✅
|
||||
- `heegyu/orca-math-korean-preference-cleaned` ✅
|
||||
- `ohsuz/dpo-v1010-korean` ✅
|
||||
- `ChuGyouk/argilla-distilabel-math-preference-dpo-korean` ✅
|
||||
- **왜:** Preference 데이터 **0건**인 현재 상태에서 ORPO 학습 자체 불가 → 가장 시급
|
||||
- **예상:** 합계 30~60K 쌍
|
||||
- **접근:** ✅ 모두 무료
|
||||
- **임팩트:** ORPO/DPO 학습 파이프라인 활성화
|
||||
```bash
|
||||
python3 << 'PYEOF'
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import json, os
|
||||
|
||||
out_dir = "/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/data/preference"
|
||||
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
datasets_to_dl = [
|
||||
("kuotient/orca-math-korean-preference", None),
|
||||
("kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs", None),
|
||||
("heegyu/orca-math-korean-preference-cleaned", None),
|
||||
("ohsuz/dpo-v1010-korean", None),
|
||||
]
|
||||
|
||||
for name, config in datasets_to_dl:
|
||||
try:
|
||||
ds = load_dataset(name, config, split="train")
|
||||
safe_name = name.replace("/", "_")
|
||||
ds.to_json(f"{out_dir}/{safe_name}.jsonl")
|
||||
print(f"✅ {name}: {len(ds)} samples")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ {name}: {e}")
|
||||
PYEOF
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥉 Priority 3: RedPajama-Data-1T (영어 고품질 서브셋)
|
||||
- **데이터셋:** `togethercomputer/RedPajama-Data-1T`
|
||||
- **왜:** 영어 데이터 극히 부족 (0.6B). 코드/ArXiv/Book/StackExchange 서브셋 선별 다운로드
|
||||
- **예상:** 선별 10~20B tokens (코드 5B + ArXiv 3B + Book 2B + SE 2B)
|
||||
- **접근:** ✅ 무료
|
||||
- **임팩트:** 코드/과학/추론 능력 + cross-lingual transfer 대폭 강화
|
||||
```bash
|
||||
python3 << 'PYEOF'
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
|
||||
# 코드 서브셋만 먼저 (github subset)
|
||||
ds = load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T", "github",
|
||||
split="train", streaming=True,
|
||||
cache_dir="/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/data/redpajama")
|
||||
# ArXiv subset
|
||||
ds_arxiv = load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T", "arxiv",
|
||||
split="train", streaming=True,
|
||||
cache_dir="/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/data/redpajama")
|
||||
PYEOF
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4️⃣ Priority 4: 한국어 SFT 다양성 보강
|
||||
- **데이터셋들:**
|
||||
- `kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3` ✅ (추론/수학)
|
||||
- `maywell/ko_wikidata_QA` ✅ (지식 QA)
|
||||
- `nlpai-lab/kullm-v2` ✅ (범용 지시)
|
||||
- **왜:** 현재 SFT 170K은 양적 충분하나 코드/수학/추론 도메인 부족
|
||||
- **예상:** +50~100K 다양한 도메인 샘플
|
||||
- **접근:** ✅ 모두 무료
|
||||
```bash
|
||||
python3 << 'PYEOF'
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import os
|
||||
|
||||
out_dir = "/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/data/sft_extra"
|
||||
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
for name in ["kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3", "maywell/ko_wikidata_QA", "nlpai-lab/kullm-v2"]:
|
||||
try:
|
||||
ds = load_dataset(name, split="train")
|
||||
safe = name.replace("/","_")
|
||||
ds.to_json(f"{out_dir}/{safe}.jsonl")
|
||||
print(f"✅ {name}: {len(ds)}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ {name}: {e}")
|
||||
PYEOF
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 5️⃣ Priority 5: Open-Web-Math (수학 특화)
|
||||
- **데이터셋:** `open-web-math/open-web-math`
|
||||
- **왜:** 수학 데이터 전무. 수학 능력은 LLM 벤치마크 핵심 영역
|
||||
- **예상:** ~14B tokens (영어 수학)
|
||||
- **접근:** ✅ 무료
|
||||
- **임팩트:** 수학 추론 능력 기반 확보
|
||||
```bash
|
||||
python3 -c "
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset('open-web-math/open-web-math', split='train', streaming=True,
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||||
cache_dir='/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/data/open-web-math')
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# Stream and save
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"
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```
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## 다운로드 후 예상 토큰 분포
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| 카테고리 | 현재 | 추가 | 합계 |
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|---------|------|------|------|
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| 한국어 Pretrain | 39B | +5~10B (fineweb-edu ko) | 44~49B |
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| 영어 코드 | 0 | +5B (RedPajama github) | 5B |
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| 영어 과학/ArXiv | 0 | +3B (RedPajama arxiv) | 3B |
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| 영어 수학 | 0 | +10B (open-web-math) | 10B |
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| 영어 기타 고품질 | 0.6B | +5B (RedPajama book+SE) | 5.6B |
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||||
| **Pretrain 합계** | **~39B** | **+28~33B** | **~67~72B** |
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| SFT | 170K | +50~100K | 220~270K |
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| Preference | 0 | +30~60K 쌍 | 30~60K 쌍 |
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### 목표 달성 여부
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- ✅ Chinchilla minimum (60B) 달성 가능
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- ✅ ORPO/DPO 학습 가능
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- ✅ 코드/수학/과학 도메인 커버
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- 🟡 Chinchilla optimal (210B)에는 여전히 부족 → 추후 CulturaX 전체, SlimPajama 등 추가 검토
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## 데이터 믹스 권장 비율 (학습 시)
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```
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한국어 텍스트: 50% (~35B tokens)
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영어 코드: 15% (~10B tokens)
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영어 수학/과학: 15% (~10B tokens)
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영어 일반: 15% (~10B tokens)
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한국어 교육: 5% (~3B tokens)
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```
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## 주의사항
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1. CulturaX는 gated(auto) → HuggingFace에서 동의 필요 (이미 다운받은 60GB 활용)
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2. the-stack-dedup도 gated → 승인 필요, RedPajama github로 대체
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3. 다운로드 전 `huggingface-cli login --token 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` 실행
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4. 대용량 다운로드 시 `HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1` 환경변수 설정 권장
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||||
227
source/eval/data_inventory/MASTER_DATA_REPORT.md
Normal file
227
source/eval/data_inventory/MASTER_DATA_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,227 @@
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||||
# 한국어 LLM 데이터 종합 리포트
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> 생성: 2026-02-27 | 5개 subagent 조사 결과 통합
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## 1. 현재 보유 현황
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| 카테고리 | 데이터셋 | 디스크 | 추정 토큰 | 품질 |
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|---------|---------|--------|---------|------|
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| 교육 웹 | fineweb2_edu_ko | 234G | ~50B | A |
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||||
| 웹 크롤 | culturax_ko | 60G | ~24B | B+ |
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| 수학 | open_web_math | 26G | ~10B | A |
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| 웹 크롤 | hplt_ko | 23G | ~9B | B |
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| 웹 크롤 | cc100_processed | 19G | ~7B | C+ |
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| 웹 크롤 | cc100_ko | 14G | ~5.5B | C |
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| 웹 크롤 | oscar_ko | 9.2G | ~3.5B | B |
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||||
| 교육 | korean_textbooks | 6.4G | ~1.5B | A |
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||||
| 웹 | korean_webtext | 4.2G | ~1B | B+ |
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| 백과 | namuwiki_2023 | 2.9G | ~1B | A- |
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||||
| 교육 | finepdfs_edu_ko | 2.9G | ~0.7B | A- |
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||||
| 백과 | namuwiki_extracted | 2.2G | ~0.5B | A- |
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||||
| 백과 | wikipedia_korean | 1.7G | ~0.4B | A |
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||||
| 백과 | wikipedia_ko_2024 | 1.4G | ~0.3B | A |
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||||
| Instruct | kovast | 449M | ~0.1B | B |
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||||
| Instruct | evol_instruct_ko | 144M | ~0.03B | B |
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||||
| 대화 | korean_safe_conv | 51M | ~0.01B | B |
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| **합계** | | **~410G** | **~114B raw** | |
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> ⚠️ 토큰화 완료 `.bin`: korean_train.bin(17G≈8.9B), korean_c4_train(15G≈7.5B) 등 실제 학습 사용 ~39B
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## 2. 부족 도메인 갭 분석
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### 🔴 CRITICAL (없음)
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| 도메인 | 현황 | 영향 |
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|--------|------|------|
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| **Preference/DPO** | 0건 | ORPO 학습 불가 |
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| **법률/판례** | 0 | 법률 추론 불가 |
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| **의료/의학** | 0 | 헬스케어 응답 불가 |
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| **코드 (한국어 주석)** | 0 | 코딩 지원 약함 |
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| **뉴스/언론** | 0 | 시사 맥락 약함 |
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### 🟡 WEAK (매우 부족)
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| 도메인 | 현황 | 영향 |
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|--------|------|------|
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| **Instruction/SFT** | ~0.6G (644MB) | 지시 따르기 약함 |
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| **금융/경제** | 0 | 금융 도메인 응답 약함 |
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| **학술논문** | 0 | 학술적 글쓰기 약함 |
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| **소설/문학** | 0 | 창작 능력 약함 |
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## 3. 최고 후보군 — Pretrain 용 (부족 도메인 채우기)
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### 🥇 1순위: KORMo-Team/korean-web-collection
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- **크기**: ~50~80GB / ~20~30B 토큰
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- **특징**: HF에서 가장 큰 한국어 전용 웹 크롤. 현재 보유 데이터와 중복 적음
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||||
- **라이선스**: 공개
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- **다운로드**: `huggingface-cli download KORMo-Team/korean-web-collection --repo-type dataset --local-dir ./data/korean-web-collection`
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### 🥈 2순위: HPLT/HPLT2.0_cleaned (ko)
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- **크기**: ~30GB / ~12B 토큰
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||||
- **특징**: HPLT v1.2 이미 보유(23G) → v2.0은 더 크고 정제됨. 추가 순수 증가분 존재
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||||
- **라이선스**: 공개
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||||
- **다운로드**: `python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('HPLT/HPLT2.0_cleaned', 'ko', split='train'); ds.save_to_disk('./data/hplt2-ko')"`
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### 🥉 3순위: 법률 도메인 묶음
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| 데이터셋 | 크기 | 내용 |
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|---------|------|------|
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| `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` | ~1-2G | 법원 판례 전문 |
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| `smhilee/korean-law-dataset` | ~1-3G | 법령/법률 텍스트 |
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||||
| `Rootpye/korean-lawdata2` | ~0.5-1G | 법률 데이터 |
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||||
| `Rootpye/korean-lawdata4` | ~0.5-1G | 법률 데이터 v4 |
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||||
| `ducut91/korean-constitutional-court-decisions` | ~0.5G | 헌법재판소 결정 |
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||||
- **합계**: ~4~8G / ~1~2B 토큰
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||||
- **왜 중요**: 법률은 완전 공백 도메인. 정밀한 한국어 + 논리 구조 → pretrain 품질 향상
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### 4순위: mc4 (ko)
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||||
- **크기**: ~50GB / ~20B 토큰
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||||
- **특징**: CulturaX와 일부 중복이나 원본 mC4 추가 텍스트 존재
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||||
- **라이선스**: 공개
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||||
- **다운로드**: `python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('mc4', 'ko', split='train'); ds.save_to_disk('./data/mc4-ko')"`
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||||
### 5순위: RedPajama-Data-1T (코드+ArXiv)
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||||
- **크기**: 선별 ~15~20GB / ~8~10B 토큰
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||||
- **특징**: 한국어 모델이라도 코드+과학 영어 데이터 필수 (cross-lingual transfer)
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||||
- **서브셋**: `github` (코드 5B) + `arxiv` (과학 3B) + `book` (2B)
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||||
- **라이선스**: 공개
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## 4. 최고 후보군 — SFT 용
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### 🥇 1: kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean
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- **크기**: 193K 샘플
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||||
- **내용**: 수학 문제 한국어, Orca Math 기반
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||||
- **왜**: 수학 도메인 완전 공백 채움. 검증된 고품질
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### 🥈 2: dbdu/ShareGPT-74k-ko
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||||
- **크기**: 74K 샘플
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||||
- **내용**: ChatGPT 실사용 대화 멀티턴 한국어 번역
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||||
- **왜**: 싱글턴 편향인 현재 데이터 보완, 다양한 도메인
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### 🥉 3: nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko
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- **크기**: 80K 샘플
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- **내용**: WizardCoder 기반 코딩 instruction 한국어
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||||
- **왜**: 코딩 도메인 현재 ~5% → 대폭 강화
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### 4: nlp-with-deeplearning/Ko.WizardLM_evol_instruct_V2_196k
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||||
- **크기**: 196K 샘플
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- **내용**: WizardLM Evol Instruct 한국어 — 복잡한 추론 포함
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### 5: FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-korean
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- **크기**: 52K 샘플
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||||
- **내용**: GPT-4 생성 Alpaca 한국어 — 고품질 응답
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> **SFT 추가 후 예상**: 현재 162K + 595K = **~757K** (4.7배 증가)
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## 5. 최고 후보군 — Preference/ORPO 용
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### 🥇 1: jojo0217/korean_rlhf_dataset
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- **크기**: 100K+ 쌍
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- **내용**: 한국어 RLHF 종합 — 가장 범용적
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||||
- **우선순위**: 즉시 다운로드
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### 🥈 2: maywell/ko_Ultrafeedback_binarized
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- **크기**: ~60K 쌍
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- **내용**: UltraFeedback 한국어 번역, binarized (chosen/rejected)
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||||
- **왜**: 이미 chosen/rejected 형식으로 ORPO 바로 사용 가능
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### 🥉 3: nayohan/preference-collection-ko-full
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||||
- **크기**: 100K+ 쌍
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||||
- **내용**: 한국어 종합 preference 컬렉션
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||||
### 4: kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs
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||||
- **크기**: 100K+ 쌍
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||||
- **내용**: 수학 특화 DPO 쌍
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||||
> **ORPO 추천 조합**: jojo0217 + maywell + nayohan = ~260K쌍 → 바로 시작 가능
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## 6. 외부 소스 (신청 필요)
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| 소스 | 추정량 | 특징 |
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|------|--------|------|
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| AI Hub (aihub.or.kr) | ~60~100GB | 뉴스, 대화, 의료, 법률, 금융 전문 — 승인 필요, 비상업적 가능 |
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||||
| NIKL 모두의 말뭉치 | ~35~50GB | 문어/구어 코퍼스, 비상업적 연구용 신청 |
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| 국가법령정보센터 | ~5~10GB | 크롤링 가능 (공공 데이터) |
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||||
| KCI 학술논문 | ~3~5GB | 논문 초록, API 제공 |
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||||
## 7. 다운로드 실행 플랜 (우선순위순)
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||||
```bash
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cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
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||||
# === Phase 1: Preference (ORPO 즉시 활성화, 소용량) ===
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||||
python3 -c "
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import os
|
||||
out = 'data/preference'
|
||||
os.makedirs(out, exist_ok=True)
|
||||
for name in ['jojo0217/korean_rlhf_dataset', 'maywell/ko_Ultrafeedback_binarized', 'nayohan/preference-collection-ko-full', 'kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs']:
|
||||
ds = load_dataset(name, split='train')
|
||||
ds.to_json(f'{out}/{name.replace(\"/\",\"_\")}.jsonl')
|
||||
print(f'✅ {name}: {len(ds)} samples')
|
||||
" 2>&1 | tee /tmp/preference_dl.log &
|
||||
|
||||
# === Phase 2: SFT 보강 (대화/수학/코드) ===
|
||||
python3 -c "
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import os
|
||||
out = 'data/sft_extra'
|
||||
os.makedirs(out, exist_ok=True)
|
||||
for name in ['kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean','dbdu/ShareGPT-74k-ko','nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko','nlp-with-deeplearning/Ko.WizardLM_evol_instruct_V2_196k','FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-korean']:
|
||||
try:
|
||||
ds = load_dataset(name, split='train')
|
||||
ds.to_json(f'{out}/{name.replace(\"/\",\"_\")}.jsonl')
|
||||
print(f'✅ {name}: {len(ds)}')
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f'❌ {name}: {e}')
|
||||
" 2>&1 | tee /tmp/sft_extra_dl.log &
|
||||
|
||||
# === Phase 3: 법률 Pretrain 보강 ===
|
||||
python3 -c "
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import os
|
||||
out = 'data/korean_extra/korean_law'
|
||||
os.makedirs(out, exist_ok=True)
|
||||
for name in ['joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents','smhilee/korean-law-dataset','Rootpye/korean-lawdata2']:
|
||||
try:
|
||||
ds = load_dataset(name, split='train')
|
||||
ds.to_json(f'{out}/{name.replace(\"/\",\"_\")}.jsonl')
|
||||
print(f'✅ {name}: {len(ds)}')
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f'❌ {name}: {e}')
|
||||
" 2>&1 | tee /tmp/law_dl.log &
|
||||
|
||||
# === Phase 4: 대용량 Pretrain (백그라운드 장시간) ===
|
||||
# mc4 Korean (~50GB)
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||||
# python3 -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('mc4', 'ko', split='train'); ds.save_to_disk('data/korean_extra/mc4_ko')"
|
||||
# KORMo Web Collection
|
||||
# huggingface-cli download KORMo-Team/korean-web-collection --repo-type dataset --local-dir data/korean_extra/korean_web_collection
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 8. 추가 후 예상 데이터 구성
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| 카테고리 | 현재 토큰 | 추가 후 | 비고 |
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|---------|---------|---------|------|
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||||
| 한국어 Pretrain | ~39B (토큰화) | ~60~80B | mc4+KORMo+법률 추가 시 |
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||||
| SFT | 162K | ~757K | 5개 추가 후 |
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||||
| Preference | 0 | ~260K쌍 | jojo+maywell+nayohan |
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||||
| 코드/영어 | ~0.6B | ~10B | RedPajama github+arxiv |
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||||
| 법률 | 0 | ~1~2B | 법률 묶음 |
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||||
**Chinchilla minimum (60B) 달성 가능** ✅
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||||
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||||
---
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||||
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||||
_보고서 저장: `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/data_inventory/`_
|
||||
96
source/eval/data_inventory/current_data.md
Normal file
96
source/eval/data_inventory/current_data.md
Normal file
@@ -0,0 +1,96 @@
|
||||
# 데이터 전수 실측 조사 결과
|
||||
> 조사일: 2026-02-27 | 총 디스크 사용량: **195GB**
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||||
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---
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||||
## 1. Pretrain 데이터 (.bin 파일) — 즉시 사용 가능
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||||
| 파일 | 크기 | 추정 토큰 수 | 비고 |
|
||||
|------|------|-------------|------|
|
||||
| `korean_train.bin` | 17GB | **8.9B** | 통합 (c4+wiki+namuwiki 머지) |
|
||||
| `korean_val.bin` | 35MB | 17.9M | 통합 val |
|
||||
| `korean_c4_train.bin` | 15GB | **7.5B** | C4 한국어 |
|
||||
| `korean_c4_val.bin` | 29MB | 15.2M | |
|
||||
| `korean_namuwiki_train.bin` | 2.1GB | **1.1B** | 나무위키 |
|
||||
| `korean_namuwiki_val.bin` | 4.2MB | 2.2M | |
|
||||
| `korean_wiki_train.bin` | 500MB | **261.8M** | 한국어 위키 |
|
||||
| `korean_wiki_val.bin` | 1.1MB | 524K | |
|
||||
| `train.bin` | 1.2GB | **605M** | 영어 위키 (Shakespeare 등) |
|
||||
| `val.bin` | 5.8MB | 3.0M | |
|
||||
|
||||
### Pretrain 토큰 합계
|
||||
- **korean_train.bin (통합)**: 8.9B tokens ← C4 + Wiki + Namuwiki 머지본
|
||||
- **개별 합산** (c4 7.5B + wiki 0.26B + namuwiki 1.1B = 8.86B) → 통합본과 일치
|
||||
- **영어 train.bin**: 605M tokens
|
||||
- ⚠️ **korean_train.bin은 개별 .bin의 머지이므로 중복 계산 주의**
|
||||
- **비중복 Pretrain 총합: ~9.5B tokens** (한국어 8.9B + 영어 0.6B)
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 2. korean_extra (HuggingFace 다운로드) — 처리 필요
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| 디렉토리 | 크기 | 포맷 | 추정 토큰 |
|
||||
|----------|------|------|----------|
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||||
| `culturax_ko` | 60GB | parquet | ~15B+ |
|
||||
| `hplt_ko` | 23GB | parquet | ~6B |
|
||||
| `cc100_ko` | 14GB | parquet/txt | ~3.5B |
|
||||
| `oscar_ko` | 9.2GB | parquet | ~2.3B |
|
||||
| `korean_textbooks` | 6.4GB | parquet | ~1.6B |
|
||||
| `korean_webtext` | 4.2GB | parquet | ~1B |
|
||||
| `finepdfs_edu_ko` | 2.9GB | parquet | ~700M |
|
||||
| `namuwiki_extracted` | 2.2GB | parquet | ~550M |
|
||||
| `wikipedia_korean` | 1.7GB | parquet | ~400M |
|
||||
| `kovast` | 449MB | parquet | ~110M |
|
||||
| `evol_instruct_ko` | 144MB | parquet/json | ~35M (SFT용) |
|
||||
| `korean_safe_conv` | 51MB | parquet/json | ~12M (SFT용) |
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||||
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||||
**korean_extra 총합: ~123GB, 추정 ~30B+ tokens** (토큰화 전, 원문 기준)
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||||
---
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||||
## 3. SFT 데이터 — 즉시 사용 가능
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||||
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||||
| 파일 | 크기 | 샘플 수 |
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||||
|------|------|---------|
|
||||
| `sft/train.jsonl` | 276MB | **161,848** |
|
||||
| `sft/val.jsonl` | 15MB | **8,518** |
|
||||
|
||||
- **총 SFT 샘플: 170,366**
|
||||
- 포맷: instruction/output 쌍, 한국어 번역 데이터
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||||
- 품질: 양호 (자연스러운 한국어, 다양한 주제)
|
||||
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---
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||||
## 4. Raw 텍스트 데이터 — 이미 .bin으로 변환 완료
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||||
| 디렉토리 | 크기 | 파일 수 | 비고 |
|
||||
|----------|------|---------|------|
|
||||
| `raw/c4_ko/` | 30GB | 50개 txt | → korean_c4_train.bin으로 변환됨 |
|
||||
| `raw/namuwiki_ko/` | 5.7GB | 6개 txt | → korean_namuwiki_train.bin으로 변환됨 |
|
||||
| `raw/ko_wiki_*.txt` | 1.2GB | 5개 txt | → korean_wiki_train.bin으로 변환됨 |
|
||||
| `raw/en_wiki_*.txt` | 1.2GB | 3개 txt | → train.bin으로 변환됨 |
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||||
| **raw 합계** | **38GB** | **64개** | 삭제 가능 (디스크 절약) |
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---
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## 5. 종합 요약
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### 즉시 사용 가능
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| 용도 | 데이터 | 규모 |
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|------|--------|------|
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| **Pretrain** | korean_train.bin + train.bin | **9.5B tokens** |
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||||
| **SFT** | sft/train.jsonl | **161,848 샘플** |
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||||
### 처리하면 추가 확보 가능
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||||
| 소스 | 추정 규모 | 필요 작업 |
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||||
|------|----------|----------|
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||||
| korean_extra (전체) | **~30B+ tokens** | 토큰화 → .bin 변환 |
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| evol_instruct_ko + korean_safe_conv | **~47M tokens (SFT)** | JSONL 변환 |
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### 디스크 절약 가능
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- `raw/` 38GB → 이미 .bin 변환 완료, 삭제 가능
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- 개별 .bin (c4/wiki/namuwiki) → korean_train.bin 머지 후 중복, 삭제 가능 (~18GB)
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### 최종 잠재력
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||||
- **Pretrain**: 현재 9.5B + korean_extra 30B+ = **~40B tokens 확보 가능**
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||||
- **SFT**: 현재 162K + 추가 변환 = **~200K+ 샘플 가능**
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||||
137
source/eval/data_inventory/gap_analysis.md
Normal file
137
source/eval/data_inventory/gap_analysis.md
Normal file
@@ -0,0 +1,137 @@
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||||
# 데이터 갭 분석 보고서
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||||
> 생성일: 2026-02-27 | 모델: 3B parameter LLM
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## 1. 현재 데이터 인벤토리
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### 1.1 Pretrain 데이터 (토큰화 완료 .bin)
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| 파일 | 크기 | 토큰 수 (uint16) |
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|------|------|------------------|
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| korean_train.bin | 17GB | **8.9B** |
|
||||
| korean_c4_train.bin | 15GB | 7.56B |
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||||
| korean_namuwiki_train.bin | 2.1GB | 1.08B |
|
||||
| korean_wiki_train.bin | 500MB | 0.26B |
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||||
| train.bin (영어) | 1.2GB | 0.60B |
|
||||
| **합계 (토큰화 완료)** | | **~18.4B tokens** |
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||||
> ⚠️ `korean_train.bin`은 c4+namuwiki+wiki의 머지본일 가능성 높음 → 실제 고유 토큰은 **~9B** 수준
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||||
### 1.2 미토큰화 원시 데이터 (korean_extra/)
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||||
| 소스 | 디스크 크기 | 추정 토큰 수 | 품질 등급 |
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||||
|------|-----------|-------------|---------|
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||||
| CulturaX ko | 60GB | ~15B | B+ |
|
||||
| HPLT ko | 23GB | ~5B | B |
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||||
| cc100 ko | 14GB | ~3.5B | C+ |
|
||||
| OSCAR ko | 9.2GB | ~2.3B | B |
|
||||
| korean_textbooks | 6.4GB | ~1.5B | A |
|
||||
| korean_webtext | 4.2GB | ~1B | B+ |
|
||||
| finepdfs_edu_ko | 2.9GB | ~0.7B | A- |
|
||||
| namuwiki_extracted | 2.2GB | ~0.5B | A- |
|
||||
| wikipedia_korean | 1.7GB | ~0.4B | A |
|
||||
| kovast | 449MB | ~0.1B | B |
|
||||
| **소계** | **~124GB** | **~30B** | |
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||||
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||||
### 1.3 SFT 데이터
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||||
- train.jsonl: 161,848 샘플 (276MB)
|
||||
- val.jsonl: 8,518 샘플 (15MB)
|
||||
- 소스: evol_instruct_ko, korean_safe_conv 등
|
||||
|
||||
### 1.4 Preference 데이터
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||||
- **현재 보유: 0** ❌
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||||
### 총합
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| 단계 | 보유량 |
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||||
|------|--------|
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| Pretrain (토큰화) | ~9B tokens |
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||||
| Pretrain (미처리) | ~30B tokens |
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||||
| **Pretrain 합계** | **~39B tokens** |
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||||
| SFT | 170K 샘플 |
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||||
| Preference | 0 |
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||||
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---
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## 2. 3B 모델 학습 요구량 vs 현재
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### 2.1 Pretrain
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| 기준 | 필요 토큰 | 현재 | 갭 | 상태 |
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||||
|------|----------|------|-----|------|
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||||
| Chinchilla optimal (×70) | 210B | 39B | -171B | 🔴 심각 부족 |
|
||||
| Chinchilla minimum (×20) | 60B | 39B | -21B | 🟡 부족 |
|
||||
| LLaMA-style (×33) | 100B | 39B | -61B | 🔴 부족 |
|
||||
| **실용적 목표** | **60~80B** | **39B** | **-21~41B** | 🟡 |
|
||||
|
||||
**결론:** 최소 기준(60B)에도 **21B tokens 부족**. 현실적으로 60~80B 타겟 시 추가 21~41B 필요.
|
||||
|
||||
### 2.2 SFT
|
||||
| 기준 | 필요량 | 현재 | 갭 | 상태 |
|
||||
|------|--------|------|-----|------|
|
||||
| 최소 고품질 | 50K | 170K | 충분 | 🟢 |
|
||||
| 업계 표준 | 100~200K | 170K | 충분 | 🟢 |
|
||||
| 도메인 다양성 | 다양한 태스크 | 제한적 | 보완 필요 | 🟡 |
|
||||
|
||||
**결론:** 양적으로 충분하나 도메인 커버리지(수학, 코드, 추론) 보강 필요.
|
||||
|
||||
### 2.3 Preference (ORPO/DPO)
|
||||
| 기준 | 필요량 | 현재 | 갭 | 상태 |
|
||||
|------|--------|------|-----|------|
|
||||
| 최소 | 5K 쌍 | 0 | -5K | 🔴 |
|
||||
| 적정 | 20~60K 쌍 | 0 | -60K | 🔴 |
|
||||
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||||
**결론:** **심각한 갭**. ORPO/DPO 학습 자체가 불가능.
|
||||
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||||
---
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||||
## 3. 경쟁 모델 대비 포지셔닝
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||||
| 모델 | 파라미터 | Pretrain 토큰 | 우리 대비 |
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||||
|------|---------|-------------|----------|
|
||||
| Polyglot-Ko 12.8B | 12.8B | 1.2T | 30× |
|
||||
| EXAONE 3.0 | 7.8B | 8T | 200× |
|
||||
| HyperCLOVA X | 비공개 | 수백B~수T | 10~100× |
|
||||
| Phi-3 mini 3.8B | 3.8B | 3.3T | 85× |
|
||||
| StableLM 3B | 3B | 4T | 100× |
|
||||
| **우리 (목표)** | **3B** | **60~80B** | **기준** |
|
||||
|
||||
**분석:**
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||||
- 우리 60~80B은 모델 크기 대비 Chinchilla minimum~적정 수준
|
||||
- 대형 모델들은 10~100× 많은 데이터 사용하지만, 모델도 2~40× 큼
|
||||
- **3B에 60B tokens은 합리적 최소치** — 학계에서 3B급은 50~100B에서 좋은 결과
|
||||
- 품질 필터링 + 커리큘럼 학습으로 효율 보완 가능
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 4. 데이터 품질 분석
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||||
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||||
### 현재 품질 분포 (추정 토큰 기준)
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||||
```
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||||
A등급 (고품질): ~3.0B (8%) - wiki, textbooks, finepdfs_edu
|
||||
B등급 (양호): ~24B (61%) - CulturaX, OSCAR, HPLT, webtext
|
||||
C등급 (노이즈): ~12B (31%) - cc100, 기타 웹 크롤링
|
||||
```
|
||||
|
||||
**문제점:**
|
||||
- 고품질(A급) 비중이 **8%로 매우 낮음**
|
||||
- 코드/수학/과학 데이터 **전무**
|
||||
- 영어 데이터 비중 극히 적음 (0.6B) — 다국어 능력 부족
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||||
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||||
---
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||||
## 5. 핵심 결론
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||||
### 현재 데이터로 3B 학습 충분한가?
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||||
## **No** — 다음 이유로 불충분:
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||||
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||||
1. **Pretrain 토큰 부족** (39B vs 최소 60B, 21B 갭)
|
||||
2. **Preference 데이터 부재** (ORPO 학습 불가)
|
||||
3. **코드/수학 데이터 전무** (범용 능력 제한)
|
||||
4. **고품질 비율 낮음** (8%)
|
||||
5. **영어 데이터 부족** (cross-lingual transfer 제한)
|
||||
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||||
### 부족한 데이터 유형 요약
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||||
| 유형 | 심각도 | 필요 조치 |
|
||||
|------|--------|----------|
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||||
| Pretrain 토큰 | 🟡 중간 | +21~41B 토큰 확보 |
|
||||
| 코드 데이터 | 🔴 심각 | 코드 코퍼스 추가 (5~10B) |
|
||||
| 수학/과학 | 🔴 심각 | 전문 코퍼스 추가 (2~5B) |
|
||||
| 영어 데이터 | 🟡 중간 | 고품질 영어 10~20B 추가 |
|
||||
| Preference | 🔴 심각 | 20K+ 쌍 확보 |
|
||||
| SFT 다양성 | 🟡 중간 | 코드/수학/추론 SFT 추가 |
|
||||
115
source/eval/data_inventory/preference_benchmark_datasets.md
Normal file
115
source/eval/data_inventory/preference_benchmark_datasets.md
Normal file
@@ -0,0 +1,115 @@
|
||||
# Preference/RLHF + Benchmark 데이터 전수 조사
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||||
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||||
> 조사일: 2026-02-27
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---
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||||
## Part 1: 한국어 Preference/DPO 데이터
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| 데이터셋 | 규모 | 다운로드 | 비고 |
|
||||
|----------|------|----------|------|
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||||
| `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` | 100K~1M | 111 | 한국어 수학 DPO. 대규모 |
|
||||
| `nayohan/preference-collection-ko-full` | 100K~1M | 30 | 한국어 종합 preference |
|
||||
| `jojo0217/korean_rlhf_dataset` | 100K~1M | 54 | 한국어 RLHF |
|
||||
| `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` | 10K~100K | 108 | UltraFeedback 한국어 번역 |
|
||||
| `ChuGyouk/argilla-distilabel-math-preference-dpo-korean` | 1K~10K | 10 | 수학 DPO 한국어 |
|
||||
| `ohsuz/dpo-v1010-korean` | 10K~100K | 3 | 한국어 DPO |
|
||||
| `ohsuz/dpo-v1010-korean-without-finance` | 10K~100K | 3 | 금융 제외 버전 |
|
||||
| `tellang/yeji-preference-ko-v1` | 10K~100K | 13 | 한국어 preference |
|
||||
| `AnonymousLLMer/Safety_preference-ko-cleaned` | 1K~10K | 4 | 안전성 preference |
|
||||
| `mncai/distilabel-math-preference-dpo-ko` | 1K~10K | 4 | 수학 DPO 한국어 |
|
||||
| `vaiv/ko-rag-preference` | <1K | 2 | RAG preference (소규모) |
|
||||
|
||||
### ❌ 접근 불가 (404)
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||||
- `Bongseok/ko-DPO-v0.1` — 삭제됨
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||||
- `HAERAE-HUB/KoRA` — 삭제됨
|
||||
- `maywell/ko_Ultrafeedback` — 삭제됨 (binarized 버전만 존재)
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||||
|
||||
---
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||||
## Part 2: 영어 Preference 데이터 (번역 가치 순위)
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||||
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||||
| 데이터셋 | 규모 | 다운로드 | 번역 가치 |
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||||
|----------|------|----------|-----------|
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||||
| `HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized` | 100K~1M (~62K쌍) | 5,158 | ⭐⭐⭐ 최고. 이미 ko 번역판 존재(maywell) |
|
||||
| `Anthropic/hh-rlhf` | 100K~1M | 17,609 | ⭐⭐⭐ 인간 선호도. 대화형 |
|
||||
| `nvidia/HelpSteer2` | 10K~100K | 15,448 | ⭐⭐⭐ 고품질 세밀 점수 |
|
||||
| `openbmb/UltraFeedback` | 10K~100K | 2,317 | ⭐⭐ 원본 (binarized 버전 더 유용) |
|
||||
| `argilla/distilabel-math-preference-dpo` | 1K~10K | 328 | ⭐⭐ 수학 특화 (이미 ko 번역판 존재) |
|
||||
| `snorkelai/Snorkel-Mistral-PairRM-DPO-Dataset` | 10K~100K | 71 | ⭐ 자동 생성 |
|
||||
| `HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences` | 10M~100M | 3,873 | ⭐ 너무 대규모, 코드 편향 |
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||||
| `allenai/preference-test-sets` | 10K~100K | 2,777 | 평가용 (학습 부적합) |
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||||
|
||||
---
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||||
## Part 3: 벤치마크/평가 데이터
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||||
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||||
| 데이터셋 | 규모 | 다운로드 | 용도 |
|
||||
|----------|------|----------|------|
|
||||
| **`HAERAE-HUB/KMMLU`** | 100K~1M | 10,537 | 한국어 MMLU. 핵심 벤치마크 |
|
||||
| `skt/kobest_v1` | 10K~100K | 3,194 | KoBEST 5개 태스크 (BoolQ, COPA, WiC, HellaSwag, SentiNeg) |
|
||||
| `HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.0` | 1K~10K | 457 | 해래 벤치 |
|
||||
| `HAERAE-HUB/K2-Eval` | <1K | 76 | K2 평가 |
|
||||
| `openai/gsm8k` | 10K~100K | 465,032 | 수학 추론 (영어) |
|
||||
| `HuggingFaceH4/MATH-500` | <1K | 94,894 | 수학 벤치마크 (영어) |
|
||||
| `Rowan/hellaswag` | 10K~100K | 213,419 | 상식추론 (영어) |
|
||||
| `google/IFEval` | <1K | 60,319 | 지시 따르기 평가 (영어) |
|
||||
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||||
### ❌ 접근 불가 (404)
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||||
- `coastalcph/mimir`, `kuotient/korean-gsm8k`, `HAERAE-HUB/KorNAT-CV`, `HAERAE-HUB/KorNAT-NL2SQL`, `snunlp/korean-hate-speech`
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## Part 4: 자체 Preference 데이터 생성 가능성
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||||
**SFT v2 모델 (반복률 18%) 기반 Self-Play 방식:**
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### 방법
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||||
1. SFT 데이터의 프롬프트 풀에서 각 프롬프트당 N=4~8회 샘플링 (temperature 0.7~1.0)
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||||
2. 자동 품질 판단으로 chosen/rejected 선별
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||||
|
||||
### 자동 품질 판단 기준
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||||
- **반복 탐지**: n-gram 반복률 > 20% → rejected
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||||
- **길이 필터**: 너무 짧거나(<50자) 너무 긴(>2000자) → rejected
|
||||
- **Perplexity 기반**: 외부 judge 모델 (GPT-4 또는 더 큰 모델)로 점수 부여
|
||||
- **Self-consistency**: 동일 프롬프트 응답 간 reward model 점수 비교
|
||||
|
||||
### 예상 생성량
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||||
- SFT 프롬프트 10K개 × 4회 샘플링 = 40K 응답
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||||
- chosen/rejected 쌍: ~10K~20K쌍 (상위 25% vs 하위 25%)
|
||||
- **주의**: 반복률 18%인 모델로 생성 시 rejected 품질이 너무 낮을 수 있음 → 유의미한 학습 신호 약화 가능
|
||||
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||||
### 권장
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||||
- 자체 생성보다 **기존 한국어 데이터 활용 우선** (아래 추천 참조)
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||||
- 자체 생성은 ORPO 1차 학습 후, 개선된 모델로 2차 Self-Play 시 더 효과적
|
||||
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---
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## 🎯 ORPO 즉시 시작 가능한 데이터 조합 추천
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### Tier 1: 즉시 사용 (한국어, 변환 최소)
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| 데이터 | 예상 쌍수 | 우선순위 |
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|--------|-----------|----------|
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||||
| `jojo0217/korean_rlhf_dataset` | ~100K+ | 🥇 가장 범용적 |
|
||||
| `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` | ~60K | 🥇 UltraFeedback 한국어, 고품질 |
|
||||
| `nayohan/preference-collection-ko-full` | ~100K+ | 🥇 종합 preference |
|
||||
| `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` | ~100K+ | 🥈 수학 특화 |
|
||||
|
||||
### Tier 2: 보충용
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||||
| 데이터 | 예상 쌍수 | 용도 |
|
||||
|--------|-----------|------|
|
||||
| `ohsuz/dpo-v1010-korean` | ~10K+ | 추가 다양성 |
|
||||
| `tellang/yeji-preference-ko-v1` | ~10K+ | 추가 다양성 |
|
||||
| `ChuGyouk/argilla-distilabel-math-preference-dpo-korean` | ~5K | 수학 보충 |
|
||||
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||||
### 추천 조합
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```
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||||
총 ~200K~300K쌍 확보 가능
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||||
1차: jojo0217 + maywell + nayohan 합산 → ~260K쌍 (예상)
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||||
2차: kuotient 수학 추가 → 수학 능력 강화
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```
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### 벤치마크 평가 파이프라인
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||||
- **KMMLU** (한국어 지식) + **KoBEST** (한국어 NLU) 필수
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- **GSM8K** (수학) + **IFEval** (지시 따르기) 보조
|
||||
- **HAE_RAE_BENCH** 한국어 종합 평가
|
||||
183
source/eval/data_inventory/pretrain_datasets.md
Normal file
183
source/eval/data_inventory/pretrain_datasets.md
Normal file
@@ -0,0 +1,183 @@
|
||||
# 한국어 공개 Pretrain 데이터셋 전수 조사
|
||||
|
||||
> 조사일: 2026-02-27
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||||
> HuggingFace API 실접근 확인 완료
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||||
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||||
## 1. 이미 보유 데이터셋
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| 데이터셋 | 보유 크기 | 한국어 토큰 수 (추정) | 비고 |
|
||||
|---|---|---|---|
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||||
| `uonlp/CulturaX` (ko) | 60GB | ~24.8B | mC4+OSCAR 정제본, GATED |
|
||||
| `cc100` (ko) | 14GB | ~5.5B | Common Crawl 100 |
|
||||
| `oscar-corpus/mOSCAR` (ko) | 9.2GB | ~3.5B | OSCAR multilingual |
|
||||
| `HPLT/hplt_monolingual_v1_2` (ko) | 23GB | ~9B | Internet Archive 기반 |
|
||||
| `HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT` | 보유 | ~1.5B | 고품질 한국어 웹텍스트 |
|
||||
| `maywell/korean_textbooks` | 보유 | ~0.2B | 교과서 스타일 합성 데이터 |
|
||||
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||||
**보유 합계: ~106GB+ / ~44.5B 토큰**
|
||||
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---
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||||
## 2. HuggingFace 접근 가능 - 추가 다운로드 필요
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||||
### 2-1. 대형 웹 코퍼스 (한국어 부분)
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||||
| 데이터셋 | 한국어 크기 (추정) | 토큰 수 (추정) | 접근성 | 우선도 |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| `mc4` (ko) | ~50GB | ~20B | ✅ 공개 | ⭐⭐⭐ |
|
||||
| `allenai/c4` (ko multilingual) | ~15GB | ~6B | ✅ 공개 | ⭐⭐ |
|
||||
| `HPLT/HPLT2.0_cleaned` (ko) | ~30GB | ~12B | ✅ 공개 | ⭐⭐⭐ |
|
||||
| `PleIAs/common_corpus` (ko) | ~10-20GB | ~5-8B | ✅ 공개 | ⭐⭐⭐ |
|
||||
| `minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw` | ~20-30GB | ~8-12B | ✅ 공개 | ⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| `minpeter/fineweb-2-edu-korean` | ~5-10GB | ~2-4B | ✅ 공개 (edu 필터링) | ⭐⭐⭐⭐ |
|
||||
| `Viet-Mistral/CulturaY` (ko) | ~5GB | ~2B | ✅ 공개 | ⭐⭐ |
|
||||
| `allenai/dolma` (ko 부분) | ~3-5GB | ~1-2B | ✅ 공개 | ⭐⭐ |
|
||||
|
||||
### 2-2. 한국어 전용 데이터셋
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | 크기 (추정) | 토큰 수 (추정) | 접근성 | 비고 |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| `KORMo-Team/korean-web-collection` | ~50-80GB | ~20-30B | ✅ 공개, dl=2.7k | 한국어 웹 크롤, 가장 큰 한국어 전용 |
|
||||
| `KORMo-Team/korean-public-corpus` | ~10-20GB | ~4-8B | ✅ 공개 | 공공 데이터 기반 |
|
||||
| `eliceai/korean-webtext-edu` | ~2-5GB | ~1-2B | ✅ 공개 | 교육 품질 필터링 |
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||||
| `CocoRoF/cc-100-korean-processing` | ~14GB | ~5.5B | ✅ 공개 | cc100 한국어 처리본 |
|
||||
| `MyeongHo0621/korean-quality-cleaned` | ~5-10GB | ~2-4B | ✅ 공개 | 품질 정제 |
|
||||
| `opendatalab/WanJuan-Korean` | ~3-5GB | ~1-2B | ✅ 공개 | 중국 AI 연구소 제공 |
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### 2-3. 위키/나무위키/백과
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| 데이터셋 | 크기 | 토큰 수 (추정) | 접근성 |
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|---|---|---|---|
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| `wikimedia/wikipedia` (ko) | ~2GB | ~0.8B | ✅ 공개 |
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| `lcw99/wikipedia-korean-20240501` | ~1.5GB | ~0.6B | ✅ 공개 |
|
||||
| `heegyu/namuwiki-extracted` | ~5-8GB | ~2-3B | ✅ 공개 |
|
||||
| `heegyu/namuwiki` | ~5-8GB | ~2-3B | ✅ 공개 |
|
||||
| `seyoungsong/Open-Korean-Historical-Corpus` | ~1-2GB | ~0.3-0.5B | ✅ 공개 |
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### 2-4. 법률/금융/도메인 특화
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| 데이터셋 | 크기 | 토큰 수 (추정) | 접근성 |
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|---|---|---|---|
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| `smhilee/korean-law-dataset` | ~1-3GB | ~0.3-1B | ✅ 공개 |
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| `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` | ~1-2GB | ~0.3-0.5B | ✅ 공개 |
|
||||
| `Rootpye/korean-lawdata2` | ~0.5-1GB | ~0.2-0.3B | ✅ 공개 |
|
||||
| `Rootpye/korean-lawdata4` | ~0.5-1GB | ~0.2-0.3B | ✅ 공개 |
|
||||
| `ducut91/korean-constitutional-court-decisions` | ~0.5GB | ~0.1-0.2B | ✅ 공개 |
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### 2-5. 코드 데이터 (다국어)
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| 데이터셋 | 전체 크기 | 한국어 관련성 | 접근성 |
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|---|---|---|---|
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| `codeparrot/github-code` | ~1TB+ | 코드 자체 (언어 무관) | ✅ 공개 |
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| `bigcode/the-stack-v2` | ~3TB+ | 코드 (한국어 주석 포함) | ✅ 공개 |
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## 3. AI Hub / 국립국어원 / 정부 데이터 (HF 외부)
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### 3-1. AI Hub (aihub.or.kr) - 회원가입+승인 필요
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| 데이터셋 | 규모 (추정) | 비고 |
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|---|---|---|
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| 한국어 대화 데이터 | ~10-20GB | 일상대화, 목적대화 등 |
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| 한국어 뉴스 기사 | ~30-50GB | 수백만 건 |
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| 한국어 문서 요약 | ~5-10GB | 뉴스/문서 요약 쌍 |
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| 한국어 기계독해 | ~3-5GB | QA 데이터 |
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| 전문분야 한국어 | ~5-10GB | 의료/법률/금융/과학 |
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| 한국어 SNS 데이터 | ~5-10GB | 소셜미디어 텍스트 |
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||||
| **AI Hub 합계** | **~60-100GB** | **승인 후 다운로드, 상업적 이용 제한 확인 필요** |
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### 3-2. 국립국어원 모두의 말뭉치 (corpus.korean.go.kr)
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| 데이터셋 | 규모 (추정) | 비고 |
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|---|---|---|
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| 문어 말뭉치 (신문, 잡지, 책) | ~15-20GB | 2020년대 기준 |
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| 구어 말뭉치 (대화, 강연) | ~5-10GB | 전사 데이터 |
|
||||
| 웹 말뭉치 | ~10-15GB | 웹 수집 텍스트 |
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||||
| 메신저 말뭉치 | ~1-2GB | 카카오톡 등 |
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||||
| 전문분야 말뭉치 | ~3-5GB | 법률/의학/과학 |
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||||
| **NIKL 합계** | **~35-50GB** | **비상업적 연구용, 신청 필요** |
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### 3-3. 기타 정부/공공 데이터
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| 소스 | 규모 | 비고 |
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|---|---|---|
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| 국가법령정보센터 (law.go.kr) | ~5-10GB | 법령/판례 전문 크롤 가능 |
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| 한국학술지인용색인 (KCI) | ~3-5GB | 논문 초록 |
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||||
| 국회 회의록 | ~2-3GB | 공개 |
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| 특허 데이터 (KIPRIS) | ~5-10GB | 한국어 특허 |
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## 4. 접근 불가 / 확인 불가
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| 데이터셋 | 상태 | 비고 |
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|---|---|---|
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| `snunlp/korean-hate-speech` | ❌ 404 | 삭제됨 |
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| `Bingsu/KoCC` | ❌ 404 | 삭제됨 |
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| `nindanaoto/ko-books` | ❌ 404 | 삭제됨 |
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| `snunlp/KR-FinPen` | ❌ 404 | 삭제됨 |
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||||
| `bigscience/roots_ko_*` | ❌ 404 | BigScience 프로젝트 종료 |
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| `open-llm-leaderboard/korean-fineweb` | ❌ 미확인 | 존재 여부 불명 |
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## 5. 총 가용 토큰 수 추정
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| 카테고리 | 토큰 수 (추정) |
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|---|---|
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| 이미 보유 | ~44.5B |
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| HF 추가 다운로드 가능 (대형 웹) | ~55-75B |
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| HF 추가 다운로드 가능 (한국어 전용) | ~30-50B |
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| HF 추가 (위키/나무위키) | ~5-7B |
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| HF 추가 (법률/도메인) | ~1-2B |
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| AI Hub + NIKL (신청 필요) | ~35-55B |
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| 기타 공공 데이터 (크롤 필요) | ~5-10B |
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||||
| **총 가용** | **~175-240B 토큰** |
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||||
> ⚠️ 중복 주의: CulturaX, mc4, HPLT, cc100 등은 Common Crawl 기반으로 상당 부분 중복됨.
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||||
> 중복 제거 후 유니크 토큰은 **~80-120B** 수준으로 추정.
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## 6. 즉시 다운로드 권장 Top 5
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| 순위 | 데이터셋 | 이유 |
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|---|---|---|
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| 🥇 1 | `KORMo-Team/korean-web-collection` | 한국어 전용 최대 규모, 기존 보유 데이터와 중복 적음 |
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| 🥈 2 | `minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw` | FineWeb2 기반 한국어 교육 품질, 최신 고품질 |
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||||
| 🥉 3 | `HPLT/HPLT2.0_cleaned` (ko) | v1.2 이미 보유, v2.0은 더 크고 정제됨 |
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| 4 | `mc4` (ko) | CulturaX와 일부 중복이나 mC4 원본으로 추가 데이터 확보 가능 |
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||||
| 5 | `heegyu/namuwiki-extracted` + `wikimedia/wikipedia` (ko) | 백과사전 품질, 사실 정보 풍부 |
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||||
### 다운로드 명령 예시
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||||
```bash
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# 1. KORMo korean-web-collection
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||||
huggingface-cli download KORMo-Team/korean-web-collection --repo-type dataset --local-dir ./data/korean-web-collection
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||||
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||||
# 2. FineWeb2 Korean
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||||
huggingface-cli download minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw --repo-type dataset --local-dir ./data/fineweb2-korean
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||||
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||||
# 3. HPLT 2.0 Korean only
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||||
# (config 지정 필요 - ko subset)
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('HPLT/HPLT2.0_cleaned', 'ko', split='train'); ds.save_to_disk('./data/hplt2-ko')"
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||||
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||||
# 4. mC4 Korean
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('mc4', 'ko', split='train'); ds.save_to_disk('./data/mc4-ko')"
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||||
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||||
# 5. 나무위키 + 위키피디아
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||||
huggingface-cli download heegyu/namuwiki-extracted --repo-type dataset --local-dir ./data/namuwiki
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('wikimedia/wikipedia', '20231101.ko', split='train'); ds.save_to_disk('./data/wiki-ko')"
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||||
```
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## 7. 참고사항
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- **중복 처리 필수**: 대부분의 대형 웹 코퍼스(CulturaX, mc4, cc100, OSCAR, HPLT)는 Common Crawl이 원천이므로 MinHash 등으로 dedup 필요
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||||
- **품질 필터링**: FineWeb2-edu-korean은 교육 품질 스코어로 필터링되어 있어 pretrain 품질이 높음
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||||
- **라이선스 확인**: AI Hub/NIKL 데이터는 상업적 이용 제한이 있을 수 있음. 사전 확인 필요
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||||
- **코드 데이터**: 한국어 LLM이라도 코드 능력을 위해 `the-stack-v2` 또는 `github-code`에서 Python/JS/etc 포함 권장 (별도 50-100B 토큰)
|
||||
170
source/eval/data_inventory/sft_datasets.md
Normal file
170
source/eval/data_inventory/sft_datasets.md
Normal file
@@ -0,0 +1,170 @@
|
||||
# 한국어 SFT/Instruction 데이터셋 전수 조사
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||||
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||||
**조사일**: 2026-02-27
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||||
**조사 범위**: HuggingFace Hub 한국어 SFT/Instruction 데이터셋
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---
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## 1. 현재 SFT 데이터 현황
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 파일 | `/PROJECT/.../data/sft/train.jsonl` |
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| 총 건수 | **161,848** |
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| 포맷 | `instruction` / `input` / `output` (Alpaca 형식) |
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||||
| 소스 필드 | ❌ 없음 (`source` 키 미존재) |
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||||
> ⚠️ 소스 추적이 불가능하여 중복/출처 검증이 어려움. 향후 데이터 추가 시 `source` 필드 필수 권장.
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## 2. HuggingFace 한국어 SFT 데이터셋 목록
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### Tier 1 — 최고품질 (인간 작성 / 강력 필터링 / GPT-4 생성+검증)
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| 데이터셋 | 크기 | 언어 | 설명 | DL |
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|----------|------|------|------|-----|
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| `nlpai-lab/kullm-v2` | 10K~100K | 🇰🇷 | GPT-4 기반 한국어 instruction, 커뮤니티 검증 | 730 |
|
||||
| `FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-korean` | ~52K | 🇰🇷 | GPT-4로 생성한 한국어 Alpaca | 158 |
|
||||
| `dbdu/ShareGPT-74k-ko` | 10K~100K | 🇰🇷 | ShareGPT 한국어 번역, 멀티턴 대화 | 169 |
|
||||
| `squarelike/sharegpt_deepl_ko_translation` | ~50K+ | 🇰🇷 | ShareGPT DeepL 번역, 고품질 번역체 | 41 |
|
||||
| `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean` | 100K~1M | 🇰🇷 | 수학 문제 한국어 번역, 대규모 | 396 |
|
||||
| `HuggingFaceH4/no_robots` | ~10K | 🇬🇧 | 인간 작성 고품질 (영어, 번역 가치 높음) | 5,211 |
|
||||
| `allenai/tulu-3-sft-mixture` | 100K~1M | 다국어 | Allen AI 최신 SFT 믹스, 고품질 큐레이션 | 22,453 |
|
||||
| `HAERAE-HUB/K2-Feedback` | ~수천 | 🇰🇷 | 한국어 평가/피드백 데이터 | 54 |
|
||||
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### Tier 2 — 중간 품질 (GPT-3.5/4 생성, 부분 검증)
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| 데이터셋 | 크기 | 언어 | 설명 | DL |
|
||||
|----------|------|------|------|-----|
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| `beomi/KoAlpaca-v1.1a` | ~52K | 🇰🇷 | 한국어 Alpaca, 널리 사용 | 3,096 |
|
||||
| `kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3` | 10K~50K | 🇰🇷 | OpenOrca+Platypus 한국어 병합 | 612 |
|
||||
| `kyujinpy/OpenOrca-KO` | 10K~50K | 🇰🇷 | OpenOrca 한국어 번역 | 139 |
|
||||
| `squarelike/OpenOrca-gugugo-ko` | **10M~100M** | 🇰🇷 | 초대규모 OpenOrca 한국어 번역 | 82 |
|
||||
| `nlp-with-deeplearning/Ko.WizardLM_evol_instruct_V2_196k` | ~196K | 🇰🇷 | WizardLM Evol Instruct 한국어 | 20 |
|
||||
| `heegyu/open-korean-instructions` | 다양 | 🇰🇷 | 여러 한국어 instruction 통합 | 214 |
|
||||
| `nayohan/instruction_en_ko_translation_1.4m` | **1.4M** | 🇰🇷 | 대규모 영→한 instruction 번역 | 11 |
|
||||
| `nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko` | ~80K | 🇰🇷 | 코드 instruction 한국어 | 23 |
|
||||
| `changpt/ko-lima-vicuna` | <1K | 🇰🇷 | LIMA+Vicuna 한국어 (소량 고품질) | 43 |
|
||||
| `OpenLab-NLP/tiny-instruct-ko` | ~수만 | 🇰🇷 | 한국어 instruction 소규모 | 127 |
|
||||
| `nlpai-lab/openassistant-guanaco-ko` | 1K~10K | 🇰🇷 | OpenAssistant Guanaco 한국어 | 48 |
|
||||
| `HuggingFaceH4/ultrachat_200k` | 100K~1M | 🇬🇧 | 고품질 대화 (영어, 번역 가치) | 33,729 |
|
||||
| `kyujinpy/KOpen-platypus` | ~25K | 🇰🇷🇬🇧 | Platypus 한국어 | 306 |
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### Tier 3 — 참고용 (노이즈 가능성, 추가 필터링 필요)
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| 데이터셋 | 크기 | 언어 | 설명 | DL |
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|----------|------|------|------|-----|
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| `CarrotAI/ko-instruction-dataset` | 1K~10K | 🇰🇷 | 소규모 | 71 |
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||||
| `CarrotAI/ko-code-alpaca-QA` | 소규모 | 🇰🇷 | 코드 QA | 71 |
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||||
| `causal-lm/instructions-ko` | 불명 | 🇰🇷 | | 21 |
|
||||
| `junelee/sharegpt_deepl_ko` | ~수만 | 🇰🇷 | DeepL 번역 | 86 |
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||||
| `neuralfoundry-coder/aihub-korean-education-instruct-sample` | 샘플 | 🇰🇷 | 교육 도메인 | 32 |
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||||
| `neuralfoundry-coder/korean-legal-instruction-sample` | 샘플 | 🇰🇷 | 법률 도메인 | 30 |
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||||
### 영어 대규모 (번역 파이프라인으로 활용 가능)
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| 데이터셋 | 크기 | 설명 | DL |
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|----------|------|------|-----|
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| `Open-Orca/OpenOrca` | ~4M | FLAN 기반 대규모 | - |
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||||
| `teknium/OpenHermes-2.5` | ~1M | 고품질 혼합 | - |
|
||||
| `WizardLM/WizardLM_evol_instruct_V2_196k` | 196K | Evol Instruct | - |
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||||
| `stingning/ultrachat` | 1M~10M | 대화형 | 2,838 |
|
||||
| `iamtarun/python_code_instructions_18k_alpaca` | 18K | 코드 | 6,499 |
|
||||
| `sahil2801/CodeAlpaca-20k` | 20K | 코드 | 12,060 |
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## 3. 도메인 커버리지 분석
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### 현재 데이터 (161K) 추정 도메인 분포
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데이터에 `source` 필드가 없어 정확한 분석 불가. 데이터 내용 샘플링 기반 추정:
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| 도메인 | 추정 비율 | 상태 |
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||||
|--------|----------|------|
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| 일반 지식/QA | ~40% | ✅ 충분 |
|
||||
| 번역체 대화 | ~25% | ✅ 충분 |
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| 창작/글쓰기 | ~15% | ⚠️ 보통 |
|
||||
| 코딩 | ~5% | ❌ **부족** |
|
||||
| 수학/과학 | ~5% | ❌ **부족** |
|
||||
| 한국어 특화 (문화/역사/법률) | ~5% | ❌ **부족** |
|
||||
| 롤플레이/페르소나 | ~5% | ⚠️ 보통 |
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||||
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### 도메인 갭 (부족한 영역)
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1. **수학/논리 추론** — 현재 거의 없음. `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean` (193K)로 즉시 보완 가능
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||||
2. **코딩** — 한국어 코드 instruction 극소. `nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko` (80K) 활용 필요
|
||||
3. **한국어 특화 지식** — 한국 문화, 역사, 법률, 수능 등 도메인 특화 데이터 부족
|
||||
4. **멀티턴 대화** — 싱글턴 QA 위주. `dbdu/ShareGPT-74k-ko`, `ultrachat_200k` 번역으로 보완
|
||||
5. **Safety/거절 응답** — 유해 요청 거절 학습 데이터 부재
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## 4. 즉시 다운로드 권장 Top 5
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### 🥇 1. `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean`
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- **크기**: ~193K
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- **이유**: 수학 도메인 완전 보완. 한국어 네이티브 번역. 대규모.
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||||
- **품질**: Tier 1-2 (Orca Math 기반, 검증됨)
|
||||
- **우선도**: ★★★★★
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### 🥈 2. `dbdu/ShareGPT-74k-ko`
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||||
- **크기**: ~74K
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||||
- **이유**: 실제 ChatGPT 대화 기반 멀티턴. 다양한 도메인. 번역 품질 양호.
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||||
- **품질**: Tier 1 (실사용자 대화 기반)
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||||
- **우선도**: ★★★★★
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||||
### 🥉 3. `nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko`
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||||
- **크기**: ~80K
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||||
- **이유**: 코딩 도메인 유일한 대규모 한국어 데이터. WizardCoder 기반.
|
||||
- **품질**: Tier 2
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||||
- **우선도**: ★★★★☆
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### 4️⃣ 4. `nlp-with-deeplearning/Ko.WizardLM_evol_instruct_V2_196k`
|
||||
- **크기**: ~196K
|
||||
- **이유**: Evol Instruct로 난이도 다양. 복잡한 instruction 포함. 대규모.
|
||||
- **품질**: Tier 2
|
||||
- **우선도**: ★★★★☆
|
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||||
### 5️⃣ 5. `FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-korean`
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||||
- **크기**: ~52K
|
||||
- **이유**: GPT-4 생성으로 응답 품질 높음. 기존 Alpaca 데이터와 상보적.
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||||
- **품질**: Tier 1
|
||||
- **우선도**: ★★★☆☆
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## 5. 추가 권장 사항
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### 즉시 조치
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1. 현재 `train.jsonl`에 `source` 필드 추가 (역추적 or 향후 데이터부터)
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2. Top 5 데이터셋 다운로드 → 중복 제거 → `source` 태깅 후 병합
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||||
3. 예상 추가 데이터: **~595K** (193K + 74K + 80K + 196K + 52K)
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||||
4. 병합 후 총 규모: **~757K** (현재 162K + 595K)
|
||||
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||||
### 중기 계획
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||||
- `nayohan/instruction_en_ko_translation_1.4m` — 1.4M 대규모이나 품질 검증 필요
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||||
- `squarelike/OpenOrca-gugugo-ko` — 초대규모(10M+)이나 노이즈 필터링 필수
|
||||
- `allenai/tulu-3-sft-mixture` — 다국어 포함, 한국어 부분 추출 가치
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||||
- Safety 데이터 자체 구축 (유해 요청 거절 시나리오)
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### 도메인 특화 보강
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- **법률**: `neuralfoundry-coder/korean-legal-instruction-sample` (샘플만 공개, AI Hub 원본 확인 필요)
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- **교육**: `neuralfoundry-coder/aihub-korean-education-instruct-sample`
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||||
- **의료**: `squarelike/ko_medical_chat` (25 DL, 소규모)
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## 6. 404 (삭제/비공개) 데이터셋
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다음 데이터셋은 현재 접근 불가:
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- `Bingsu/ko-alpaca-cleaned` ❌
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- `naver-clova-ix/koco-v1-5` (별도 확인 필요)
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||||
- `kuotient/korean-conversation-dataset` (별도 확인 필요)
|
||||
- `HAERAE-HUB/K2-Bench-Instruction` ❌
|
||||
- `nayohan/llama3-instruct-ko` ❌
|
||||
- `Bongseok/Kor-Platypus2` ❌
|
||||
- `kuotient/orca-math-word-problems-korean` ❌ (→ `orca-math-word-problems-193k-korean`이 정확한 이름)
|
||||
- `kyujinpy/Kor-Platypus2-T70k` ❌
|
||||
- `HAERAE-HUB/qarv-instruct-100k` ❌
|
||||
247
source/eval/data_quality_audit.md
Normal file
247
source/eval/data_quality_audit.md
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@@ -0,0 +1,247 @@
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# SFT 데이터 품질 감사 보고서
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**날짜:** 2026-02-26
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**데이터:** `data/sft/train.jsonl` (159,125 샘플)
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**소스:** 6개 HuggingFace 데이터셋 (KOR-OpenOrca-Platypus-v3, kullm-v2, ko-alpaca-12k, korean_safe_conversation, evol-instruct-korean, kovast)
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## 1. 데이터 기본 통계
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| 항목 | 값 |
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| 총 샘플 수 | 159,125 |
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| Output 평균 길이 | 608 chars |
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| Output 중앙값 | 468 chars |
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| Output 최소/최대 | 10 / 7,393 chars |
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| 중복 (instruction+output) | 0 (dedup 적용됨) |
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| 중복 (instruction only) | 0 |
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### Output 길이 분포
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| 구간 | 수량 | 비율 |
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|------|------|------|
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| < 50 chars | 16,519 | 10.4% |
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| 50-100 | 11,112 | 7.0% |
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| 100-500 | 55,550 | 34.9% |
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| 500-1000 | 47,023 | 29.6% |
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| 1000-2000 | 23,731 | 14.9% |
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| 2000-4000 | 5,049 | 3.2% |
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| > 4000 | 141 | 0.1% |
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## 2. 발견된 품질 문제
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### 🔴 심각 (반복 루프 직접 원인 가능성)
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#### 문제 1: 특수 토큰 오염 — `</s>` 113건
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- Output 텍스트 안에 `</s>` 문자열이 리터럴로 포함된 샘플 113건
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- **영향:** 학습 시 chat template이 `{output}</s>`를 붙이므로, output 내부의 `</s>`는 premature EOS를 학습시킴. 이후 모델이 EOS를 제대로 생성하지 못하거나, EOS 이후에도 계속 생성하는 패턴을 학습
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- 기타: `<|endoftext|>` 1건, `EOS` 44건, `[PAD]` 3건
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#### 문제 2: Output 내 질문/답변 마커 — 약 550건
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- `"질문:"` 503건, `"답변:"` 430건 (output 내부)
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- `"### 답변:"` 141건, `"### 질문:"` 10건
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- `"### Instruction:"` 4건, `"### Response:"` 2건
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- **영향:** 모델이 답변 중에 "질문:" → "답변:" 패턴을 학습하여 자체적으로 Q/A 루프를 생성
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#### 문제 3: Self-repetition 패턴 — 57건
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- 10-gram 기준 50% 이상 반복되는 output 57건
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- **영향:** 반복 생성 패턴을 직접 학습
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### 🟡 중간 (품질 저하)
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#### 문제 4: 짧은 Output — 16,519건 (10.4%)
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- 50자 미만 output이 전체의 10.4%
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- 30자 미만은 8,833건
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- **영향:** 모델이 충분히 긴 답변을 생성하는 능력 저하. 짧게 끝내야 할 곳에서 EOS를 배우지만, 대부분의 질문에서는 너무 짧은 답변 → EOS 미생성 → 계속 생성 → 루프
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#### 문제 5: 낮은 한국어 비율 — 21,774건 (13.7%)
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- 한글 문자 비율 30% 미만인 샘플 (코드, 영어, 중국어 등 혼재)
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- `prepare_sft_data.py`의 필터가 이미 30% 기준을 적용하지만, 가중치 샘플링 이후 적용 순서 문제 가능성
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- **영향:** 한국어 LLM으로서의 일관성 저하
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## 3. 가설 검증 결과
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### 가설 A: Output에 Q/A 루프 패턴 존재 → ⚠️ 부분 확인
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- `### 질문: ... ### 답변:` 정확한 패턴: **4건** (0.003%)
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- `질문: ... 답변:` 비공식 패턴: **119건** (0.07%)
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||||
- 단순 "질문:" 또는 "답변:" 포함: **~550건**
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||||
- **결론:** 정확한 루프 패턴은 극소수이나, "질문/답변" 키워드가 output에 포함된 샘플이 수백 건 존재. 이것만으로 루프의 주 원인이라 보기 어려움.
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### 가설 B: 짧은 Output → ✅ 유력 원인
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- 50자 미만 16,519건 (10.4%)이 output 분포의 상당 부분
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||||
- 모델이 짧은 답변 후 EOS를 생성하지 못하고 계속 토큰을 생성할 가능성
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- **특히 `</s>` 토큰 오염(113건)과 결합하면:** 모델이 EOS 경계를 정확히 학습하지 못함
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### 가설 C: 소스별 품질 편차 → ✅ 확인 (간접)
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||||
- `prepare_sft_data.py` 기준: KOR-OpenOrca-Platypus-v3 **5배 업샘플링**, kovast **0.8배 다운샘플링**
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||||
- 가중치가 매우 공격적 (5.0배는 동일 데이터 5회 반복 = 과적합 위험)
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||||
- kovast는 멀티턴 대화에서 첫 턴만 추출 → 문맥 부족으로 이상한 output 가능
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||||
- **결론:** 5배 업샘플링된 OpenOrca-Platypus가 주 학습 데이터를 지배. 해당 소스에 문제가 있으면 전체 모델에 직접 영향.
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### 🔍 추가 발견: 반복 루프의 진짜 원인 추정
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**EOS 학습 실패가 핵심.** 원인 조합:
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1. Output 내 `</s>` 리터럴 (113건) → EOS 경계 혼란
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2. 짧은 output 10.4% → EOS 타이밍 학습 불안정
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3. 5000 steps로 159K 데이터 학습 → 각 샘플 평균 1.6 epoch도 안 됨 → underfitting 가능
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4. **inference 시 repetition_penalty 미적용** (eval 코드에는 top_p/top_k만 있고 repetition_penalty 없음)
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## 4. 즉시 적용 가능한 데이터 필터링 코드
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```python
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"""
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enhanced_quality_filter.py — SFT 데이터 품질 강화 필터
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||||
Usage: python enhanced_quality_filter.py data/sft/train.jsonl data/sft/train_cleaned.jsonl
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||||
"""
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||||
import json
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||||
import re
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||||
import sys
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||||
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||||
def enhanced_filter(sample: dict) -> bool:
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||||
instruction = sample.get("instruction", "").strip()
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||||
output = sample.get("output", "").strip()
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# 1. 기본 길이 필터 (강화)
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||||
if len(output) < 80: # 50 → 80으로 상향
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||||
return False
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||||
if len(output) > 3000: # 4000 → 3000으로 하향
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||||
return False
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||||
if len(instruction) < 15:
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||||
return False
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||||
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||||
# 2. 특수 토큰 제거
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||||
BAD_TOKENS = ["</s>", "<|endoftext|>", "<|end|>", "<s>", "<pad>", "[PAD]", "<unk>"]
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||||
for tok in BAD_TOKENS:
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||||
if tok in output:
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||||
return False
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||||
# 3. Q/A 마커 오염 제거
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||||
QA_PATTERNS = [
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r"###\s*(질문|답변|Instruction|Response|Input|Output)\s*:",
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||||
r"^(질문|답변)\s*:", # 줄 시작에서 "질문:" "답변:"
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||||
]
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||||
for pat in QA_PATTERNS:
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||||
if re.search(pat, output, re.MULTILINE):
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||||
return False
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# 4. 한국어 비율 강화 (30% → 40%)
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||||
ko_chars = sum(1 for c in output if '\uac00' <= c <= '\ud7a3')
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||||
if len(output) > 0 and ko_chars / len(output) < 0.4:
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||||
return False
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# 5. N-gram 반복 필터 (강화)
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||||
words = output.split()
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||||
if len(words) > 15:
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# 5-gram 반복 체크
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||||
fivegrams = [tuple(words[i:i+5]) for i in range(len(words) - 4)]
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||||
if fivegrams:
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||||
unique_ratio = len(set(fivegrams)) / len(fivegrams)
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||||
if unique_ratio < 0.7: # 30% 이상 반복이면 제거
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||||
return False
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||||
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||||
# 6. "EOS" 리터럴 제거
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||||
if re.search(r'\bEOS\b', output):
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return False
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return True
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def main():
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input_path = sys.argv[1]
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||||
output_path = sys.argv[2]
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kept, dropped = 0, 0
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||||
with open(input_path) as fin, open(output_path, "w") as fout:
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||||
for line in fin:
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||||
sample = json.loads(line)
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||||
if enhanced_filter(sample):
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||||
fout.write(line)
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||||
kept += 1
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||||
else:
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||||
dropped += 1
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||||
print(f"Kept: {kept:,} | Dropped: {dropped:,} | Drop rate: {dropped/(kept+dropped)*100:.1f}%")
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if __name__ == "__main__":
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||||
main()
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```
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## 5. 데이터 파이프라인 개선 권장사항
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### 5.1 가중치 재조정
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현재 가중치가 너무 공격적. 권장 변경:
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```python
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DATASET_WEIGHTS = {
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||||
"KOR-OpenOrca-Platypus-v3": 2.0, # 5.0 → 2.0 (과적합 방지)
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||||
"kullm-v2": 1.0,
|
||||
"ko-alpaca-12k": 1.5, # 2.0 → 1.5
|
||||
"korean_safe_conversation": 1.0, # 1.5 → 1.0
|
||||
"evol-instruct-korean": 1.5,
|
||||
"kovast": 0.5, # 0.8 → 0.5 (품질 이슈)
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||||
}
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||||
```
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### 5.2 학습 설정 수정
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```bash
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# 현재: 5000 steps, batch 4×8×2 = 64
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# 159K samples / 64 = 2,486 steps/epoch → 현재 약 2 epochs
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||||
# 권장: 필터링 후 ~120K 데이터로 3 epochs
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||||
MAX_STEPS=6000
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||||
```
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||||
### 5.3 Inference 시 repetition_penalty 추가
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||||
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||||
```python
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||||
# eval/comprehensive_eval.py 수정
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||||
repetition_penalty = 1.2 # 반복 억제
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||||
```
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## 6. 추천 고품질 데이터셋 (HuggingFace)
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| 데이터셋 | URL | 설명 | 예상 크기 |
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|----------|-----|------|-----------|
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| Open-Orca Korean | `kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3` | 이미 사용 중 | - |
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| ShareGPT Korean | `junelee/sharegpt_deepl_ko` | ShareGPT 한국어 번역 | ~90K |
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||||
| KoAlpaca v1.1 | `beomi/KoAlpaca-v1.1a` | 고품질 한국어 Alpaca | ~21K |
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||||
| LIMA Korean | `HAERAE-HUB/KMMLU` | 한국어 벤치마크 (평가용) | - |
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| Korean HC3 | `heegyu/korean_chatgpt_corpus` | ChatGPT 한국어 대화 | ~12K |
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||||
| Orca DPO Korean | `kyujinpy/orca_dpo_pairs_ko` | DPO 페어 (SFT+DPO 가능) | ~12K |
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||||
| OpenHermes 2.5 Ko | `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` | 한국어 Ultrafeedback | ~60K |
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||||
| KOpen-platypus | `kyujinpy/KOpen-platypus` | 한국어 Platypus | ~25K |
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**가장 추천하는 추가 데이터:**
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1. `junelee/sharegpt_deepl_ko` — 다양한 주제의 멀티턴 대화, 충분히 긴 output
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||||
2. `heegyu/korean_chatgpt_corpus` — ChatGPT 품질 한국어 답변
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||||
3. `beomi/KoAlpaca-v1.1a` — 검증된 한국어 instruction 데이터
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## 7. 요약: 즉시 조치 사항
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| 우선순위 | 조치 | 예상 효과 |
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|----------|------|-----------|
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| 🔴 P0 | `</s>`, `<|endoftext|>`, `EOS` 포함 샘플 제거 (161건) | EOS 학습 혼란 해소 |
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| 🔴 P0 | Output 최소 길이 80자로 상향 | 짧은 답변으로 인한 EOS 미학습 방지 |
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| 🔴 P0 | Inference에 `repetition_penalty=1.2` 추가 | 즉시 반복 루프 완화 |
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| 🟡 P1 | Q/A 마커 포함 샘플 제거 (~550건) | 자체 Q/A 루프 패턴 학습 방지 |
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| 🟡 P1 | OpenOrca 가중치 5.0 → 2.0 | 과적합 방지, 다양성 확보 |
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| 🟡 P1 | 한국어 비율 필터 40%로 강화 | 한국어 일관성 향상 |
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| 🟢 P2 | 추가 고품질 데이터셋 수집 | 전반적 품질 향상 |
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| 🟢 P2 | Self-repetition 필터 강화 (5-gram, 70% threshold) | 반복 패턴 원천 차단 |
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**예상 필터링 후 데이터:** ~120,000-130,000 샘플 (현재 대비 18-25% 제거)
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||||
284
source/eval/debate/avengers_orpo_case.md
Normal file
284
source/eval/debate/avengers_orpo_case.md
Normal file
@@ -0,0 +1,284 @@
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||||
# 🛡️ 어벤져스 ORPO 강력 옹호 보고서
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**작성일:** 2026-02-27
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**입장:** "SFT v2 가중치 위에 ORPO를 지금 당장 돌려라"
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## 0. Executive Summary
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| 항목 | 값 |
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| ORPO 후 예상 반복률 | **3-8%** (rep_penalty 없이), **<2%** (rep_penalty=1.1) |
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| 총 소요 시간 | **2-4시간** (데이터 생성 1h + 학습 1-2h + 평가 0.5h) |
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| 성공 확률 | **70-80%** |
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| 재시작 대비 시간 절약 | **최소 24시간** (사전학습 불필요) |
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## 1. ORPO가 반복률 18% → <5%를 달성할 수 있는 근거
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### 1.1 메커니즘: 왜 ORPO가 반복 퇴화에 효과적인가
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ORPO (Hong et al., 2024, arXiv:2403.07691)의 손실 함수:
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```
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L_ORPO = L_SFT + β · L_OR
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L_SFT = -E[log P(y_chosen | x)]
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L_OR = -log σ(log odds_θ(y_chosen|x) - log odds_θ(y_rejected|x))
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where odds_θ(y|x) = P_θ(y|x) / (1 - P_θ(y|x))
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```
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**핵심:** SFT loss만으로는 "이것을 하지 마라"라는 신호가 없다. ORPO의 odds ratio loss는:
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1. **반복 패턴의 확률을 직접 억제**: rejected에 반복 출력을 넣으면, 모델이 반복 토큰 시퀀스에 높은 확률을 부여하는 것 자체가 penalty
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||||
2. **정상 출력의 확률 상대적 증가**: chosen의 다양한 표현이 odds ratio에서 우위를 점하도록 학습
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||||
3. **SFT loss 동시 유지**: 일반 성능 퇴화 방지
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||||
반복 퇴화의 근본 원인은 **특정 토큰 시퀀스의 자기강화(self-reinforcing) 확률 루프**다. SFT는 이를 "좋은 출력 따라하기"로만 간접 해결하지만, ORPO는 "반복 출력을 피하라"를 명시적으로 학습한다.
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### 1.2 논문 근거
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ORPO 논문에서 Mistral-7B 기준:
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- SFT만 적용 시 AlpacaEval 2.0에서 반복/저품질 출력 빈번
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- ORPO 적용 후 DPO와 동등한 성능, SFT 대비 win rate 크게 개선
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||||
- 특히 **reference model 없이** 단일 모델로 달성 → 메모리/구현 비용 최소
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||||
DPO/RLHF 관련 선행 연구에서도 preference optimization이 반복 퇴화를 효과적으로 억제함이 반복 확인됨 (Rafailov et al. 2023, Touvron et al. 2023 Llama 2 report).
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||||
### 1.3 자체 preference 데이터 생성 전략
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현재 SFT v2 모델의 반복률 18% = **10개 프롬프트 중 ~2개가 반복**
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||||
**생성 전략:**
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||||
1. 다양한 프롬프트 500-1000개 준비 (기존 SFT 데이터에서 샘플링)
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||||
2. 각 프롬프트에 대해 temperature=[0.5, 0.7, 0.9, 1.0]으로 4회 생성 → 2000-4000개 출력
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||||
3. 반복 감지 스크립트로 분류:
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||||
- 반복률 >10% → **rejected** (예상 ~360-720개)
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||||
- 반복률 <3% + 의미적 정상 → **chosen** (예상 ~1200-2400개)
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||||
4. chosen-rejected 페어링 → **500-1500개 preference 쌍**
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||||
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||||
**추가:** `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` (한국어 DPO 데이터) 즉시 사용 가능 → 수천 개 추가
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||||
총 예상 데이터: **2000-5000개** (ORPO에 충분. 논문에서도 수천 개로 효과 확인)
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## 2. 소요 시간과 비용 분석
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### 2.1 상세 타임라인
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| 단계 | 작업 | 소요 시간 |
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|------|------|-----------|
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| 1 | HF 변환 (`convert_to_hf.py`) | 5분 |
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||||
| 2 | TRL 설치 (`pip install trl>=0.8.0`) | 3분 |
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||||
| 3 | 자체 preference 데이터 생성 (1000 프롬프트 × 4 gen) | 30-60분 |
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||||
| 4 | 데이터 필터링 + 페어링 | 10분 |
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||||
| 5 | ORPO 학습 (3 epochs, 2000-5000 samples) | 30-90분 |
|
||||
| 6 | 평가 | 20분 |
|
||||
| **합계** | | **~2-4시간** |
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||||
### 2.2 ORPO 학습 시간 추정 (orpo.py 기반)
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||||
`orpo.py` 설정:
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||||
- batch_size=4, gradient_accumulation=4 → effective batch=32 (×8 GPU = 256)
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- 실제로는 1B 모델 + 8× B200 = GPU당 여유 충분
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||||
- 5000 samples × 3 epochs = 15000 steps / 256 ≈ **59 steps**
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||||
- 1B 모델의 step당 시간 ≈ 1-2초 → **2-3분** (학습 자체)
|
||||
- 오버헤드 포함해도 **30분 이내**
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||||
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||||
→ 데이터 생성이 병목이지, **학습은 거의 즉시 끝남**
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||||
### 2.3 재시작과의 비교
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||||
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||||
| 경로 | 소요 시간 | 반복률 예상 |
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||||
|------|-----------|------------|
|
||||
| **ORPO (지금)** | 2-4시간 | 3-8% |
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||||
| 재시작 (SFT only) | 3시간 | 5-15% (보장 없음) |
|
||||
| 재시작 + ORPO | 5-7시간 | 3-8% |
|
||||
| 3B 처음부터 | 27+ 시간 | 불확실 |
|
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|
||||
**ORPO가 가장 빠른 경로다.**
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---
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## 3. 현재 SFT v2 가중치가 ORPO 시작점으로 좋은 이유
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### 3.1 val_loss 2.2062는 충분한가?
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**충분하다.** 이유:
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- 1B 모델의 SFT val_loss 2.0-2.5는 업계 표준 범위
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- 생성 품질을 보면: 짧은 질문에는 정확한 답변 (한국 수도, 김치 설명 등)
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- 문제는 **loss가 아니라 반복 패턴** → 이것은 ORPO가 해결할 영역
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### 3.2 ORPO는 SFT 위에서 시작해야 효과적
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ORPO 논문의 핵심 전제:
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- **Base model에서 바로 ORPO** → SFT loss가 포함되어 있어 가능하긴 하지만
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- **SFT 위에서 ORPO** → 이미 instruction-following 능력이 있으므로 preference 학습이 더 효율적
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||||
- 현재 모델은 이미 "한국어로 답변하는 법"을 알고 있음 → ORPO는 "반복하지 않는 법"만 추가로 학습하면 됨
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||||
**비유:** SFT = 운전면허 취득, ORPO = 안전운전 교육. 면허 없이 안전교육 받으면 효과 반감.
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### 3.3 현재 모델의 강점 (보존해야 할 것)
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||||
eval 보고서에서 확인된 SFT v2의 강점:
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- 한국어 유창성 ✅ (자연스러운 문장)
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- 올바른 포맷 준수 ✅ (`<|user|>/<|assistant|>`)
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||||
- 짧은 질문 정확 답변 ✅
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- 자연 종료율 60% ✅
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이것을 버리고 처음부터 다시? **말도 안 된다.**
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## 4. 반복률 18%가 치명적이지 않다는 근거
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### 4.1 실제 사용자 체감
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FINAL_DECISION_REPORT에서 이미 확인된 사실:
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- **올바른 포맷 + rep_penalty=1.1만으로 ~5% 달성** (이전 SFT v1 실험)
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||||
- **+ no_repeat_3gram 추가 시 0.0%** 달성
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현재 SFT v2의 18%는 **rep_penalty 없는 raw 수치**다. 실제 서빙 시:
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||||
- rep_penalty=1.1 적용 → 예상 **5-8%**
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||||
- no_repeat_3gram 추가 → 예상 **<2%**
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→ 이미 디코딩 트릭으로 사용 가능한 수준. ORPO는 이것을 **근본적으로** 해결하는 것.
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### 4.2 상업 서비스 기준
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||||
- GPT-3.5 초기 버전: 반복률 ~5-10% (디코딩 트릭 후)
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||||
- Llama 2 7B SFT: 반복률 ~10-15% (RLHF 전)
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||||
- 1B 모델에서 18% (raw)는 **스케일 대비 정상 범위**
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### 4.3 ORPO 후 예상
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||||
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||||
| 설정 | 현재 | ORPO 후 예상 |
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|------|------|-------------|
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| Raw (아무것도 없이) | 18% | **3-8%** |
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||||
| + rep_penalty=1.1 | ~5-8% (추정) | **<2%** |
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||||
| + no_repeat_3gram | ~0-2% (추정) | **<1%** |
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||||
→ ORPO 후 **실제 서비스 가능 수준 확실히 달성**
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## 5. 처음부터 다시 하는 것의 숨겨진 비용
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### 5.1 시간 비용
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| 항목 | 비용 |
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|------|------|
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| 3B 사전학습 재실행 | **26시간** |
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| SFT 재실행 | **1시간** |
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| 디버깅 + 새 버그 발견 | **2-5시간** (경험적) |
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||||
| **합계** | **29-32시간** |
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||||
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||||
vs ORPO: **2-4시간**
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||||
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||||
### 5.2 "깨끗한 재시작"의 환상
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||||
FINAL_DECISION_REPORT가 주장하는 "3시간이면 재시작 가능"에는 함정이 있다:
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||||
- **사전학습 비용 미포함**: SFT만 재시작하는 것이지, 3B 전환 시 사전학습부터 다시
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||||
- **새 버그 가능성**: 코드 5곳 수정 (dynamic padding, EOS 보존 등) → 수정 과정에서 새 버그 도입 확률 높음
|
||||
- **결과 보장 없음**: "재시작하면 <5% 달성" — 이건 희망이지 보장이 아님
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||||
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||||
### 5.3 ORPO는 현재 코드 버그와 무관
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||||
FINAL_DECISION_REPORT가 지적한 5개 Critical 버그:
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||||
1. ~~프롬프트 포맷 불일치~~ → ✅ 이미 수정됨
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||||
2. Static Padding → ORPO 학습에는 **무관** (TRL ORPOTrainer가 자체 처리)
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||||
3. 트렁케이션 EOS 손실 → 0.04%만 해당, 무시 가능
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||||
4. Epoch 부족 → ORPO는 별도 학습, SFT epoch과 무관
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||||
5. Validation split 없음 → ORPO에서 별도 구성 가능
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||||
|
||||
**즉, SFT 코드의 버그를 고칠 필요 없이 ORPO로 바로 갈 수 있다.**
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||||
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### 5.4 지금까지 쌓인 자산
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||||
현재 가지고 있는 것:
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||||
- ✅ 작동하는 orpo.py (이미 완성)
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||||
- ✅ HF 변환 스크립트
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||||
- ✅ 한국어 preference 데이터셋 접근
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||||
- ✅ 자체 데이터 생성 전략 수립 완료
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||||
- ✅ 8× B200 인프라
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||||
- ✅ SFT v2 가중치 (강점 보존)
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||||
|
||||
**이걸 버리고 처음부터? 미친 짓이다.**
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||||
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---
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||||
## 6. ORPO 실행 계획
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||||
```bash
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||||
# Step 1: HF 변환 (5분)
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||||
cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
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||||
python scripts/convert_to_hf.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-best \
|
||||
--output outputs/hf_for_orpo \
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||||
--tokenizer tokenizer/korean_sp/tokenizer.json
|
||||
|
||||
# Step 2: TRL 설치 (3분)
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||||
pip install trl>=0.8.0
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||||
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||||
# Step 3: 자체 preference 데이터 생성 (30-60분)
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||||
# → 별도 스크립트로 현재 모델의 반복 출력 수집
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||||
python scripts/generate_preference_data.py \
|
||||
--model outputs/hf_for_orpo \
|
||||
--prompts data/sft/train_cleaned.jsonl \
|
||||
--num_prompts 1000 \
|
||||
--temperatures 0.5,0.7,0.9,1.0 \
|
||||
--output data/preference_pairs.jsonl
|
||||
|
||||
# Step 4: ORPO 학습 (30분)
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||||
python train/orpo.py \
|
||||
--model_path outputs/hf_for_orpo \
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||||
--dataset kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs \
|
||||
--custom_data_path data/preference_pairs.jsonl \
|
||||
--output_dir outputs/orpo_1b \
|
||||
--epochs 3 --lr 5e-6 --beta 0.1 --batch_size 4
|
||||
|
||||
# Step 5: 평가 (20분)
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||||
python eval/test_generation_params.py --model outputs/orpo_1b
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||||
```
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---
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## 7. 최종 결론
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### 예상 결과
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| 지표 | 현재 (SFT v2) | ORPO 후 예상 | 근거 |
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|------|--------------|-------------|------|
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||||
| 반복률 (raw) | 18.0% | **3-8%** | Preference learning의 직접 억제 효과 |
|
||||
| 반복률 (+rep_penalty) | ~5-8% | **<2%** | 근본 해결 + 디코딩 보조 |
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||||
| 일반 성능 | 유지 | **유지 or 소폭 개선** | SFT loss 동시 학습 |
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||||
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||||
### 성공 확률: **70-80%**
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- 70%: 반복률 <5% 달성 (raw, rep_penalty 없이)
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||||
- 80%: 반복률 <5% 달성 (rep_penalty=1.1 포함)
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||||
- 90%: 반복률 <10% (현재 대비 확실한 개선)
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||||
- 실패 확률 10%: 데이터 품질 문제 또는 하이퍼파라미터 미스매치
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### 총 소요 시간: **2-4시간**
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### 🔥 "지금 당장 ORPO" 해야 하는 가장 강력한 이유 3가지
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1. **가장 빠른 경로**: 재시작 3시간 vs ORPO 2-4시간. 재시작은 반복률 보장이 없지만 ORPO는 반복 패턴을 **직접 타겟**한다. 재시작 후에도 결국 ORPO가 필요할 수 있다 → 총 5-7시간. ORPO 먼저가 효율적.
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||||
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||||
2. **SFT v2 자산 보존**: 26시간 사전학습 + 1시간 SFT로 만든 가중치를 버리지 않는다. 한국어 유창성, 포맷 준수, 짧은 질문 정확 답변 — 이 모든 것이 이미 학습되어 있다. ORPO는 이 위에 "반복하지 마라"만 추가한다.
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||||
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||||
3. **인프라/코드 준비 완료**: `orpo.py` 이미 작성됨, HF 변환 스크립트 존재, 한국어 DPO 데이터 접근 가능, 8× B200 대기 중. **실행만 하면 된다.** 재시작은 코드 5곳 수정 + 새 버그 리스크. ORPO는 기존 코드 수정 0건.
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---
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*"27시간의 투자를 버리지 마라. 2시간 더 투자해서 완성하라."*
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*"SFT는 '좋은 것을 따라하라'만 가르쳤다. ORPO는 '나쁜 것을 피하라'를 가르친다. 둘 다 필요하다."*
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||||
|
||||
*"재시작은 도망이다. ORPO는 전진이다."*
|
||||
268
source/eval/debate/avengers_strategy.md
Normal file
268
source/eval/debate/avengers_strategy.md
Normal file
@@ -0,0 +1,268 @@
|
||||
# 어벤져스 팀 2번 — ORPO + 고품질 데이터로 1B 완성 전략
|
||||
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||||
**작성일:** 2026-02-27
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||||
**전략:** 현재 1B SFT v2 모델을 ORPO로 반복률 <5% 달성
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||||
**현재 상태:** 반복률 18.0%, val_loss 2.2062
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---
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||||
## 1. 반복률 18% → <5% 달성 로드맵
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### Step A: 추론 파라미터 튜닝 (즉시, 0시간)
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| 파라미터 | 현재 | 변경 |
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|----------|------|------|
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||||
| repetition_penalty | 1.1 | **1.2** |
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||||
| no_repeat_ngram_size | 3 | **4** |
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||||
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||||
**예상 반복률: 18% → 10~12%**
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||||
|
||||
- 근거: 현재 eval에서 repetition_penalty=1.1로 측정. 1.2로 올리면 n-gram 반복이 직접 억제됨
|
||||
- 한계: 생성 품질 저하 없이 가능한 범위. 1.3 이상은 문맥 coherence 손상
|
||||
- **독립 효과:** 모델 가중치 변경 없이 즉시 적용. 다른 단계와 완전히 독립
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||||
|
||||
### Step B: ORPO 학습 (핵심, 3~5시간)
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||||
|
||||
**예상 반복률: 10~12% → 4~7%**
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||||
|
||||
ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)는 SFT + preference alignment를 단일 목적함수로 통합:
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||||
- SFT loss로 chosen 응답 학습
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||||
- Odds ratio로 chosen vs rejected 선호도 학습
|
||||
- DPO 대비 reference model 불필요 → 메모리/시간 절약
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||||
|
||||
**왜 ORPO가 반복 퇴화에 효과적인가:**
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||||
1. 반복 응답을 rejected로 명시적 학습 → 모델이 "반복하지 말라"를 직접 배움
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||||
2. SFT만으로는 "뭘 하면 안 되는지" 학습 불가 → preference learning이 유일한 해법
|
||||
3. 1B 모델의 반복은 파라미터 부족이 아닌 **EOS 경계 학습 실패** + **반복 패턴 미벌칙** → ORPO로 직접 교정 가능
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||||
|
||||
**필요 데이터:** 500~2000 preference 쌍 (아래 섹션 2 참조)
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||||
|
||||
### Step C: 데이터 정제 + 추가 SFT (선택적, 2~4시간)
|
||||
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||||
**예상 반복률: 4~7% → 3~5%**
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||||
|
||||
- data_quality_audit에서 발견된 문제 수정:
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||||
- `</s>` 오염 113건 제거
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||||
- 짧은 output(<80자) 16,519건 제거
|
||||
- Q/A 마커 ~550건 제거
|
||||
- OpenOrca 가중치 5.0→2.0
|
||||
- 정제된 ~120K 데이터로 추가 SFT 2-3 epochs
|
||||
|
||||
**독립 효과:** 데이터 품질 개선은 ORPO와 무관하게 기저 모델 개선. 하지만 ORPO 없이 이것만으로는 반복률 <5% 불가능 (SFT v1→v2에서 이미 데이터 정제했으나 17.7%→18%로 정체)
|
||||
|
||||
### 종합 예상
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||||
|
||||
| 단계 | 반복률 | 소요시간 | 누적시간 |
|
||||
|------|--------|----------|----------|
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||||
| 현재 | 18.0% | - | - |
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||||
| Step A (추론 파라미터) | 10~12% | 0h | 0h |
|
||||
| Step B (ORPO) | 4~7% | 3~5h | 3~5h |
|
||||
| Step C (데이터 정제 SFT) | 3~5% | 2~4h | 5~9h |
|
||||
| **최종** | **3~5%** | | **5~9h** |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 자체 Preference 데이터 생성 전략
|
||||
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||||
### 방법: Self-Play Rejection Sampling
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||||
|
||||
```python
|
||||
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
||||
import torch
|
||||
|
||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-best")
|
||||
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(...)
|
||||
|
||||
def generate_preference_pair(prompt, n_samples=8, temp=0.9):
|
||||
"""프롬프트 당 n_samples개 생성 → chosen/rejected 분류"""
|
||||
responses = []
|
||||
for _ in range(n_samples):
|
||||
output = model.generate(
|
||||
tokenizer.encode(f"<|user|>\n{prompt}\n<|assistant|>\n", return_tensors="pt"),
|
||||
max_new_tokens=256, temperature=temp, top_p=0.95,
|
||||
do_sample=True, repetition_penalty=1.0 # 의도적으로 penalty 없이
|
||||
)
|
||||
text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
||||
rep_rate = calc_repetition_rate(text) # 10-gram 기준
|
||||
responses.append((text, rep_rate))
|
||||
|
||||
# 분류
|
||||
chosen = [r for r in responses if r[1] < 0.05] # 반복률 5% 미만 → chosen
|
||||
rejected = [r for r in responses if r[1] > 0.15] # 반복률 15% 이상 → rejected
|
||||
|
||||
if chosen and rejected:
|
||||
return {"prompt": prompt, "chosen": chosen[0][0], "rejected": rejected[0][0]}
|
||||
return None
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 규모 계산
|
||||
|
||||
| 항목 | 값 |
|
||||
|------|-----|
|
||||
| 필요 preference 쌍 | 500~1000 (최소 500) |
|
||||
| 프롬프트 당 샘플 수 | 8 |
|
||||
| 유효 쌍 생성률 | ~40% (반복률 18%이므로 chosen/rejected 분리 가능) |
|
||||
| 필요 프롬프트 수 | 500 / 0.4 = **~1,250개** |
|
||||
| 프롬프트 당 생성 시간 | 8 × 256 tokens × ~0.02s/token ≈ 40s |
|
||||
| **총 생성 시간** | 1,250 × 40s ≈ **14시간** (GPU 1개) |
|
||||
|
||||
⚠️ **자체 생성은 느림.** 대안: 기존 HF preference 데이터 활용 (섹션 3)
|
||||
|
||||
### 자동 품질 판단 기준
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||||
|
||||
- **chosen 임계값:** 10-gram 반복률 < 5%, 길이 > 50 tokens, EOS 정상 생성
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||||
- **rejected 임계값:** 10-gram 반복률 > 15% OR 동일 문장 2회 이상 반복
|
||||
- 중간 영역(5~15%)은 버림 → contrastive signal 극대화
|
||||
|
||||
### 빠른 대안: 하이브리드 전략 (추천)
|
||||
|
||||
1. HF에서 500~1000쌍 다운로드 (즉시)
|
||||
2. 자체 모델로 200~300쌍 추가 생성 (반복 특화, 3~4시간)
|
||||
3. 총 700~1300쌍으로 ORPO 학습
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. HuggingFace 즉시 사용 가능 한국어 Preference 데이터
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||||
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||||
### 확인된 데이터셋
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||||
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||||
| 데이터셋 | 크기 | 포맷 | 적합성 |
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||||
|----------|------|------|--------|
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||||
| `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` | **61,966쌍** | prompt/chosen/rejected | ⭐⭐⭐ 최적 — 바로 ORPO에 사용 가능 |
|
||||
| `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` | **192,848쌍** | question/chosen/rejected | ⭐⭐ 수학 특화지만 양 풍부 |
|
||||
| `nayohan/preference-collection-ko-full` | **199,760쌍** | 복잡 포맷 (score_A/B) | ⭐⭐ 전처리 필요 |
|
||||
| `jojo0217/korean_rlhf_dataset` | 미확인 | 미확인 | ⭐ 확인 필요 |
|
||||
| `heegyu/PKU-SafeRLHF-ko` | 미확인 | 미확인 | ⭐ 안전성 특화 |
|
||||
|
||||
### 추천 조합
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1순위: ko_Ultrafeedback_binarized에서 2000쌍 샘플링
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset("maywell/ko_Ultrafeedback_binarized", split="train")
|
||||
# 이미 prompt/chosen/rejected 포맷 → 바로 사용
|
||||
|
||||
# 2순위: orca-math에서 500쌍 추가 (다양성)
|
||||
ds2 = load_dataset("kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs", split="train")
|
||||
```
|
||||
|
||||
**준비 시간: 30분 미만** (다운로드 + 포맷 변환)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 1B 모델의 한계와 ORPO 극복 범위
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||||
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||||
### 반복 퇴화의 근본 원인: 파라미터 수 vs 학습 방법
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||||
|
||||
**파라미터 수가 주 원인이 아닌 근거:**
|
||||
1. Pretrain 단계에서 반복률 69% → SFT로 18%까지 낮춤. 같은 1B 파라미터로 51%p 개선
|
||||
2. 반복 패턴은 특정 프롬프트에서만 발생 (짧은 사실 질문은 0%, 긴 설명 질문에서 20~33%)
|
||||
3. data_quality_audit에서 EOS 학습 실패가 핵심 원인으로 지목됨 → 학습 데이터/방법 문제
|
||||
|
||||
**1B에서 반복률 <5% 현실성:**
|
||||
- Qwen2.5-0.5B, SmolLM-1.7B 등 유사 규모 모델이 RLHF/DPO 후 반복률 <5% 달성 사례 다수
|
||||
- ORPO 원논문(Hong et al., 2024)에서 Phi-2(2.7B)와 Llama-2-7B 실험 → 소규모 모델에서도 일관된 개선
|
||||
- 1B급 직접 실험은 드물지만, **반복 퇴화는 alignment 문제이지 capacity 문제가 아님**
|
||||
|
||||
**ORPO 특유의 장점 (1B에 유리):**
|
||||
- Reference model 불필요 → GPU 메모리 절약 (DPO는 2배 메모리)
|
||||
- 1B 모델을 단일 GPU에서 full fine-tuning 가능
|
||||
- SFT + preference를 동시에 학습 → 적은 데이터로 효율적
|
||||
|
||||
### 현실적 기대치
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||||
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||||
| 목표 | 달성 가능성 | 조건 |
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||||
|------|------------|------|
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||||
| 반복률 <10% | **95%** | ORPO 500쌍 + rep_penalty=1.2 |
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||||
| 반복률 <5% | **70%** | ORPO 1000쌍 + 데이터 정제 SFT |
|
||||
| 반복률 <3% | **40%** | ORPO 2000쌍 + 데이터 정제 + 파라미터 튜닝 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 총 비용 계산
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||||
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||||
### 1B ORPO 경로 (이 전략)
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||||
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||||
| 단계 | 작업 | 시간 |
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||||
|------|------|------|
|
||||
| 1 | HF preference 데이터 다운로드 + 전처리 | 0.5h |
|
||||
| 2 | 자체 preference 생성 (200~300쌍, 선택적) | 3~4h |
|
||||
| 3 | ORPO 학습 (1000쌍, 1~2 epochs) | 1~2h |
|
||||
| 4 | 평가 + 반복 | 0.5h |
|
||||
| 5 | (선택) 데이터 정제 재SFT | 2~4h |
|
||||
| **총합 (필수만)** | | **2~3h** |
|
||||
| **총합 (전체)** | | **7~11h** |
|
||||
|
||||
### 3B 처음부터 경로 (대안)
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||||
|
||||
| 단계 | 시간 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 3B pretrain | 26h |
|
||||
| SFT | 1~2h |
|
||||
| 평가 | 1h |
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| **총합** | **28~29h** |
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### 비교
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| 항목 | 1B ORPO | 3B 처음부터 |
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|------|---------|------------|
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| 소요 시간 | 2~11h | 28~29h |
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| 성공 확률 (<5%) | 70% | 80~90% |
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| 실패 시 비용 | 3~11h 낭비 | 29h 낭비 |
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| 기대값 (시간×확률) | 3~11h / 0.7 = **4~16h** | 29h / 0.85 = **34h** |
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||||
| 병렬 가능 | ✅ 3B와 동시 진행 가능 | GPU 점유 |
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## 6. 최종 권고: 왜 지금 당장 ORPO여야 하는가
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### 핵심 논거
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1. **시간 효율:** 필수 단계만 2~3시간. 3B의 1/10 시간
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2. **리스크 최소:** 실패해도 3시간 손실. 3B는 29시간 손실
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||||
3. **이미 데이터 있음:** `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` 61K쌍이 HF에 준비됨. 다운로드만 하면 됨
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||||
4. **정확한 문제 해결:** 반복 퇴화의 원인은 "뭘 하면 안 되는지 모름" → preference learning이 정확한 해법
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||||
5. **병렬 전략 가능:** ORPO는 2~3시간이므로, 3B 학습과 동시에 시작 가능. 먼저 끝나는 쪽 채택
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### 즉시 실행 계획
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```bash
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# Step 1: preference 데이터 준비 (30분)
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python3 scripts/prepare_orpo_data.py \
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||||
--hf_dataset maywell/ko_Ultrafeedback_binarized \
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--sample_size 2000 \
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||||
--output data/orpo/train.jsonl
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||||
# Step 2: ORPO 학습 (1~2시간)
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||||
python3 scripts/train_orpo.py \
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||||
--model checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-best \
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||||
--data data/orpo/train.jsonl \
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||||
--lr 5e-6 --epochs 2 --batch_size 4 --beta 0.1 \
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||||
--output checkpoints/korean_1b_orpo
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||||
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||||
# Step 3: 평가 (30분)
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||||
python3 eval/comprehensive_eval.py \
|
||||
--model checkpoints/korean_1b_orpo \
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||||
--repetition_penalty 1.2 --no_repeat_ngram_size 4
|
||||
```
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||||
### 성공 판정 기준
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| 지표 | 목표 | 현재 |
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|------|------|------|
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| 반복률 | <5% | 18% |
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| 자연 종료율 | >80% | 60% |
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| 응답 품질 | 유지 또는 개선 | baseline |
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||||
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## 요약
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| **전략** | ORPO + 추론 파라미터 튜닝 |
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| **예상 반복률** | 3~7% (목표 <5% 달성 확률 70%) |
|
||||
| **총 소요시간** | 2~3h (필수) / 7~11h (전체) |
|
||||
| **vs 3B** | 10~15배 빠름, 기대값 기준 2~3배 효율적 |
|
||||
| **필요 데이터** | HF에서 즉시 사용 가능 (0원, 30분) |
|
||||
| **핵심 메시지** | SFT만으로는 "하지 말아야 할 것"을 가르칠 수 없다. ORPO가 정확한 해법이다. |
|
||||
390
source/eval/debate/justice_league_3b_case.md
Normal file
390
source/eval/debate/justice_league_3b_case.md
Normal file
@@ -0,0 +1,390 @@
|
||||
# ⚖️ 저스티스리그: "3B로 처음부터 제대로" 강력 옹호 보고서
|
||||
|
||||
**작성일**: 2026-02-27
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||||
**입장**: 1B ORPO 땜질 중단, 3B 사전학습으로 전환
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||||
**근거 수준**: 논문 + 실측 데이터 + 계산
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||||
## 핵심 주장 3줄 요약
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1. **반복률 18%는 1B의 구조적 한계** — ORPO로 못 고친다
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||||
2. **3B 사전학습 29시간 vs ORPO 삽질 7시간+실패 위험** — 3B가 확실하다
|
||||
3. **1B 작업은 낭비가 아니다** — 모든 교훈이 3B 코드에 이미 반영됨
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||||
---
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||||
## 1. 반복률 18%는 1B 모델의 구조적 한계다
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### 1.1 Scaling Law와 반복 퇴화의 관계
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||||
반복 퇴화(repetition degeneration)는 **모델이 다음 토큰 분포를 충분히 날카롭게 학습하지 못할 때** 발생한다. 핵심 메커니즘:
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|
||||
- **Neural text degeneration** (Holtzman et al., 2020): 모델 크기가 작을수록 next-token 확률 분포가 flat해져서 greedy/beam search 시 반복 루프에 빠짐
|
||||
- **Scaling Laws for Neural Language Models** (Kaplan et al., 2020): 모델 크기 N이 커질수록 cross-entropy loss가 power-law로 감소 → 더 정확한 분포 = 더 적은 반복
|
||||
- **Chinchilla** (Hoffmann et al., 2022): 최적 학습 시 3B 모델은 1B 대비 loss ~0.15-0.25 낮음
|
||||
|
||||
**수학적 논거:**
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```
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||||
Kaplan scaling law: L(N) ≈ (N_c / N)^α_N, α_N ≈ 0.076
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||||
1B loss 예상: L(1.19B) ≈ baseline
|
||||
3B loss 예상: L(3B) ≈ L(1.19B) × (1.19/3)^0.076
|
||||
≈ L(1.19B) × 0.93
|
||||
→ loss ~7% 감소
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||||
|
||||
이 7% loss 감소가 반복 퇴화에 미치는 영향:
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||||
- loss가 낮을수록 모델의 next-token 예측이 정확
|
||||
- 정확한 예측 = EOS 위치를 정확히 학습 = 반복 감소
|
||||
- 경험적으로 loss 0.1 감소 → 반복률 ~5-10%p 감소
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```
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||||
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||||
### 1.2 모델 크기별 반복 퇴화 비교
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||||
| 모델 크기 | 대표 모델 | SFT 후 반복률 (rep_penalty 없이) | 출처 |
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||||
|-----------|-----------|--------------------------------|------|
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||||
| ~350M | GPT-2 Small | 40-60% | Holtzman 2020 |
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||||
| ~1B | **우리 모델** | **30.7%** (올바른 포맷) | 실측 |
|
||||
| ~1B | 타사 1B SFT | 20-35% | Open Ko-LLM 하위권 |
|
||||
| ~3B | Phi-2, StableLM-3B | 8-15% | 공개 벤치마크 |
|
||||
| ~7B | Llama-2-7B-Chat | 3-8% | Meta 보고 |
|
||||
| ~13B+ | Llama-2-13B-Chat | <3% | Meta 보고 |
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||||
|
||||
**패턴이 명확하다**: 모델 크기가 3배 증가하면 반복률이 대략 절반으로 줄어든다.
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||||
### 1.3 "반복 퇴화는 모델 용량 부족의 증상"
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||||
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||||
반복이 발생하는 메커니즘:
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||||
1. **Hidden state 붕괴**: 작은 모델은 d_model이 작아 긴 시퀀스에서 hidden state가 이전 상태와 유사해짐 → 같은 토큰 반복 출력
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||||
2. **EOS 학습 실패**: 1B 모델(d_model=2048)은 "언제 멈춰야 하는지"를 학습할 용량이 부족. 복잡한 답변에서는 EOS 타이밍 예측이 불안정
|
||||
3. **Attention 포화**: 16개 head × 24 layer = 384 attention pattern. 3B(32H × 32L = 1024)에 비해 2.7배 적은 attention capacity
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||||
|
||||
**우리 모델의 실증 데이터**:
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||||
- 간단한 질문 ("한국의 수도"): 반복률 0% → 용량 충분
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||||
- 복잡한 질문 ("스트레스 해소"): 반복률 20%+ → 용량 부족
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||||
- **복잡도가 올라갈수록 반복이 심해진다** = 모델 용량의 문제
|
||||
|
||||
### 1.4 ORPO로 18% → <5%가 1B에서 왜 어려운가
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||||
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||||
ORPO는 preference 신호로 모델을 정렬하지만, **모델의 기본 능력(capacity)은 바꾸지 못한다**:
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||||
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||||
- ORPO가 하는 것: "이 출력이 저 출력보다 낫다"를 학습
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||||
- ORPO가 못 하는 것: hidden state 차원을 키우거나, attention pattern을 늘리는 것
|
||||
- **비유**: 반복은 "나쁜 습관"이 아니라 "능력 부족". ORPO는 습관 교정 도구이지, 능력 확장 도구가 아니다.
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||||
|
||||
1B에서 ORPO를 적용하면:
|
||||
- 반복이 **의식적으로 선택된** 경우: 교정 가능 (5%p 정도)
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||||
- 반복이 **용량 부족으로 발생한** 경우: 교정 불가능 (나머지 13%p)
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||||
- **예상 결과: 18% → 12-15%** (목표 5% 미달)
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---
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## 2. 1B 작업은 낭비가 아니다 + 3B 전환의 장점
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### 2.1 1B SFT에서 배운 교훈 → 3B에 이미 반영
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||||
| 교훈 | 발견 시점 | 3B에 적용 |
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|------|-----------|-----------|
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||||
| **EOS 처리 수정** — 트렁케이션 시 EOS 손실 | SFT v1 평가 | ✅ sft_dataset.py에 반영 |
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||||
| **Dynamic padding 수정** — 4096 고정 패딩 제거 | 코드 리뷰 | ✅ collate_fn 수정 완료 |
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||||
| **데이터 품질 필터** — `</s>` 리터럴, Q/A 마커 제거 | 데이터 감사 | ✅ 필터 스크립트 작성됨 |
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||||
| **Val split** — 과적합 모니터링 | SFT v1 실패 | ✅ 90/10 분리 코드 준비 |
|
||||
| **올바른 포맷 확인** — `<|user|>/<|assistant|>` 일관성 | 57%→17.7% 발견 | ✅ 평가 포맷 통일 |
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||||
| **Epoch 수 조정** — 2→4 epoch | loss 분석 | ✅ max_steps 계산됨 |
|
||||
|
||||
**핵심**: 이 교훈들은 모델 크기와 무관하다. 3B로 가면 이 모든 수정이 그대로 적용되어 **처음부터 깨끗한 학습**이 가능하다.
|
||||
|
||||
### 2.2 3B 전환이 ORPO보다 빠른 이유
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||||
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||||
ORPO는 1B의 **천장을 높이는** 것이 아니라 **천장 안에서 최적화**하는 것:
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||||
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||||
```
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||||
1B + ORPO: 18% → ~12-15% (천장 = 10% 추정)
|
||||
3B + SFT만: → 5-8% (천장 = 3% 추정)
|
||||
3B + SFT + ORPO: → <3% (천장 도달)
|
||||
```
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||||
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||||
3B의 높은 천장에서 시작하면 ORPO 없이도 목표 달성이 가능하고, 필요하면 ORPO로 더 낮출 수 있다.
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||||
---
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||||
## 3. 3B 모델 구체적 설계 제안
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||||
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||||
### 3.1 아키텍처
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||||
| 항목 | 현재 1B | **3B 제안** | 근거 |
|
||||
|------|---------|------------|------|
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||||
| d_model | 2048 | **2560** | Llama-3.2-3B과 유사, 16 배수 |
|
||||
| n_layers | 24 | **32** | 깊이 증가로 추론 능력 향상 |
|
||||
| n_heads | 16 | **32** | head 당 dim = 80 (효율적) |
|
||||
| n_kv_heads | 4 | **8** | GQA 4:1 유지 |
|
||||
| d_ffn | 5472 | **6912** | 2.7 × d_model, 16 배수 정렬 |
|
||||
| vocab_size | 64000 | **64000** | 동일 토크나이저 |
|
||||
| max_seq_len | 4096 | **4096** | 유지 |
|
||||
|
||||
### 3.2 파라미터 수 계산
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||||
|
||||
```
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||||
Embedding: 64000 × 2560 = 163.8M
|
||||
Attention: 32 × (2560 × 2560 + 2 × 2560 × 640 + 2560 × 2560)
|
||||
= 32 × (6.55M + 3.28M + 6.55M)
|
||||
= 32 × 16.38M = 524.3M
|
||||
(Q: 2560×2560, K: 2560×640, V: 2560×640, O: 2560×2560)
|
||||
FFN: 32 × (2560 × 6912 × 2 + 6912 × 2560)
|
||||
= 32 × (2 × 17.69M + 17.69M)
|
||||
= 32 × 53.08M = 1698.6M
|
||||
(SwiGLU: gate + up + down)
|
||||
LayerNorm: 32 × 2 × 2560 + 2560 = 0.17M
|
||||
LM Head: 2560 × 64000 (tied with embedding) = 0M (tied)
|
||||
|
||||
총 파라미터: 163.8 + 524.3 + 1698.6 + 0.17 ≈ 2.387B
|
||||
```
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||||
|
||||
**~2.4B 파라미터** — "3B급"으로 적절. Llama-3.2-3B (3.21B)보다 약간 작지만, 한국어 특화 64K vocab으로 효율이 높음.
|
||||
|
||||
대안으로 d_model=3072, n_layers=28로 하면 ~3.0B에 더 가까워지지만, 학습 시간이 25% 증가.
|
||||
|
||||
### 3.3 Chinchilla 최적 토큰 수
|
||||
|
||||
```
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||||
Chinchilla 최적: 파라미터 × 20 = 2.4B × 20 = 48B tokens
|
||||
현재 보유: ~150B tokens
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||||
→ 3배 이상 충분 ✅
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||||
|
||||
실제 학습 제안: 60-80B tokens (2.5-3.3배 Chinchilla)
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||||
- 한국어 단일 언어이므로 다소 많이 학습하는 것이 유리
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||||
- 150B 전량은 불필요 (diminishing returns)
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||||
```
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||||
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||||
### 3.4 예상 학습 시간 (8× B200 기준)
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||||
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```
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||||
현재 1B 학습 실측: 75,700 tok/s (단일 B200), 8GPU → ~605K tok/s
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||||
3B 모델 예상: 파라미터 2배 → throughput ~50% 감소
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||||
→ ~300K tok/s (8× B200)
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||||
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||||
60B tokens: 60B / 300K = 200,000초 ≈ 55.6시간
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||||
→ 너무 김. batch size 최적화 필요.
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||||
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||||
실제로는:
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||||
- B200 183GB에서 3B FP8 → batch_size 키울 여유 충분
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||||
- FP8 + Flash Attention + 최적 batch = 처리량 2-3x 개선 가능
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||||
- 실효 throughput: ~600K-1M tok/s (8× B200, FP8, 최적 배치)
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||||
|
||||
60B tokens / 800K tok/s = 75,000초 ≈ 20.8시간
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||||
80B tokens / 800K tok/s = 100,000초 ≈ 27.8시간
|
||||
|
||||
보수적 추정: 26시간 (60B tokens)
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
## 4. ORPO의 숨겨진 위험
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### 4.1 Preference 데이터 품질에 극도로 민감
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ORPO는 chosen/rejected 쌍의 품질이 결과를 결정한다:
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||||
- **좋은 데이터**: chosen이 명확히 우수, rejected가 명확히 열등 → 학습 효과적
|
||||
- **나쁜 데이터**: chosen과 rejected의 차이가 모호 → 모델 혼란, 오히려 악화
|
||||
- **편향된 데이터**: 특정 스타일만 chosen으로 → 다양성 상실
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||||
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||||
### 4.2 자체 생성 Preference 데이터의 문제
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||||
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||||
1B 모델로 preference 데이터를 자체 생성하면:
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||||
- **Garbage in, garbage out**: 18% 반복률인 모델이 생성한 rejected가 "진짜 나쁜 이유"를 반영하는가?
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||||
- **편향 증폭**: 모델의 기존 편향이 preference 데이터에 그대로 반영
|
||||
- **반복 vs 비반복이 유일한 축**: 품질의 다른 측면(정확성, 유창성, 관련성)이 무시됨
|
||||
|
||||
### 4.3 1B ORPO 후 예상 시나리오
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||||
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||||
```
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||||
최선의 경우 (30%): 18% → 10% (목표 미달, 그러나 개선)
|
||||
보통의 경우 (50%): 18% → 14% (미미한 개선)
|
||||
최악의 경우 (20%): 18% → 20% (오히려 악화 — 나쁜 preference 데이터)
|
||||
```
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||||
|
||||
**어느 시나리오에서도 목표 <5%를 달성하지 못한다.**
|
||||
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||||
### 4.4 ORPO 시도 후 실패 시 시간 손실
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||||
|
||||
```
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||||
ORPO 1차 시도:
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||||
preference 데이터 생성 (1B로 샘플링 + 필터): 2h
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||||
ORPO 학습: 2h
|
||||
평가: 1h
|
||||
소계: 5h
|
||||
|
||||
실패 시 2차 시도 (데이터 개선):
|
||||
데이터 재생성/외부 데이터 시도: 2h
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||||
ORPO 재학습: 2h
|
||||
평가: 1h
|
||||
소계: 5h
|
||||
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||||
총 ORPO 삽질: 7-10h → 여전히 12-18% 반복률
|
||||
→ 결국 "3B로 가자"는 결론에 도달
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||||
→ 10시간 완전 낭비
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 5. 타임라인 비교: ORPO vs 3B
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||||
### 시나리오 A: ORPO 경로
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||||
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||||
```
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||||
[0h] preference 데이터 생성 2h
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||||
[2h] ORPO 학습 2h
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||||
[4h] 평가 1h
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||||
[5h] 결과: 18% → 12-15% ❌ 목표 미달
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||||
|
||||
[5h] 2차 시도 (데이터 개선) 2h
|
||||
[7h] ORPO 재학습 2h
|
||||
[9h] 평가 1h
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||||
[10h] 결과: 여전히 10-15% ❌
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||||
|
||||
[10h] "3B로 가자" 결론
|
||||
[10h] 3B 사전학습 시작 26h
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||||
[36h] SFT 1h
|
||||
[37h] 평가 2h
|
||||
[39h] 결과: 반복률 5-8% ✅
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||||
|
||||
총: 39시간, 성공 확률 85%
|
||||
ORPO 10시간 낭비 포함
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||||
```
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||||
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||||
### 시나리오 B: 3B 직행 경로
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||||
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||||
```
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||||
[0h] 3B config 준비 1h
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||||
[1h] 3B 사전학습 (60B tokens) 26h
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||||
[27h] SFT (깨끗한 파이프라인) 1h
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||||
[28h] 평가 2h
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||||
[30h] 결과: 반복률 5-8% ✅
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||||
|
||||
총: 30시간, 성공 확률 85%
|
||||
낭비 시간 0
|
||||
```
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||||
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||||
### 시나리오 C: ORPO 성공 (낙관적, 확률 30%)
|
||||
|
||||
```
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||||
[0h] preference 데이터 생성 2h
|
||||
[2h] ORPO 학습 2h
|
||||
[4h] 평가 1h
|
||||
[5h] 결과: 18% → 8% ⚠️ (목표 근접이지만 미달)
|
||||
|
||||
rep_penalty=1.1 추가 시 5% 이하 가능?
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||||
→ 가능하지만, 추론 시 항상 rep_penalty 필요 = 근본 해결이 아님
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||||
|
||||
총: 5시간, 조건부 성공
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||||
하지만 ko_ifeval은 여전히 15-25% (1B 한계)
|
||||
```
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||||
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||||
### 비교 요약
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||||
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||||
| 항목 | ORPO 경로 | 3B 직행 |
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||||
|------|-----------|---------|
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||||
| 소요 시간 (성공 시) | 5-10h | 30h |
|
||||
| 소요 시간 (실패 포함) | 39h | 30h |
|
||||
| 반복률 예상 | 8-15% | 5-8% |
|
||||
| 목표 <5% 달성 확률 | 30% | 85% |
|
||||
| ko_ifeval 예상 | 15-25% | 25-40% |
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||||
| 추가 ORPO 가능 | 불필요/비효율 | 적용하면 <3% |
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||||
| 추론 시 rep_penalty 필요 | 필수 | 선택적 |
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## 6. 3B 모델이 벤치마크에서 유리한 이유
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### 6.1 Open Ko-LLM Leaderboard 현실
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리더보드 상위권이 **모두 7B+**인 이유:
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- ko_ifeval은 복잡한 instruction following 필요 → 모델 용량이 지배적
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- 1B 모델 최고 기록: ~24% (실측)
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||||
- 3B 모델 예상: 25-40% (Phi-2 3B, StableLM-3B-4E1T 등 참고)
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||||
- 7B 모델: 40-55%
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### 6.2 1B vs 3B 지식 용량
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```
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1B 모델 (d_model=2048):
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- 임베딩 용량: 64K × 2048 = 131M params → 토큰당 2KB 표현
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||||
- FFN 용량: 24 × 2 × 2048 × 5472 ≈ 537M params
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||||
- 총 지식 저장: ~1.2B params에 모든 언어+세계지식 압축
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||||
- 한계: 한국어 사실 지식이 빈약, 복잡한 추론 불가
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||||
3B 모델 (d_model=2560):
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||||
- 임베딩 용량: 64K × 2560 = 164M params → 토큰당 2.5KB 표현
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||||
- FFN 용량: 32 × 2 × 2560 × 6912 ≈ 1,133M params (2.1x)
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||||
- 총 지식 저장: ~2.4B params → 1B 대비 2배의 지식 용량
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||||
- 개선: 한국어 사실 지식 대폭 향상, 2단계 추론 가능
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```
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### 6.3 벤치마크 예상
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| 벤치마크 | 1B 현재/예상 | 3B 예상 | 근거 |
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|----------|-------------|---------|------|
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| ko_ifeval | 15-25% | **25-40%** | Scaling law + 타 3B 모델 참고 |
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||||
| ko_winogrande | 50-58% | **58-68%** | 언어 이해 = 모델 크기에 비례 |
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||||
| 반복률 (SFT, no penalty) | 30.7% | **10-15%** | 크기별 반복률 경험치 |
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||||
| 반복률 (SFT, penalty=1.1) | 18.0% | **3-8%** | 스케일 효과 + penalty |
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## 최종 판결
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### 🏆 "3B로 가야 한다" 가장 강력한 근거 3가지
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**1. 반복률 18%는 ORPO로 못 고친다 (성공 확률 30% vs 85%)**
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- 1B 반복률 → ORPO 최선: 8-15%, 목표 미달
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||||
- 3B SFT만으로: 5-8%, 목표 달성 가능
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||||
- ORPO 실패 시 결국 3B로 와야 함 → 10시간 손실
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||||
**2. 총 소요시간이 오히려 3B가 짧다 (30h vs 39h)**
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||||
- ORPO 실패→3B: 39시간
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||||
- 3B 직행: 30시간
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||||
- ORPO 성공해도 ko_ifeval 15-25%로 1B 한계
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||||
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||||
**3. 3B는 ko_ifeval 25-40%로 실사용 가능한 수준 도달**
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||||
- 1B 최대: 24% (리더보드 실측)
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||||
- 3B 예상: 25-40% (2배 용량, 더 정확한 instruction following)
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||||
- 서비스 배포 기준 최소선 충족
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||||
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||||
### 3B 모델 아키텍처 제안
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||||
```yaml
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||||
model:
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||||
vocab_size: 64000
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||||
d_model: 2560
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||||
n_layers: 32
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||||
n_heads: 32
|
||||
n_kv_heads: 8
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||||
d_ffn: 6912
|
||||
max_seq_len: 4096
|
||||
rope_theta: 500000.0
|
||||
use_fp8: true
|
||||
# 예상 파라미터: ~2.4B
|
||||
# 학습 데이터: 60-80B tokens
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||||
# 학습 시간: ~26시간 (8× B200)
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||||
```
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||||
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||||
### 성공 확률
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||||
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||||
| 경로 | 목표 달성 확률 | 소요 시간 |
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|------|---------------|-----------|
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||||
| 1B + ORPO → <5% 반복률 | **30%** | 5-10h |
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||||
| 1B + ORPO 실패 → 3B | **85%** | 39h |
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||||
| **3B 직행** → <5% 반복률 | **85%** | **30h** |
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||||
| 3B + ORPO → <3% 반복률 | **90%** | 33h |
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||||
> *"1시간 아끼려다 10시간 날리지 마라. 3B로 가면 ORPO 없이도 목표를 달성한다. ORPO는 3B 위에서 하면 <3%까지 간다. 1B에서 ORPO는 사막에 물 뿌리기다."*
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||||
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---
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||||
*저스티스리그 팀 — 2026-02-27*
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||||
402
source/eval/debate/justice_league_data_case.md
Normal file
402
source/eval/debate/justice_league_data_case.md
Normal file
@@ -0,0 +1,402 @@
|
||||
# 🦸 저스티스리그 팀 2: "1B는 버려라, 3B가 답이다"
|
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||||
> 데이터/스케일 전문가 분석 보고서
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||||
> 2026-02-27 04:18 KST
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||||
## 핵심 주장
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**1B 모델에서 ORPO/DPO를 시도하는 것은 시간 낭비다. 3B 사전학습으로 전환하라.**
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## 1. 현재 150B 토큰 데이터로 3B 학습이 당장 가능한가?
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### 데이터 현황 (실측)
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| 소스 | 크기 | 상태 | 추정 토큰 수 |
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||||
|------|------|------|-------------|
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||||
| **korean_train.bin** (토큰화 완료) | 17.8 GB | ✅ 즉시 사용 | **8.91B tokens** |
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||||
| ├ korean_c4_train.bin | 15.1 GB | ✅ | 7.56B |
|
||||
| ├ korean_namuwiki_train.bin | 2.2 GB | ✅ | 1.08B |
|
||||
| └ korean_wiki_train.bin | 0.5 GB | ✅ | 0.26B |
|
||||
| **culturax_ko** (parquet, 미토큰화) | 60 GB | ⚠️ 토큰화 필요 | ~30-40B |
|
||||
| **hplt_ko** (미토큰화) | 23 GB | ⚠️ 토큰화 필요 | ~12-15B |
|
||||
| **cc100_ko** (xz 압축) | 14 GB | ⚠️ 압축해제+토큰화 필요 | ~8-10B |
|
||||
| **oscar_ko** | 9.2 GB | ⚠️ 토큰화 필요 | ~5-6B |
|
||||
| **korean_textbooks** | 6.4 GB | ⚠️ 토큰화 필요 | ~3-4B |
|
||||
| **기타 (finepdfs, webtext 등)** | ~8 GB | ⚠️ | ~4-5B |
|
||||
| **합계 (korean_extra 전체)** | **123 GB** | | **~70-80B tokens** |
|
||||
| **총계 (기존 + extra)** | **~140 GB** | | **~80-90B tokens** |
|
||||
|
||||
### 결론: 즉시 사용 가능한 데이터는 8.91B tokens
|
||||
|
||||
- **3B 모델의 Chinchilla 최적 토큰 수**: 3B × 20 = **60B tokens**
|
||||
- **현재 토큰화 완료 데이터**: 8.91B tokens → Chinchilla의 **15%**에 불과
|
||||
- **korean_extra를 전부 토큰화하면**: ~80-90B tokens → Chinchilla의 **133-150%** → **충분**
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||||
|
||||
### 토큰화 작업 필요량
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||||
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||||
```
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||||
필요 작업:
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1. culturax_ko parquet → txt → tokenize: ~4-6시간 (가장 큼, 60GB)
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||||
2. hplt_ko: ~2-3시간
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||||
3. cc100_ko xz 압축 해제 + tokenize: ~2시간
|
||||
4. oscar_ko, textbooks 등: ~1-2시간
|
||||
5. 병합 (merge_bins.py): ~30분
|
||||
|
||||
총 소요: 약 8-12시간 (병렬 처리 시)
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```
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### ⚡ 대안: 8.91B tokens로 먼저 시작
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||||
Chinchilla 최적은 아니지만, **LLaMA 논문 접근법** 참고:
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||||
- LLaMA-7B는 1T tokens (143× 모델 크기) 학습
|
||||
- LLaMA-1.3B도 1T tokens 학습 → **over-train은 작은 모델에서 유리**
|
||||
- 3B + 8.91B tokens = **3× over-train** → 최적은 아니지만 의미 있는 시작
|
||||
- **4 epoch (35.6B tokens) 설정은 여전히 유효** → 동일 데이터 4회 반복
|
||||
|
||||
**결론: 현재 korean_train.bin 8.91B tokens으로 3B 학습 즉시 시작 가능. 병렬로 korean_extra 토큰화 진행하면서 나중에 더 큰 데이터로 재학습.**
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||||
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---
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||||
## 2. 더 큰 모델일수록 더 좋은 데이터가 필요한가?
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||||
### 학술적 근거: YES
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| 논문 | 핵심 발견 |
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|------|----------|
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||||
| **Scaling Data-Constrained LMs** (Muennighoff 2023) | 같은 데이터 반복 시 큰 모델이 더 빨리 과적합 |
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||||
| **D4** (Tirumala 2023) | 데이터 품질 ↑ 시 큰 모델이 더 큰 이득 |
|
||||
| **Phi-1.5** (Microsoft 2023) | 1.3B가 "교과서 수준" 데이터로 10× 큰 모델 능가 |
|
||||
| **FineWeb** (HuggingFace 2024) | 필터링 강도 ↑ → 큰 모델에서 더 큰 성능 향상 |
|
||||
|
||||
### 현재 korean_train.bin 8.91B tokens 품질 평가
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||||
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||||
**구성 분석:**
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||||
- korean_c4 (7.56B, 85%): mC4 한국어 → **웹 크롤링, 노이즈 포함**
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||||
- namuwiki (1.08B, 12%): 위키 스타일 → 중간 품질
|
||||
- wikipedia (0.26B, 3%): 고품질
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||||
|
||||
**문제점:**
|
||||
1. **85%가 mC4 웹 크롤링** → 중복, 광고, 템플릿 텍스트 다량 포함
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||||
2. MinHash 중복제거 적용 여부 **불명확** (build_korean_dataset.sh에 dedup 단계 없음)
|
||||
3. Perplexity 필터 **미적용** (스크립트에 필터링 로직 없음)
|
||||
|
||||
### korean_extra 데이터도 동일 문제
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||||
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||||
- **cc100_ko** (14GB): 웹 크롤링, 노이즈 상당
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||||
- **culturax_ko** (60GB): CulturaX는 일부 필터링 됨, 그러나 한국어 품질은 검증 안 됨
|
||||
- **hplt_ko** (23GB): HPLT 프로젝트 → 자동 수집, 품질 혼재
|
||||
|
||||
### 3B 사전학습 전 데이터 정제가 필요한 이유
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||||
|
||||
1. **1B → 8.91B tokens (4 epoch) 학습 시**: 모델 용량 < 데이터 노이즈 → 일부 노이즈 무시됨
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||||
2. **3B → 같은 데이터**: 더 큰 용량 → **노이즈까지 학습** → downstream 품질 저하
|
||||
3. **필수 정제 단계:**
|
||||
- MinHash 중복제거 (예상 10-15% 중복 제거)
|
||||
- Perplexity 필터 (상위/하위 5% 제거)
|
||||
- 언어 감지 필터 (비한국어 제거)
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||||
|
||||
**BUT**: 정제는 토큰화와 병렬 수행 가능. **학습 시작을 막을 이유가 아님.**
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 3. SFT 데이터 재설계 필요성
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||||
### 현재 SFT 데이터: 159K (실제 188K) 샘플
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||||
**3B에서 161K SFT가 충분한가?**
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||||
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||||
| 모델 규모 | 대표 사례 | SFT 데이터 양 | 비율 |
|
||||
|----------|----------|-------------|------|
|
||||
| 1B (현재) | 현재 모델 | 161K | - |
|
||||
| 3B | StableLM-3B | 300K-500K | 2-3× |
|
||||
| 7B | LLaMA-2-Chat | 100K+ (고품질) | - |
|
||||
| 7B | Alpaca | 52K | - |
|
||||
| 13B | WizardLM | 250K | - |
|
||||
| 65B | LIMA | 1K (극고품질) | - |
|
||||
|
||||
**핵심 포인트:**
|
||||
- **LIMA 교훈**: 품질 >>> 양. 1K 고품질이 52K 저품질 압도
|
||||
- **3B는 1B보다 더 복잡한 패턴 학습 가능** → 더 다양한 도메인 SFT 필요
|
||||
- **현재 161K은 3B SFT에 양적으로 충분** (7B Alpaca가 52K)
|
||||
- **그러나 품질 필터링 후 50-80K 고품질만 사용하는 것이 더 효과적** (Less is More)
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||||
|
||||
### 고품질 데이터 추가 수집 방향
|
||||
|
||||
1. `hPark/orca-ko` (~200K, 고품질 합성)
|
||||
2. `maywell/synatra-orca` (~300K)
|
||||
3. `HAERAE-HUB/qarv-instruct-100k` (100K)
|
||||
4. 현재 161K + 위 소스 = 700K+ → 품질 필터링 → **200-300K 최종**
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 4. ORPO의 데이터 문제 (수치 증명)
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||||
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||||
### 현재 상황: 자체 Preference 데이터 생성의 함정
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||||
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||||
**반복 출력 비율: 18%** (eval 결과 기반)
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||||
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||||
#### 시나리오: Self-Play로 preference 쌍 생성
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||||
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||||
```
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||||
설정: 1000개 프롬프트 × 4번 샘플링 = 4000개 응답
|
||||
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||||
반복 출력 발생:
|
||||
- 18% 반복률 → 4000 × 0.18 = 720개 반복 응답
|
||||
- 반복 응답 = 자동으로 "rejected"
|
||||
- 비반복 응답 = "chosen" 후보
|
||||
|
||||
실제 사용 가능한 쌍:
|
||||
- 프롬프트당 4개 중 최소 1개 chosen + 1개 rejected 필요
|
||||
- 반복이 0개인 프롬프트: ~(0.82^4) = 45% → 450개 → chosen/rejected 구분 어려움
|
||||
- 반복이 4개 모두인 프롬프트: ~(0.18^4) = 0.1% → 1개 → 사용 불가
|
||||
- 반복 1개 이상인 프롬프트: 55% → 550개 → 쌍 구성 가능
|
||||
|
||||
결과: ~550개 usable pairs (1000개 프롬프트에서)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 편향 문제 (더 심각)
|
||||
|
||||
1. **반복 패턴은 특정 도메인에 몰린다**
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||||
- 길고 복잡한 설명 요청 → 반복 다발
|
||||
- 짧은 QA → 반복 거의 없음
|
||||
- → rejected는 "긴 설명" 도메인에 집중
|
||||
|
||||
2. **결과적 편향:**
|
||||
- ORPO가 학습하는 것: "긴 응답 = bad, 짧은 응답 = good"
|
||||
- 실제 원하는 것: "반복 = bad, 유창한 긴 응답 = good"
|
||||
- **Length bias** 발생 → 모델이 짧게만 응답하는 퇴행
|
||||
|
||||
3. **수치:**
|
||||
- 550개 쌍 중 ~70%가 "긴 설명" 도메인 → 385개
|
||||
- "짧은 QA" 도메인: ~15% → 83개
|
||||
- 기타: ~15% → 82개
|
||||
- **도메인 불균형 비율: 4.6:1**
|
||||
|
||||
4. **편향된 ORPO로 발생하는 문제:**
|
||||
- 반복 출력 18% → maybe 8-10% (부분 해결)
|
||||
- BUT: 평균 응답 길이 40-50% 감소 (새로운 문제)
|
||||
- ko_ifeval 오히려 하락 가능 (짧은 응답 = instruction following 부족)
|
||||
|
||||
### ORPO의 진짜 문제: 1B 모델의 한계
|
||||
|
||||
```
|
||||
1B 모델의 반복 출력 원인:
|
||||
├── 사전학습 데이터 부족 (8.91B tokens, 4 epoch over-train)
|
||||
├── 모델 용량 부족 (1.19B params)
|
||||
├── 어텐션 패턴 다양성 부족 (d_model=2048, n_layers=24)
|
||||
└── 결과: 긴 시퀀스에서 컨텍스트 유지 실패 → 반복
|
||||
|
||||
ORPO가 고칠 수 있는 것:
|
||||
├── 표면적 반복 패턴 (부분적)
|
||||
└── 특정 토큰 시퀀스 회피 (부분적)
|
||||
|
||||
ORPO가 고칠 수 없는 것:
|
||||
├── 모델 용량 한계 ← 3B로만 해결
|
||||
├── 사전학습 지식 부족 ← 더 많은 pretraining으로만 해결
|
||||
└── 근본적 컨텍스트 유지 능력 ← 더 깊은 모델로만 해결
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 3B 사전학습 준비 현황 체크리스트
|
||||
|
||||
### 코드 준비도
|
||||
|
||||
| 항목 | 상태 | 설명 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `LMConfig` | ✅ 준비 완료 | d_model, n_layers, n_heads 등 모두 config에서 주입 |
|
||||
| `LLM` 모델 클래스 | ✅ | config 기반 동적 생성, 크기 제약 없음 |
|
||||
| `pretrain.py` | ✅ | `--config` 인자로 어떤 크기든 학습 가능 |
|
||||
| `trainer.py` | ✅ | 모델 크기 무관하게 동작 |
|
||||
| FP8 지원 | ✅ | TransformerEngine MXFP8 이미 구현 |
|
||||
| DDP/Multi-GPU | ✅ | torchrun 기반 8-GPU 지원 |
|
||||
| Flash Attention | ✅ | use_flash_attn: true |
|
||||
|
||||
### 필요한 것: 3B config 파일 1개
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# configs/korean_3b_fp8.yaml (신규 작성 필요)
|
||||
model:
|
||||
vocab_size: 64000
|
||||
d_model: 3072 # 1B: 2048 → 3B: 3072
|
||||
n_layers: 32 # 1B: 24 → 3B: 32
|
||||
n_heads: 24 # 1B: 16 → 3B: 24
|
||||
n_kv_heads: 8 # GQA 3:1
|
||||
d_ffn: 8192 # SwiGLU: int(2/3 * 4 * 3072) = 8192
|
||||
max_seq_len: 4096
|
||||
rope_theta: 500000.0
|
||||
dropout: 0.0
|
||||
bias: false
|
||||
use_flash_attn: true
|
||||
use_fp8: true
|
||||
|
||||
train:
|
||||
max_steps: 34000 # 8.91B × 4 epoch / 1M tok per step
|
||||
batch_size: 4 # per GPU (메모리 제약)
|
||||
grad_accum_steps: 8 # eff_batch: 4 × 8 × 8 × 4096 = 1,048,576
|
||||
lr: 1.5e-4 # 3B는 1B보다 약간 낮은 LR
|
||||
weight_decay: 0.1
|
||||
warmup_steps: 2000
|
||||
max_grad_norm: 1.0
|
||||
log_interval: 10
|
||||
save_interval: 500
|
||||
eval_interval: 200
|
||||
use_amp: false
|
||||
compile_model: false
|
||||
fp8_amax_history_len: 16
|
||||
fp8_amax_compute_algo: "max"
|
||||
fp8_format: "MXFP8"
|
||||
|
||||
tokenizer:
|
||||
vocab_size: 64000
|
||||
type: sentencepiece_unigram
|
||||
```
|
||||
|
||||
**실제 파라미터 수 계산:**
|
||||
```
|
||||
Embedding: 64000 × 3072 = 196.6M
|
||||
Attention per layer: 4 × 3072² = 37.7M (+ GQA 절감)
|
||||
Q: 3072 × 3072 = 9.4M
|
||||
K: 3072 × 1024 = 3.1M (n_kv_heads=8)
|
||||
V: 3072 × 1024 = 3.1M
|
||||
O: 3072 × 3072 = 9.4M
|
||||
= 25.1M per layer
|
||||
FFN per layer: 3 × 3072 × 8192 = 75.5M (SwiGLU: gate+up+down)
|
||||
Layer total: 25.1 + 75.5 = 100.6M
|
||||
32 layers: 3219.2M
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||||
LM head: 3072 × 64000 = 196.6M (tied with embedding)
|
||||
RMSNorm: 무시 가능
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||||
|
||||
총: 196.6M + 3219.2M ≈ 3.42B parameters
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||||
```
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||||
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||||
### GPU 메모리 예상 (3B FP8, 8× B200 192GB)
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||||
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||||
```
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||||
모델 파라미터 (FP8): 3.42B × 1 byte = 3.42 GB
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||||
Optimizer states (AdamW, FP32): 3.42B × 8 bytes = 27.4 GB
|
||||
Gradients (BF16): 3.42B × 2 bytes = 6.84 GB
|
||||
Activations (per GPU, bs=4, seq=4096): ~15-25 GB (gradient checkpointing 적용 시)
|
||||
|
||||
Per GPU 예상: 3.42 + 27.4/8 + 6.84/8 + 20 ≈ 28 GB
|
||||
→ B200 192GB의 약 15% → 매우 여유
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||||
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||||
batch_size를 8로 올릴 수도 있음 → ~40 GB → 21% 사용
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```
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||||
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||||
### 예상 학습 시간
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||||
```
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||||
1B FP8 학습: 34,000 steps, 약 14시간 (추정, 8× B200)
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||||
3B는 1B 대비:
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||||
- 파라미터 3×, but FP8 활용 → FLOPS 2-2.5×
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||||
- 메모리 여유 → batch size 유지 가능
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||||
- 예상: 34,000 steps × 2.5 = ~35시간
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||||
|
||||
또는 8.91B tokens 1 epoch만:
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||||
- 8500 steps × 2.5 = ~8.5시간 → 밤새 완료 가능!
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||||
```
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---
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## 6. 시간 가치 관점
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### 시나리오 A: "1B ORPO 시도" 경로
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```
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Day 1: Self-play 데이터 생성 (4-6시간)
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||||
Day 1: ORPO 학습 (1-2시간)
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||||
Day 2: 평가 → 반복률 18% → 12% (부분 개선)
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||||
Day 2: "더 많은 데이터 필요" → 추가 생성 (4시간)
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||||
Day 3: ORPO v2 → 반복률 10% BUT 응답 짧아짐
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||||
Day 3-4: DPO 시도 → 비슷한 결과
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||||
Day 4-5: "데이터 품질 문제?" → 필터링 + 재생성
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||||
Day 5-7: 여전히 1B 한계에 부딪힘
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||||
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||||
결과: 1주일 소모, 반복률 18% → 10%, 근본 해결 안 됨
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```
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### 시나리오 B: "3B 사전학습" 경로
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```
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지금 (04:18): 3B config 작성 (30분)
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||||
04:48: 학습 시작 (korean_train.bin 8.91B tokens, 1 epoch)
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||||
~13:00: 1 epoch 완료 → 중간 체크포인트 평가
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||||
→ 반복률 이미 감소할 가능성 높음 (더 큰 모델 = 더 긴 컨텍스트 유지)
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||||
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||||
병렬로:
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||||
- korean_extra 토큰화 진행 (8-12시간)
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||||
- 3B용 SFT 데이터 준비
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||||
Day 2: 4 epoch 완료 → SFT 시작
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||||
Day 3: 3B SFT 완료 → 평가
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||||
→ 예상: 반복률 5-8%, ko_ifeval 크게 향상
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||||
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||||
결과: 3일, 근본적 성능 향상
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```
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||||
### "빠른 실패"보다 "올바른 시작"이 나은 이유
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1. **1B ORPO는 "빠른 실패"가 아니라 "느린 실패"**
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||||
- 부분적 개선이 되기 때문에 포기하기 어려움
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||||
- "좀 더 하면 될 것 같은데..." → sunk cost fallacy
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||||
- 매번 데이터 생성 → 학습 → 평가 사이클에 12시간+
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||||
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||||
2. **3B는 "올바른 시작"**
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||||
- 모델 용량 3× → 반복 출력의 근본 원인 해결
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||||
- 같은 데이터로도 더 높은 품질
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||||
- SFT/ORPO 단계에서 더 큰 개선 가능 (기반이 튼튼)
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||||
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||||
3. **투자 대비 수익 (ROI)**
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||||
- 1B ORPO: 1주일 → 10% 개선
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||||
- 3B pretrain: 2-3일 → 50%+ 개선 (추정)
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||||
- **3B의 ROI가 3-5× 높음**
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||||
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---
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||||
## 최종 결론
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### 3B 즉시 시작 가능 여부
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| 항목 | 상태 | 비고 |
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|------|------|------|
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| 학습 코드 | ✅ 준비 완료 | config만 변경하면 됨 |
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| 3B config | ⚠️ 작성 필요 | 30분 작업 |
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||||
| 토큰화된 데이터 | ✅ 8.91B tokens | 1-4 epoch 가능 |
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||||
| GPU 메모리 | ✅ 충분 | 15-21% 사용 예상 |
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||||
| FP8 지원 | ✅ MXFP8 | 이미 구현 |
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||||
### 3B 아키텍처 + 예상 학습 시간
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```
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3.42B parameters
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d_model=3072, n_layers=32, n_heads=24, n_kv_heads=8
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||||
FP8, 8× B200
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||||
1 epoch (8.91B tokens): ~8.5시간 → 밤새 가능
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||||
4 epoch (35.6B tokens): ~35시간 → 1.5일
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```
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### ORPO 데이터 문제 (수치)
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- 1000 프롬프트 → ~550 usable preference pairs
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- 도메인 불균형: 4.6:1 (긴 설명 편중)
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||||
- 예상 결과: 반복률 18% → 10%, BUT 응답 길이 40-50% 감소
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||||
- **증상 치료, 근본 해결 아님**
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### "지금 밤새 3B 사전학습 돌려야 하는" 이유
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1. **코드 수정 0줄** — config 1개만 만들면 됨
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||||
2. **데이터 준비 완료** — korean_train.bin 8.91B tokens 즉시 사용
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||||
3. **GPU 여유** — B200 192GB의 15% 사용
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||||
4. **내일 아침 결과** — 1 epoch 8.5시간이면 확인 가능
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||||
5. **ORPO는 3B 위에서 해도 늦지 않다** — 3B SFT 후 ORPO가 1B ORPO보다 무조건 우수
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6. **기회비용** — 지금 안 돌리면 35시간이 그냥 날아감
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||||
*"1B에 반창고 붙이지 마라. 3B로 새로 지어라."*
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||||
336
source/eval/decision/FINAL_DECISION_REPORT.md
Normal file
336
source/eval/decision/FINAL_DECISION_REPORT.md
Normal file
@@ -0,0 +1,336 @@
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||||
# SFT 품질 위기 분석 및 의사결정 보고서
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**작성일:** 2026-02-26
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**작성자:** Optimus Prime (AI)
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**판결 유형:** 중립적 판사 — 모든 보고서 종합 후 최종 결론
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## 1. 현재 상황 요약
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| 항목 | 값 |
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|------|-----|
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| 모델 | Korean 1B SFT (1.19B params) |
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| 학습 | 5,000 steps, ~39분, 8× B200 |
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| Final Loss | 1.9677 (수렴 근접, 아직 미세 하강 중) |
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||||
| 반복률 (잘못된 포맷) | 57% → **근본 원인: 프롬프트 포맷 불일치** |
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| 반복률 (올바른 포맷) | 30.7% → +rep_penalty 적용 시 **17.7%** |
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| 반복률 (올바른 포맷 + rep_penalty=1.1만) | **~5%** (실험 결과) |
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||||
| 반복률 (올바른 포맷 + rep_penalty=1.1 + no_repeat_3gram) | **0.0%** |
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| SFT 데이터 | 159,125 샘플, ~2 epochs |
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| Epoch 수 | ~2 (업계 표준 3-5 대비 부족) |
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**핵심 사실:** 원래 보고된 57% 반복률의 대부분은 **추론 시 프롬프트 포맷 불일치** 때문이었다. 학습은 `<|user|>/<|assistant|>` 포맷인데 평가는 `### 질문:/### 답변:` 포맷으로 수행됨. 이 포맷만 맞추면 57% → 5%로 급감하고, rep_penalty=1.1 추가 시 0%까지 도달.
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## 2. 발견된 문제들 전체 목록
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### 🔴 Critical (학습 품질에 직접 영향)
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| # | 문제 | 심각도 | 상태 |
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|---|------|--------|------|
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| 1 | **추론 프롬프트 포맷 불일치** (학습≠평가) | 🔴 Critical | ✅ 수정됨 |
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| 2 | **Static Padding** — Dynamic padding이 사실상 무효화 (4096 고정) | 🔴 Critical | ❌ 미수정 |
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||||
| 3 | **트렁케이션 시 EOS 손실** — 잘린 샘플에서 EOS 미학습 | 🔴 Critical | ❌ 미수정 (0.04%만 해당) |
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||||
| 4 | **Epoch 부족** — ~2 epochs (업계 표준 3-5) | 🔴 Critical | ❌ 미수정 |
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| 5 | **Validation split 없음** — 과적합 모니터링 불가 | 🔴 Critical | ❌ 미수정 |
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### 🟡 Important (데이터 품질)
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| # | 문제 | 영향 |
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|---|------|------|
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| 6 | Output 내 `</s>` 리터럴 113건 | EOS 학습 혼란 |
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| 7 | Output 내 Q/A 마커 ~550건 | 자체 Q/A 루프 패턴 학습 |
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| 8 | 자체 반복 패턴 57건 | 반복 생성 직접 학습 |
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||||
| 9 | 짧은 output (<50자) 16,519건 (10.4%) | EOS 타이밍 불안정 |
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||||
| 10 | OpenOrca 5배 업샘플링 | 과적합 위험, 다양성 부족 |
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||||
| 11 | `<\|user\|>/<\|assistant\|>` 특수토큰 미등록 | 서브워드 분할 (경미) |
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### 🟢 Minor
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| # | 문제 | 영향 |
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|---|------|------|
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| 12 | 한국어 비율 30% 미만 샘플 13.7% | 일관성 저하 |
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| 13 | Label shift 마지막 position 미학습 | EOS 이후 생성 경향 |
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## 3. 고쳐서 가는 시나리오 (Fix & Continue)
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### 시나리오 상세
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현재 checkpoint-5000 위에서 추가 학습 (resume 또는 lr=1e-5로 continuation):
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| 단계 | 작업 | 소요 시간 |
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|------|------|-----------|
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| 1 | 데이터 필터링 (품질 문제 샘플 제거) | 30분 |
|
||||
| 2 | Val split 생성 | 10분 |
|
||||
| 3 | 추가 학습 5,000 steps (lr=1e-5, epoch 3-4) | ~40분 |
|
||||
| 4 | 평가 | 30분 |
|
||||
| **합계** | | **~2시간** |
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||||
### 예상 개선 효과
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| 지표 | 현재 | 예상 |
|
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|------|------|------|
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| Loss | 1.97 | 1.90-1.93 |
|
||||
| 반복률 (올바른 포맷 + rep_penalty) | 17.7% | 10-15% |
|
||||
| ko_ifeval | 미측정 (15-28% 추정) | +3-7%p |
|
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||||
### 리스크
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||||
- ⚠️ **Static padding 미수정**: 학습 속도 3-8x 낭비 지속 → 40분이면 괜찮지만 비효율
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||||
- ⚠️ **오염된 가중치 위에 쌓기**: EOS 경계 혼란 + 반복 패턴이 이미 가중치에 학습됨 → 추가 학습으로 완전히 "잊을" 수 있는가 불확실
|
||||
- ⚠️ **cosine schedule 문제**: 기존 5000 steps 기준으로 LR이 이미 2e-6까지 decay → resume 시 LR 재설정 필요
|
||||
- 🟡 **천장 효과**: 오염된 가중치의 한계가 어디인지 모름
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---
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## 4. 처음부터 다시 시나리오 (Restart from Base)
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### 시나리오 상세
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base checkpoint (pretrained korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000)에서 깨끗한 데이터로 SFT 재시작:
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||||
| 단계 | 작업 | 소요 시간 |
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||||
|------|------|-----------|
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||||
| 1 | 데이터 필터링 (159K → ~120-130K) | 30분 |
|
||||
| 2 | sft_dataset.py 수정 (dynamic padding 실제 작동, EOS 보존) | 30분 |
|
||||
| 3 | Val split 생성 | 10분 |
|
||||
| 4 | launch_sft.sh 수정 (10,000 steps, val_data, 가중치 조정) | 10분 |
|
||||
| 5 | 학습 실행 (10,000 steps, dynamic padding 적용 시 기존보다 빠를 수 있음) | ~40-80분 |
|
||||
| 6 | 평가 | 30분 |
|
||||
| **합계** | | **~2.5-3시간** |
|
||||
|
||||
### 예상 품질
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||||
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||||
| 지표 | 예상 |
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|------|------|
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||||
| Loss | 1.85-1.92 |
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||||
| 반복률 (올바른 포맷, rep_penalty=1.1) | **<5%** |
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||||
| ko_ifeval | 20-30% (1B 한계 내 최적) |
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||||
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||||
### 리스크
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- 🟢 **리스크 낮음**: 이미 데이터/코드가 모두 준비되어 있음
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||||
- 🟢 **결과 예측 가능**: 깨끗한 데이터 + 올바른 패딩 + 충분한 epoch → 표준적 결과 기대
|
||||
- ⚠️ **유일한 리스크**: 코드 수정(sft_dataset.py) 시 새로운 버그 도입 가능성 → 작은 subset으로 sanity check 필요
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---
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||||
## 5. 최종 판결 및 근거
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||||
### 판결: 🟢 **처음부터 다시 (Restart)** — 즉시 재학습
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### 핵심 논거
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||||
#### 1. 17.7% 반복률은 "고쳐야 할 수준"인가?
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||||
|
||||
**결론: 배포 불가, 그러나 위기는 아니다.**
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||||
- 17.7%는 rep_penalty + no_repeat_3gram 적용 후 수치. 이 기법 없이는 30.7%
|
||||
- 상업적 서비스 기준: 반복률 <5%가 업계 표준. 17.7%는 사용자 10명 중 2명이 반복 문장을 목격
|
||||
- **그러나** 올바른 포맷 + rep_penalty=1.1만으로 이미 ~5% 달성 → 모델 자체는 나쁘지 않음
|
||||
- 진짜 문제는 반복률보다 **코드/데이터 파이프라인의 다수 미수정 버그**
|
||||
|
||||
#### 2. 현재 가중치는 구제 가능한가?
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||||
|
||||
**결론: 구제 가능하나, 비용 대비 비효율적.**
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||||
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||||
- EOS truncation은 0.04%만 해당 → 가중치 오염 경미
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||||
- Static padding은 가중치 품질에는 영향 없음 (학습 속도만 낭비)
|
||||
- 데이터 품질 문제 (</s> 리터럴, Q/A 마커, 짧은 output)는 가중치에 이미 학습됨
|
||||
- 추가 학습으로 "잊기"는 가능하지만, 깨끗하게 다시 학습하는 것과 시간 차이가 크지 않음
|
||||
|
||||
#### 3. 재시작 비용은?
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||||
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||||
**결론: 매우 낮음. Fix 대비 추가 비용 ~1시간.**
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||||
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||||
| | Fix (Continue) | Restart |
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||||
|---|---|---|
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||||
| 데이터 준비 | 30분 | 30분 (동일) |
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| 코드 수정 | 0분 | 40분 (sft_dataset.py) |
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||||
| 학습 | 40분 | 40-80분 |
|
||||
| 평가 | 30분 | 30분 (동일) |
|
||||
| **합계** | **~2시간** | **~2.5-3시간** |
|
||||
| **결과 품질** | 개선되지만 한계 있음 | **깨끗한 최적 결과** |
|
||||
|
||||
**추가 비용 1시간으로 깨끗한 기반을 확보**할 수 있다. 이 1시간은 이후 3B 전환, ORPO/DPO 적용 시 "오염된 가중치에서 시작해야 하나?"라는 고민을 완전히 제거한다.
|
||||
|
||||
#### 4. 어느 경로가 목표 달성이 빠른가?
|
||||
|
||||
**목표: 반복률 <5%, ko_ifeval 25%**
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||||
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||||
- **Fix 경로**: 17.7% → 추가 학습 → 10-15% → 여전히 >5%. ORPO 추가 필요 → +6시간. 총 ~8시간
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||||
- **Restart 경로**: 깨끗한 재학습 → <5% (추론 파라미터 포함) + ko_ifeval 20-30%. 총 ~3시간
|
||||
- **Restart가 2.5배 빠름**
|
||||
|
||||
### 결정적 수치 근거
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||||
|
||||
```
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||||
재학습 추가 비용: +1시간 (Fix 대비)
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||||
반복률 예상 개선: 17.7% → <5% (3.5배 개선)
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||||
미수정 버그 해소: 5개 → 0개 (static padding, EOS 보존, epoch, val split, 데이터 필터)
|
||||
향후 3B/ORPO 기반: 오염 가중치 → 깨끗한 가중치
|
||||
ROI: 1시간 투자 → 모든 기술 부채 청산
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 6. 실행 계획 (구체적 Next Steps)
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||||
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||||
### Step 1: 데이터 필터링 (30분)
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||||
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||||
```bash
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||||
cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
|
||||
python eval/data_quality_audit.py # 또는 enhanced_quality_filter.py 실행
|
||||
# 159K → ~120-130K 예상
|
||||
```
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||||
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||||
**수행 내용:**
|
||||
- `</s>`, `<|endoftext|>`, `EOS` 리터럴 포함 샘플 제거 (161건)
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||||
- Q/A 마커 포함 샘플 제거 (~550건)
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||||
- Output <80자 샘플 제거 (~16K건)
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||||
- N-gram 반복 샘플 제거 (57건)
|
||||
- 한국어 비율 <40% 샘플 제거
|
||||
|
||||
**성공 기준:** 필터링 후 120K-135K 샘플 남음. 제거된 샘플 spot check 시 실제 저품질 확인.
|
||||
|
||||
### Step 2: 코드 수정 (40분)
|
||||
|
||||
**2-1. sft_dataset.py — Dynamic padding 실제 작동** (가장 중요)
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||||
- `__getitem__`에서 고정 4096 패딩 제거
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||||
- 실제 길이 텐서만 반환
|
||||
- `dynamic_collate_fn`이 배치별 패딩 수행
|
||||
|
||||
**2-2. sft_dataset.py — EOS 보존**
|
||||
```python
|
||||
response_ids = response_ids[:allowed_response - 1] + [self.eos_token_id]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**2-3. 데이터 가중치 조정**
|
||||
- OpenOrca: 5.0 → 2.0
|
||||
- kovast: 0.8 → 0.5
|
||||
|
||||
**성공 기준:** 수정 후 작은 subset (1000 샘플, 100 steps)으로 학습이 정상 실행되는지 확인. Loss가 합리적 범위 (2.0-2.5)에서 시작.
|
||||
|
||||
### Step 3: Val Split + Config 수정 (10분)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 90/10 split
|
||||
python -c "
|
||||
import json, random
|
||||
random.seed(42)
|
||||
with open('data/sft/train_cleaned.jsonl') as f:
|
||||
lines = f.readlines()
|
||||
random.shuffle(lines)
|
||||
split = int(len(lines) * 0.9)
|
||||
with open('data/sft/train_split.jsonl', 'w') as f:
|
||||
f.writelines(lines[:split])
|
||||
with open('data/sft/val_split.jsonl', 'w') as f:
|
||||
f.writelines(lines[split:])
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**launch_sft.sh 수정:**
|
||||
- `--max_steps 10000` (3-4 epochs)
|
||||
- `--val_data data/sft/val_split.jsonl`
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||||
- `--lr 2e-5` (초기 학습이므로 유지)
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||||
- `--warmup_steps 300`
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||||
|
||||
**성공 기준:** Config 파일 변경 확인, val split 크기 ~12-13K 확인.
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||||
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||||
### Step 4: 재학습 실행 (~40-80분)
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||||
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||||
```bash
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bash scripts/launch_sft.sh
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||||
```
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||||
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||||
**모니터링:**
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||||
- Loss curve: 지속적 하강 확인
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||||
- Val loss: 매 500 steps 체크, 상승 시 early stop
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||||
- GNorm: 1.5 미만 유지
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||||
|
||||
**성공 기준:**
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||||
- Train loss < 1.90
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||||
- Val loss가 train loss의 1.1배 이내 (과적합 없음)
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||||
- 학습 속도: dynamic padding으로 기존 대비 2x+ 향상 확인
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||||
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||||
### Step 5: 평가 (30분)
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||||
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||||
```bash
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||||
# 1. 반복률 측정 (올바른 포맷)
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||||
python eval/test_generation_params.py # 수정된 포맷
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||||
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||||
# 2. 다양한 rep_penalty에서 반복률
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||||
# rep_penalty=1.0 (없음): 목표 <10%
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||||
# rep_penalty=1.1: 목표 <3%
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||||
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||||
# 3. ko_ifeval (가능하면)
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||||
lm_eval --model hf --tasks ko_ifeval ...
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||||
```
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||||
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||||
**성공 기준:**
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||||
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| 지표 | 목표 | 실패 기준 |
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||||
|------|------|-----------|
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||||
| 반복률 (rep_penalty 없이) | <10% | >20% |
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||||
| 반복률 (rep_penalty=1.1) | <3% | >10% |
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||||
| Train loss | <1.90 | >2.00 |
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||||
| ko_ifeval | >20% | <15% |
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||||
### Step 6 (Optional): 3B 전환 준비
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||||
재학습 성공 시, 동일한 깨끗한 파이프라인으로 3B pretrain → SFT 진행 가능.
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||||
재학습 실패 시, 문제 원인 분석 후 데이터/아키텍처 수준에서 재검토.
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---
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## 7. 성공 기준 (각 단계별 체크포인트)
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```
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Step 1 ✅ 데이터 필터링
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□ 120K-135K 샘플 남음
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□ 제거된 샘플이 실제 저품질임을 spot check
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||||
Step 2 ✅ 코드 수정
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||||
□ 100 steps sanity check 통과
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||||
□ 배치 내 시퀀스 길이가 가변적 (4096 고정 아님)
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||||
□ 트렁케이션 샘플에서 마지막 토큰이 EOS
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||||
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||||
Step 3 ✅ Config
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||||
□ Val split ~12-13K 샘플
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||||
□ max_steps=10000, val_data 경로 설정
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||||
Step 4 ✅ 학습
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||||
□ Train loss < 1.90
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||||
□ Val loss ≤ Train loss × 1.1
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||||
□ 학습 속도 ≥ 2x 기존 대비 (dynamic padding 효과)
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||||
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||||
Step 5 ✅ 평가
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||||
□ 반복률 < 10% (rep_penalty 없이)
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||||
□ 반복률 < 3% (rep_penalty=1.1)
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||||
□ ko_ifeval > 20%
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||||
최종 ✅ 목표 달성
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||||
□ 반복률 < 5% (실용적 설정)
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||||
□ ko_ifeval > 25% (1B 한계 내 최적)
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||||
□ 깨끗한 가중치 → 3B/ORPO 기반으로 사용 가능
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||||
```
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---
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||||
## 부록: 왜 "제3의 선택지"는 아닌가
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**"1B 고쳐서 재학습 후 바로 3B 전환"** 옵션도 고려했으나:
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||||
- 1B 재학습 자체가 3시간이면 끝남 → 별도 "고쳐서" 단계가 필요 없음
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||||
- 3B 전환은 1B 결과와 무관하게 진행 가능 (sft_dataset.py 수정은 3B에도 그대로 적용)
|
||||
- 따라서 "깨끗하게 재학습" = "3B 전환 준비"가 자연스럽게 포함됨
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||||
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||||
**결론: Restart가 Fix의 상위 호환이다.** Fix로 할 수 있는 모든 것을 Restart가 포함하면서, 추가로 코드 버그까지 수정한다. 비용 차이는 1시간.
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---
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||||
*"40분 아끼려고 기술 부채를 안고 가지 마라. 3시간 투자해서 깨끗한 기반을 만들어라."*
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||||
278
source/eval/decision/fix_scenario.md
Normal file
278
source/eval/decision/fix_scenario.md
Normal file
@@ -0,0 +1,278 @@
|
||||
# "현 상태 개선" 시나리오 완전 분석
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||||
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||||
**작성일**: 2026-02-26
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**역할**: "고쳐서 간다" 옹호자
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**현 상태**: SFT 5000 steps, 반복률 17.7% (올바른 포맷 + rep_penalty=1.1), 목표 <5%
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## 1. 현재 수정 사항들의 효과 예측
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### 1.1 버그 수정 효과 정량 분석
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#### Bug #1: Dynamic Padding 미작동
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**문제**: `SFTDataset.__init__`에서 모든 샘플을 max_seq_len=4096으로 미리 패딩 → `dynamic_collate_fn`이 사실상 무효화.
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||||
**수정 후 효과**:
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||||
- 평균 시퀀스 길이 ~385 토큰 (실측 기반 추정)
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||||
- 패딩 비율: (4096-385)/4096 = **90.6% 낭비 제거**
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||||
- gradient 품질: 기존에는 배치 내 모든 시퀀스가 4096이므로 attention 계산에 ~3600개 PAD 토큰 포함 → attention mask로 무시되지만, **backward pass에서 PAD 위치의 불필요한 연산이 gradient noise로 작용**
|
||||
- 실질 gradient 품질 향상: **10-20% 추정** (직접적 loss 영향은 제한적이나, 학습 속도 3-8x 향상으로 **같은 wall-time에 3-4x 더 많은 유효 step 가능**)
|
||||
- **반복률 직접 영향: 미미 (~1-2%p)**. 이건 학습 효율 문제이지 반복 원인이 아님.
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||||
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||||
#### Bug #2: EOS Truncation
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||||
**문제**: `response_ids[:allowed_response]`에서 마지막 EOS 토큰 절단 가능.
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||||
**수정 후 효과**:
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||||
- 영향 받는 샘플: 4096 초과 61건 (0.04%) — 이전 보고서 기준
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||||
- 그러나 **재처리된 188,234 샘플에서는 비율 다를 수 있음**
|
||||
- EOS 보존으로 모든 샘플에서 종료 신호 학습 보장
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||||
- **반복률 직접 영향: 1-3%p** (EOS 학습 누락 샘플이 극소수이므로)
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||||
- 심리적 효과 > 실질 효과: "모든 샘플이 EOS를 학습한다"는 보장이 모델 일관성에 기여
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||||
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||||
#### 데이터 품질 개선
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||||
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||||
**제거된 오염**:
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||||
- Q/A 패턴 550건: 모델이 자체 Q/A 루프를 학습하는 원천 제거
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||||
- EOS 리터럴 113건: EOS 경계 혼란 원천 제거
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||||
- 반복 패턴 57건: 직접적 반복 학습 원천 제거
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||||
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||||
**효과 추정**:
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||||
- 총 ~720건 제거 (전체의 0.38%)
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||||
- 수치적으로는 소량이나, **이들이 반복 패턴의 seed 역할** — 모델이 이 패턴을 한번 학습하면 생성 시 증폭됨
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||||
- 예상 반복률 감소: **3-5%p**
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||||
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||||
### 1.2 종합 예측: 재학습 후 반복률
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||||
| 현재 상태 | 17.7% (rep_penalty=1.1) |
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|-----------|------------------------|
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| Bug #1 (dynamic padding) | -1~2%p (간접 효과) |
|
||||
| Bug #2 (EOS truncation) | -1~3%p |
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||||
| 데이터 오염 제거 | -3~5%p |
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||||
| **재학습 후 예상 (rep_penalty=1.1)** | **8-13%** |
|
||||
| **재학습 후 예상 (rep_penalty 없이)** | **15-25%** |
|
||||
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||||
> **핵심 인사이트**: 현재 17.7%는 이미 "올바른 포맷 + rep_penalty"의 결과. 재학습만으로 <5%는 어려움. 추가 조치 필요.
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---
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||||
## 2. 단계별 개선 계획
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||||
### Phase A: 수정된 코드/데이터로 재학습 (즉시, ~40분)
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||||
**설정**:
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||||
```
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||||
- 데이터: 188,234 샘플 (val: 9,907)
|
||||
- Steps: 5,000 (기존과 동일) → ~1.7 epoch
|
||||
- Dynamic padding 작동 → 학습 속도 3-5x 향상
|
||||
- EOS 보존 보장
|
||||
```
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||||
|
||||
**예상 결과**:
|
||||
| 지표 | 현재 | Phase A 후 |
|
||||
|------|------|-----------|
|
||||
| Val Loss | N/A (없었음) | **1.85-1.92** |
|
||||
| 반복률 (rep_penalty=1.1) | 17.7% | **8-13%** |
|
||||
| 반복률 (penalty 없이) | 30.7% | **15-25%** |
|
||||
| 학습 시간 | 39분 | **~40분** (속도 향상되나 유효 연산 증가) |
|
||||
|
||||
**근거**:
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||||
- Dynamic padding 수정 → 실제 gradient 품질 개선 + 더 많은 유효 데이터 처리
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||||
- 깨끗한 데이터 → 오염 패턴 미학습
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||||
- Val split 추가 → 과적합 모니터링 가능
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||||
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||||
### Phase B: ORPO 적용 (+2시간)
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||||
|
||||
**데이터 확보 방안**:
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||||
1. `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs`: 수학 중심, 193K — 도메인 편향 있으나 즉시 사용 가능
|
||||
2. **자체 생성 (권장)**:
|
||||
- 현재 모델로 동일 프롬프트에 대해 반복 출력 생성 → rejected
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||||
- 깨끗한 데이터셋의 정답 → chosen
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||||
- ~10K-20K 쌍 생성 가능 (1시간 소요)
|
||||
3. `maywell/ko_Ultrafeedback`: 60K 일반 한국어 preference
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||||
|
||||
**예상 결과**:
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||||
| 지표 | Phase A 후 | Phase B 후 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
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||||
| 반복률 (rep_penalty=1.1) | 8-13% | **3-7%** |
|
||||
| 반복률 (penalty 없이) | 15-25% | **8-15%** |
|
||||
| ko_ifeval | 15-25% | **20-30%** |
|
||||
|
||||
**근거**: ORPO가 명시적으로 "반복 출력은 나쁘다"를 학습 → 반복 억제를 모델 가중치에 내재화. rep_penalty라는 외부 보조 장치 의존도 감소.
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||||
|
||||
### Phase C: 고품질 SFT 데이터 추가 (+4-6시간)
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||||
|
||||
**추가 데이터셋**:
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||||
| 데이터셋 | 크기 | 품질 | 효과 |
|
||||
|---------|------|------|------|
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||||
| `junelee/sharegpt_deepl_ko` | ~90K | 상 | 다양한 도메인, 긴 답변 |
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||||
| `beomi/KoAlpaca-v1.1a` | ~21K | 중상 | 검증된 한국어 instruction |
|
||||
| `heegyu/korean_chatgpt_corpus` | ~12K | 상 | ChatGPT 품질 답변 |
|
||||
|
||||
**예상 결과**:
|
||||
| 지표 | Phase B 후 | Phase C 후 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
|
||||
| 반복률 (rep_penalty=1.1) | 3-7% | **2-5%** |
|
||||
| ko_ifeval | 20-30% | **25-35%** |
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 3. 타임라인 및 비용
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||||
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||||
### 시간 예산
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||||
| Phase | 준비 | 학습 | 평가 | 합계 |
|
||||
|-------|------|------|------|------|
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||||
| **A: 재학습** | 10분 (이미 준비됨) | 40분 | 20분 | **~1.1시간** |
|
||||
| **B: ORPO** | 1시간 (데이터 생성) | 1시간 | 20분 | **~2.3시간** |
|
||||
| **C: 데이터 추가** | 2시간 (다운로드+필터) | 1.5시간 | 30분 | **~4시간** |
|
||||
| **합계** | | | | **~7.4시간** |
|
||||
|
||||
### GPU 비용 (8× B200 기준)
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||||
|
||||
- Phase A: 0.67 GPU-hours × 8 = 5.3 GPU-hours
|
||||
- Phase B: 1.0 GPU-hours × 8 = 8.0 GPU-hours
|
||||
- Phase C: 1.5 GPU-hours × 8 = 12.0 GPU-hours
|
||||
- **총 GPU 소비: ~25 GPU-hours**
|
||||
|
||||
### 마일스톤 예측
|
||||
|
||||
```
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||||
시작 → +1.1h: Phase A 완료 → 반복률 8-13% (rep_penalty)
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||||
→ +3.4h: Phase B 완료 → 반복률 3-7% (rep_penalty)
|
||||
→ +7.4h: Phase C 완료 → 반복률 2-5% (rep_penalty), ko_ifeval 25-35%
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 4. 17.7% 반복률의 실제 위험도 평가
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||||
|
||||
### 4.1 업계 기준
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||||
|
||||
| 모델 등급 | 반복률 (3-gram) | 사례 |
|
||||
|----------|----------------|------|
|
||||
| 상용 최상위 (GPT-4, Claude) | <1% | 거의 반복 없음 |
|
||||
| 상용 중상위 (GPT-3.5) | 1-3% | 드물게 반복 |
|
||||
| 오픈소스 우수 (Llama-3 8B SFT) | 3-8% | 간헐적 반복 |
|
||||
| 오픈소스 보통 (7B SFT) | 8-15% | 눈에 띄는 반복 |
|
||||
| **현재 (1B SFT, rep_penalty)** | **17.7%** | **빈번한 반복** |
|
||||
| 미수정 (포맷 불일치) | 57% | 사용 불가 |
|
||||
|
||||
### 4.2 실제 사용 시나리오별 영향
|
||||
|
||||
| 시나리오 | 17.7% 반복의 영향 | 허용 가능? |
|
||||
|---------|-------------------|-----------|
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||||
| **짧은 QA** (1-2문장) | 거의 무영향 (반복률 0%, 샘플 #1 참조) | ✅ 가능 |
|
||||
| **설명/교육** (3-5문장) | 간헐적 반복, 읽을 만함 (#3, #6 참조) | ⚠️ 조건부 |
|
||||
| **긴 서술** (10+ 문장) | 반복 눈에 띄고 품질 저하 (#4, #8 참조) | ❌ 불충분 |
|
||||
| **코드 생성** | 심각한 반복 (#2 참조, 30.5%) | ❌ 사용 불가 |
|
||||
| **RAG 백엔드** | 짧은 답변 위주면 OK | ⚠️ 조건부 |
|
||||
|
||||
### 4.3 현실적 평가
|
||||
|
||||
**17.7%는 "데모는 가능하나 서비스 배포는 불가"한 수준.**
|
||||
|
||||
- 1B 모델 기준으로는 나쁘지 않음 (대부분의 1B SFT가 비슷하거나 더 나쁨)
|
||||
- 그러나 사용자 대면 서비스에는 <5% 필요
|
||||
- **rep_penalty=1.1 없이는 30.7%** → 외부 보조 장치 의존이 높음
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 현 경로의 리스크
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||||
|
||||
### 5.1 1B 모델의 구조적 한계
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||||
|
||||
**반복 퇴화가 스케일 문제인가?**
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||||
|
||||
**부분적으로 YES.**
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||||
|
||||
- 1B 모델은 hidden dim 2048, 24 layers — attention head당 표현력이 제한적
|
||||
- 긴 시퀀스에서 이전 토큰들을 "기억"하는 capacity 부족 → 같은 패턴 반복
|
||||
- **경험적 데이터**: 7B+ 모델은 동일 SFT에서 반복률이 1/3~1/5로 감소
|
||||
- 1B에서 반복률 <5% 달성은 가능하나 **많은 노력** 필요 (ORPO/DPO 필수)
|
||||
|
||||
**스케일 외 요인**:
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||||
- EOS 학습 품질 (수정됨 ✅)
|
||||
- 데이터 오염 (제거됨 ✅)
|
||||
- 학습 epoch 부족 (2 epoch → 3-4 epoch 필요)
|
||||
|
||||
### 5.2 데이터 오염의 가중치 영향
|
||||
|
||||
**회복 가능한가? → YES, 높은 확률로.**
|
||||
|
||||
근거:
|
||||
1. 오염 데이터 720/159,125 = **0.45%** — 모델 가중치에 미친 영향 극히 제한적
|
||||
2. SFT는 pretrain 가중치 위에 fine-tuning — pretrain 가중치는 무관
|
||||
3. **재학습 시 clean 데이터로 from scratch** (기존 SFT 체크포인트가 아닌 base checkpoint에서) → 오염 완전 제거
|
||||
4. 188,234 clean 샘플로 재학습하면 이전 오염의 잔재 없음
|
||||
|
||||
### 5.3 최악의 시나리오: 고쳐도 안 되는 경우
|
||||
|
||||
| 시나리오 | 확률 | 대응 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| Phase A 후에도 반복률 >20% | 15% | Phase B (ORPO) 즉시 진행 |
|
||||
| Phase A+B 후에도 반복률 >10% | 10% | Unlikelihood Training loss 추가 |
|
||||
| 모든 Phase 후에도 반복률 >5% | 5% | 1B 한계 인정, 3B 전환 |
|
||||
| 재학습이 기존보다 악화 | <3% | 하이퍼파라미터 문제, LR 조정 |
|
||||
|
||||
**최악 시나리오 발생 시 손실**:
|
||||
- 시간: 최대 7.4시간
|
||||
- 수확: 최소한 **데이터 파이프라인 정비 + val split 확보 + 버그 수정** 완료 → 3B로 전환해도 이 인프라는 재사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 최종 판정
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||||
|
||||
### 수치 요약
|
||||
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||||
| 항목 | 현재 | Phase A | Phase A+B | Phase A+B+C |
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||||
|------|------|---------|-----------|-------------|
|
||||
| 반복률 (rep_penalty) | 17.7% | 8-13% | 3-7% | **2-5%** |
|
||||
| 반복률 (penalty 없이) | 30.7% | 15-25% | 8-15% | 5-12% |
|
||||
| ko_ifeval | 미측정 | 15-25% | 20-30% | **25-35%** |
|
||||
| 소요 시간 (누적) | 0 | 1.1h | 3.4h | 7.4h |
|
||||
|
||||
### 성공 확률
|
||||
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||||
| 목표 | 성공 확률 | 경로 |
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||||
|------|----------|------|
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||||
| 반복률 <10% (rep_penalty) | **85%** | Phase A만으로 가능 |
|
||||
| 반복률 <5% (rep_penalty) | **70%** | Phase A+B 필요 |
|
||||
| 반복률 <5% (penalty 없이) | **40%** | Phase A+B+C 전부 필요 |
|
||||
| ko_ifeval 20-35% | **65%** | Phase A+B+C |
|
||||
| 두 목표 동시 달성 | **55%** | Phase A+B+C |
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||||
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||||
### 권장 여부
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||||
## ✅ 권장: "고쳐서 간다"
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||||
**근거**:
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||||
1. **이미 수정 완료**: 코드 버그 2개 수정, 데이터 재처리 완료 — 재학습만 하면 됨
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||||
2. **비용 대비 효과**: Phase A는 40분이면 끝나고, 반복률 8-13%까지 확보 가능
|
||||
3. **점진적 개선 가능**: Phase A → B → C를 순차적으로 진행하며 매 단계 평가 가능
|
||||
4. **최악의 경우에도 손실 최소**: 7.4시간 투자로 최소한 인프라 정비 완료
|
||||
5. **3B 전환 시에도 재사용**: clean 데이터, val split, 수정된 코드는 3B SFT에 그대로 사용
|
||||
|
||||
**권장하지 않는 경우**:
|
||||
- ko_ifeval 40%+ 같은 **1B 한계를 넘는 목표**가 있다면 → 3B가 맞음
|
||||
- 시간이 매우 촉박하여 **40분도 아깝다면** → 현재 17.7%로 데모만 하고 3B로
|
||||
|
||||
### 실행 순서
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||||
|
||||
```
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||||
1. [즉시] Phase A: 재학습 시작 (40분)
|
||||
2. [Phase A 평가]
|
||||
- 반복률 <10%? → Phase B로 (ORPO)
|
||||
- 반복률 >15%? → 하이퍼파라미터 조정 (LR 1e-5, epoch 3-4)
|
||||
3. [Phase B 평가]
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- 반복률 <5%? → 목표 달성. Phase C는 선택적.
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- 반복률 5-10%? → Phase C (추가 데이터)
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- 반복률 >10%? → 1B 한계. 3B 전환 고려.
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```
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*"고쳐서 가는" 경로는 비용 효율적이고, 최악의 경우에도 인프라 투자를 회수할 수 있다. Phase A 40분의 투자로 현 상태를 크게 개선할 수 있으며, 이후 ORPO와 데이터 추가로 목표 달성 확률을 높일 수 있다."*
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||||
318
source/eval/decision/restart_scenario.md
Normal file
318
source/eval/decision/restart_scenario.md
Normal file
@@ -0,0 +1,318 @@
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# "처음부터 다시 시작" 시나리오 완전 분석
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**작성일**: 2026-02-26
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**역할**: "처음부터 제대로 다시" 옹호자
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**결론**: ✅ **1B SFT 재학습 강력 권장 (40분), 3B 전환은 병렬 준비**
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## 1. 현재 접근법의 근본적 한계
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### 1.1 발견된 버그/문제가 가중치에 미친 영향
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지금까지 발견된 문제들을 정리하면:
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| # | 버그/문제 | 가중치 오염 정도 | 제거 가능? |
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| 1 | 프롬프트 포맷 불일치 (`### 질문:` vs `<\|user\|>`) | ❌ 가중치 무관 (추론 버그) | 추론 코드만 수정 |
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| 2 | Dynamic padding 미작동 (4096 고정 패딩) | 🟡 간접 영향 — 학습 효율 저하로 실질 epoch 부족 | 재학습 필요 |
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| 3 | 트렁케이션 시 EOS 손실 (0.04%) | 🟢 미미 (61/159K 샘플) | 코드 이미 수정됨 |
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| 4 | `</s>` 리터럴 오염 데이터 113건 | 🟡 EOS 경계 혼란 유발 | 데이터 필터 필요 |
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| 5 | Output 내 Q/A 마커 ~550건 | 🟡 자체 루프 패턴 학습 | 데이터 필터 필요 |
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| 6 | OpenOrca 5배 업샘플링 → 과적합 | 🔴 가중치에 깊이 각인 | 재학습 필요 |
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| 7 | Val split 없음 → 과적합 감지 불가 | — | 재학습 시 추가 |
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| 8 | ~2 epoch만 학습 (업계 표준 3-5) | 🔴 underfitting | 재학습 필요 |
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| 9 | 짧은 output 10.4% (50자 미만) | 🟡 EOS 타이밍 학습 불안정 | 데이터 필터 필요 |
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### 1.2 "오염된 학습"의 가중치 잔류 여부
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**결론: 부분적으로 남아있고, 완전 제거 불가능.**
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SFT는 base model 위에 얇은 layer를 미세조정한 것이 아니라 **전체 가중치를 업데이트**한다. 5000 steps × lr=2e-5로 학습된 gradient update는 모든 layer에 분포되어 있으며:
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- OpenOrca 5배 업샘플링으로 인해 해당 소스의 패턴이 **과도하게 각인**
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- Q/A 마커 오염 데이터(550건)의 패턴도 가중치에 분산 저장
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- `</s>` 리터럴이 포함된 113건이 EOS 토큰 예측 확률 분포를 왜곡
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이들은 추가 학습(continual training)으로 "덮어쓸" 수는 있지만, **기존 오염을 정확히 역전시키는 것은 불가능**. 추가 학습은 새로운 gradient로 기존 가중치를 수정하지만, 이미 학습된 잘못된 패턴의 흔적(특히 low-rank subspace에서)은 완전히 사라지지 않는다.
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### 1.3 반복 퇴화 17.7%: 파라미터 문제 vs 가중치 문제
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수정 후 반복률 변화를 보면:
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```
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포맷 불일치 상태: 57% → 포맷 수정만으로 → 30.7% → +추론 파라미터 → 17.7%
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```
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**분석:**
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- 57% → 30.7% (포맷 수정): **추론 버그** — 가중치 무관 ✅
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- 30.7% → 17.7% (rep_penalty + no_repeat_ngram): **추론 파라미터** — 가중치 무관 ✅
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- **잔여 17.7%**: 이것이 **가중치 수준의 문제**
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17.7%의 구성:
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- 코드 설명 시 알파벳 나열 반복 (샘플 #2: 30.5%)
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- 리스트형 답변에서 유사 항목 반복 (샘플 #4: 21.3%, #7: 24.4%, #8: 23.8%)
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||||
- 단순 사실 답변은 정상 (샘플 #1: 0.0%, #9: 13.3%)
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||||
**결론: 17.7%는 가중치 수준 문제.** 원인:
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1. 학습 데이터 자체의 반복 패턴 (57건 직접 반복 + 수백 건 간접)
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2. 2 epoch의 underfitting으로 EOS 생성 신뢰도 부족
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3. OpenOrca 과잉 대표로 인한 다양성 결핍
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## 2. 처음부터 다시 한다면: 구체적 개선 사항
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### 2.1 SFT 데이터 파이프라인
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| 항목 | 현재 | 재시작 시 |
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|------|------|----------|
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| 포맷 | `<\|user\|>/<\|assistant\|>` ✅ | 동일 유지 |
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| EOS 처리 | 트렁케이션 시 손실 가능 | **코드 이미 수정됨** (`response_ids[-1] = eos_token_id`) |
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| Dynamic padding | 미작동 (고정 4096) | **코드 이미 수정됨** (가변 길이 반환) |
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| 품질 필터 | 기본 (50자, 30% 한글) | **강화**: 80자, 40% 한글, EOS/Q&A 오염 제거, 5-gram 반복 필터 |
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| Val split | 없음 | **5% val split** (prepare_sft_data.py에 이미 구현됨) |
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| 가중치 샘플링 | OpenOrca 5.0× | **OpenOrca 2.0×** (이미 수정됨) |
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| 예상 데이터 | 159K | **~120-130K** (필터링 후) |
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||||
**핵심 변경: `prepare_sft_data.py`를 다시 실행하면 된다.** 코드에 이미 enhanced filter와 수정된 가중치가 반영되어 있다.
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### 2.2 학습 하이퍼파라미터
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| 파라미터 | 현재 | 재시작 시 | 근거 |
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|---------|------|----------|------|
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| max_steps | 5,000 (~2 epoch) | **7,500-10,000** (3-4 epoch) | 업계 표준 3-5 epoch |
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| lr | 2e-5 | **2e-5** 유지 | 업계 표준, loss curve 안정 |
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||||
| warmup | 150 (3%) | **225-300** (3%) | steps 증가에 비례 |
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| NEFTune alpha | 10.0 | **10.0** 유지 | 159K 데이터에 적합 |
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||||
| val_data | 없음 | **val.jsonl** 전달 | 과적합 모니터링 |
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||||
| save_interval | 500 | **500** 유지 | best checkpoint 선택 가능 |
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### 2.3 추가 고려사항
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- **`<|user|>` / `<|assistant|>` 특수 토큰 등록**: 현재 서브워드 분할됨. 단일 토큰으로 등록하면 더 robust하나 base model 재학습 필요 → **SFT에서는 현행 유지, 3B에서 반영**
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||||
- **Repetition penalty loss (Unlikelihood Training)**: 중기 옵션. 재시작 1차에는 데이터 품질 개선만으로 충분할 것
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## 3. 업계 최고 수준 SFT 파이프라인 비교
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### 3.1 주요 프레임워크 비교
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| 기능 | 현 프로젝트 (수정 후) | LLaMA-Factory | TRL SFTTrainer | Axolotl |
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|------|---------------------|---------------|----------------|---------|
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| Completion-only loss | ✅ (labels=-1) | ✅ | ✅ (DataCollator) | ✅ |
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| Dynamic padding | ✅ (수정됨) | ✅ | ✅ | ✅ |
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| Sample packing | ❌ | ✅ | ✅ (`packing=True`) | ✅ |
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| EOS 보장 | ✅ (수정됨) | ✅ | ✅ | ✅ |
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| Val monitoring | ✅ (구현됨) | ✅ | ✅ | ✅ |
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| Flash Attention | ✅ (64-align) | ✅ | ✅ | ✅ |
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| NEFTune | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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### 3.2 `packing=True` + `completion_only_loss` 분석
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**Sample Packing**: 여러 짧은 샘플을 하나의 시퀀스에 연결하여 패딩 완전 제거.
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```
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Before packing (dynamic padding):
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[sample1 (200 tok)] [pad pad pad ... (312 pad)] = 512 total
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[sample2 (480 tok)] [pad pad pad ... (32 pad)] = 512 total
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||||
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||||
After packing:
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||||
[sample1 (200 tok)][sample2 (480 tok)][pad ... (344)] = 1024 total
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→ 2 samples in 1 sequence, less padding waste
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```
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||||
**현 프로젝트 적용 가능성:**
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- 평균 시퀀스 ~500 토큰이므로 packing 효과 **매우 큼** (4096 대비 88% 절약 → packing으로 추가 20-30% 절약)
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||||
- 그러나 구현 복잡도 높음: attention mask에 sample boundary 처리 필요
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||||
- **권장: 현재 dynamic padding만으로도 충분한 개선. Packing은 3B 또는 TRL 전환 시 도입.**
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||||
### 3.3 현 프로젝트에 바로 적용 가능한 것
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1. ✅ **이미 적용됨**: Dynamic padding, EOS 보장, completion-only loss, NEFTune
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2. 🟡 **미적용이나 중요도 낮음**: Sample packing (구현 복잡, 현재 효율 충분)
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||||
3. 🟡 **미적용이나 고려 가치**: TRL SFTTrainer 전환 (커스텀 LLM 클래스 호환성 확인 필요)
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## 4. 3B 모델로의 전환 타이밍
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### 4.1 1B 재학습 vs 바로 3B
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| 기준 | 1B 재학습 | 바로 3B |
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|------|----------|---------|
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| 소요 시간 | ~40분 SFT | ~26시간 pretrain + ~2시간 SFT |
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| 리스크 | 낮음 (검증된 파이프라인) | 중간 (새 아키텍처 설정 필요) |
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||||
| 기대 품질 | 반복률 17.7% → **5-8%** 예상 | 반복률 **2-5%** 예상 |
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||||
| ko_ifeval | 20-30% 예상 | 35-45% 예상 |
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| 학습 검증 | 즉시 가능 | 26시간 후에야 확인 가능 |
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||||
### 4.2 Chinchilla Scaling Law 분석
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```
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Chinchilla 최적 학습 데이터 = 20 × 파라미터 수
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1B 모델: 20 × 1B = 20B tokens (현재 ~8.91B → 부족하지만 SFT에는 충분)
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||||
3B 모델: 20 × 3B = 60B tokens (현재 데이터 ~150B → 충분)
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||||
70 × 3B = 210B tokens (최적 → 150B로 71% 수준)
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```
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**현재 150B tokens 데이터는 3B 학습에 충분하다** (Chinchilla 최소 기준의 2.5배).
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### 4.3 3B가 반복 퇴화를 구조적으로 덜 겪는가?
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**예, 스케일 효과가 있다.** 근거:
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||||
1. **Representation capacity**: 3B는 1B 대비 ~2.5배 파라미터 → EOS 예측, 반복 회피 등 복잡한 패턴을 더 정확하게 학습
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||||
2. **Attention head 수 증가**: 더 많은 head가 "이전에 말한 것" 추적에 전용 가능
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||||
3. **경험적 증거**: Open Ko-LLM 리더보드에서 3B 모델들은 1B 대비 일관되게 반복률 낮음
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||||
4. **같은 SFT 데이터라도 3B가 더 잘 일반화**: 더 큰 모델이 same data에서 더 많은 패턴 추출
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||||
### 4.4 권장: **1B 재학습 먼저, 3B 병렬 준비**
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```
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Day 0: 데이터 재준비 (30분) + 1B SFT 재학습 (40분) = 오늘 완료
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Day 0: 결과 평가 (30분) → 1B 기준선 확보
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Day 1-2: 3B 아키텍처 설정 + pretrain 시작 (26시간)
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Day 2-3: 3B SFT (2시간) + 평가
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```
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||||
**이유:**
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- 1B 재학습은 비용이 너무 낮다 (40분). 안 할 이유가 없다.
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- 1B 결과로 파이프라인 검증 → 3B에 동일한 (검증된) 파이프라인 적용
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- 3B pretrain 동안 1B 모델을 배포/데모에 사용 가능
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## 5. "다시 시작"의 타임라인
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### 5.1 상세 타임라인
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| 단계 | 작업 | 소요 시간 | 누적 |
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|------|------|----------|------|
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| **A. 데이터 재준비** | `prepare_sft_data.py` 재실행 (강화 필터 적용) | **20-30분** | 30분 |
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| **B. 1B SFT 재학습** | 7500 steps, 8×B200, dynamic padding 적용 | **30-40분** | 1시간 |
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||||
| **C. 1B 평가** | 반복률 + 생성 품질 + (선택) ko_ifeval | **30분-2시간** | 1.5-3시간 |
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||||
| **D. 3B pretrain** | 150B tokens, 8×B200 | **~26시간** | 27-29시간 |
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||||
| **E. 3B SFT** | 동일 데이터, 10000 steps | **1.5-2시간** | 29-31시간 |
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||||
| **F. 3B 평가** | 전체 벤치마크 | **2-4시간** | 31-35시간 |
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### 5.2 현재 고쳐서 가는 시간 vs 재시작
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| 경로 | 소요 시간 | 예상 최종 품질 |
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|------|----------|---------------|
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| **경로 A: 현재 모델에서 추가 학습** | 추가 SFT 40분 + 평가 2시간 = ~3시간 | 반복률 12-15%, 잔여 오염 |
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||||
| **경로 B: 1B 클린 재학습** | 데이터 30분 + SFT 40분 + 평가 2시간 = **~3시간** | 반복률 **5-8%**, 오염 없음 |
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||||
| **경로 C: 3B 처음부터** | 데이터 30분 + pretrain 26시간 + SFT 2시간 + 평가 4시간 = **~33시간** | 반복률 **2-5%**, ko_ifeval 35-45% |
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||||
**경로 A와 B의 시간이 거의 같은데, B가 품질이 확실히 높다.** 이것이 재시작을 권장하는 핵심 이유다.
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## 6. 재시작의 리스크와 예방
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### 6.1 "다시 해도 또 새로운 문제가 나올 수 있다"
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| 리스크 | 확률 | 예방 방법 |
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|--------|------|----------|
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| 데이터 파이프라인 새 버그 | 낮음 | 코드 이미 수정/검증됨, 단위 테스트 추가 |
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| 과적합 감지 실패 | 낮음 | val split 이번엔 반드시 사용 |
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| 새로운 유형의 반복 | 중간 | 다양한 프롬프트로 평가, rep_penalty 보험 |
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| 학습 불안정 (loss spike) | 낮음 | 기존 학습에서 안정적이었음, 동일 lr 사용 |
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| 데이터 필터 과도 → 데이터 부족 | 낮음 | 120K 여전히 충분 (3-4 epoch에 적합) |
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### 6.2 지금까지의 교훈 반영 체크리스트
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```
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✅ 추론 시 올바른 프롬프트 포맷 (<|user|>/<|assistant|>) 사용
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✅ Dynamic padding 실제 작동 확인 (배치별 가변 길이)
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✅ 트렁케이션 시 EOS 강제 삽입
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✅ EOS 리터럴 / Q&A 마커 오염 데이터 필터링
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✅ 가중치 샘플링 정상화 (5.0 → 2.0)
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✅ Val split으로 과적합 모니터링
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||||
✅ 3-4 epoch 충분히 학습
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✅ 평가 시 rep_penalty=1.1 + no_repeat_ngram=3 기본 적용
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✅ 다양한 프롬프트 유형으로 종합 평가
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```
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### 6.3 성공 확률 추정
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- **위 체크리스트 100% 반영 시**: 반복률 5-8% 달성 확률 **85-90%**
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- **기존 대비 개선**: 반복률 17.7% → 5-8% (55-70% 감소)
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- **실패 시나리오**: 반복률이 10-15%에 머무는 경우 → 추가 대응 (ORPO/DPO)
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## 7. 최종 결론 및 권장
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### 7.1 "다시 시작"이 필요한 근본적 이유
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**필요하다.** 이유:
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1. **비용이 거의 없다** — 1B SFT 재학습은 40분. 기존 모델에서 추가 학습하는 시간과 동일.
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2. **오염된 가중치 위에 쌓는 것은 비효율적** — OpenOrca 5배 업샘플링 + Q/A 마커 오염의 흔적이 남아있는 상태에서 추가 학습하면, 새 gradient가 오래된 오염을 완전히 덮지 못함.
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||||
3. **모든 수정 사항이 이미 코드에 반영됨** — sft_dataset.py (dynamic padding, EOS 보장), prepare_sft_data.py (강화 필터, 가중치 수정) 모두 수정 완료. 실행만 하면 됨.
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||||
4. **깨끗한 기준선이 필요** — 3B로 스케일업하기 전에, 깨끗한 1B 결과가 있어야 파이프라인이 올바른지 검증 가능.
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### 7.2 다시 시작 시 예상 최종 품질
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| 지표 | 현재 (수정 추론) | 1B 재학습 예상 | 3B 재학습 예상 |
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| 반복률 (3-gram) | 17.7% | **5-8%** | **2-5%** |
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| 반복률 (rep_penalty 없이) | ~30% | **10-15%** | **5-10%** |
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| EOS 정상 종료율 | ~60% | **85-90%** | **90-95%** |
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| ko_ifeval (추정) | 15-25% | **20-30%** | **35-45%** |
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| ko_winogrande (추정) | 50-55% | **53-58%** | **60-68%** |
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||||
| 한국어 답변 자연스러움 | 중간 | **중상** | **상** |
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### 7.3 타임라인
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```
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[오늘 — 3시간]
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├── 데이터 재준비: prepare_sft_data.py 재실행 (30분)
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├── 1B SFT 재학습: 7500 steps (40분)
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└── 평가: 반복률 + 생성 품질 (30분-2시간)
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||||
[내일-모레 — 30시간]
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├── 3B pretrain (26시간, 백그라운드)
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├── 3B SFT (2시간)
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||||
└── 3B 전체 평가 (2-4시간)
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```
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||||
### 7.4 최종 권장
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||||
| 권장 | 근거 |
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|------|------|
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| ✅ **1B SFT 즉시 재학습** | 40분 투자, 반복률 17.7% → 5-8% 예상, 리스크 극히 낮음 |
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| ✅ **3B pretrain 병렬 시작** | 1B 재학습 결과로 파이프라인 검증 후 동일 파이프라인 적용 |
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||||
| ❌ **현재 가중치에서 추가 학습** | 같은 시간으로 더 낮은 품질. 오염 잔류 위험. |
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||||
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||||
**한 줄 요약: 40분이면 깨끗한 모델을 얻을 수 있는데, 오염된 모델에 40분을 더 쓸 이유가 없다.**
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||||
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---
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||||
## 부록: 재학습 실행 명령어
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||||
```bash
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# Step 1: 데이터 재준비 (강화 필터 + 수정된 가중치 적용)
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cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
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||||
python data/prepare_sft_data.py --output_dir data/sft_v2/ --val_split 0.05
|
||||
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||||
# Step 2: 1B SFT 재학습
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||||
torchrun --nproc_per_node=8 train/sft.py \
|
||||
--base_checkpoint checkpoints/korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000 \
|
||||
--sft_data data/sft_v2/train.jsonl \
|
||||
--val_data data/sft_v2/val.jsonl \
|
||||
--checkpoint_dir checkpoints/korean_1b_sft_v2 \
|
||||
--max_steps 7500 \
|
||||
--batch_size 4 \
|
||||
--grad_accum 2 \
|
||||
--lr 2e-5 \
|
||||
--warmup_steps 225 \
|
||||
--use_fp8
|
||||
|
||||
# Step 3: 평가
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python eval/test_generation_params.py \
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--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft_v2/checkpoint-0007500
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```
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201
source/eval/domain_survey/academic.md
Normal file
201
source/eval/domain_survey/academic.md
Normal file
@@ -0,0 +1,201 @@
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# 한국어 학술논문/연구보고서 도메인 데이터 전수 조사
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**조사일**: 2026-02-27
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**목적**: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 학술논문/연구보고서/학위논문 데이터 공개 현황 파악
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## 1. 전체 데이터셋 목록
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| # | 데이터셋 | 출처 | 크기 | 라이선스 | 내용 | 분야 | 다운로드 | 우선순위 |
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|---|---------|------|------|----------|------|------|----------|--------|
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| 1 | [amphora/korean_science_papers](https://huggingface.co/datasets/amphora/korean_science_papers) | HF | 17k행, 147MB | 미명시 | **전문(full text)** | 이공계(생물·화학 위주) | HF 직접 ✅ | **9** |
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| 2 | [ddokbaro/KCI_data](https://huggingface.co/datasets/ddokbaro/KCI_data) | HF/KCI | 2.34M행 | 미명시 | 초록(영문 포함) | 전분야 (의학 포함) | HF 직접 ✅ | **8** |
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||||
| 3 | [minpeter/arxiv-abstracts-korean](https://huggingface.co/datasets/minpeter/arxiv-abstracts-korean) | HF/arXiv | 50행 | 미명시 | 영문 초록 + 한국어 번역 | 이공계 | HF 직접 ✅ | **3** |
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| 4 | [AI-Hub: 필수의료 의학지식 데이터](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71875) | AI-Hub | ~101M 토큰(원문), 19,201 QA쌍 | AI-Hub 이용약관 | 학술논문+가이드라인+교과서 (원문+QA) | 의학(내과·산부인과·소아과·응급) | 신청 후 다운로드 🔐 | **8** |
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| 5 | [KCI Open API](https://www.kci.go.kr/) | KCI | ~500만 논문 메타+초록 | KCI 이용약관 | 메타데이터 + 초록 | 전분야(KCI 등재지) | API Key 신청 🔐 | **7** |
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| 6 | [KISTI ScienceON API](https://scienceon.kisti.re.kr/) | KISTI | 수백만 논문 | KISTI 이용약관 | 메타데이터 + 일부 전문 | 이공계(SCIE/SCOPUS 포함) | API Key 신청 🔐 | **7** |
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| 7 | [RISS Open API](https://www.riss.kr/) | RISS | 수천만 학위논문/학술지 | RISS 이용약관 | 메타+초록+일부 전문(OA) | 전분야(학위논문 포함) | API Key 신청 🔐 | **6** |
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| 8 | [NDSL (ScienceON 통합)](https://scienceon.kisti.re.kr/) | KISTI/NDSL | 수백만 건 | KISTI 이용약관 | 메타데이터 + 초록 | 이공계/기술 | API Key 신청 🔐 | **5** |
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| 9 | [DBpia 학술논문](https://www.dbpia.co.kr/) | DBpia | 약 400만 논문 | 유료/계약 기반 | 전문(PDF) | 인문·사회·이공 전분야 | **계약 필요** ❌ | **2** |
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| 10 | [AI-Hub: 한-영 과학기술 번역 코퍼스](https://www.aihub.or.kr/) | AI-Hub | ~170만 문장쌍 | AI-Hub 이용약관 | 과학기술 논문 번역문 | 이공계 | 신청 후 다운로드 🔐 | **6** |
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## 2. Top 3 상세 분석
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### 🥇 #1: `amphora/korean_science_papers`
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**평가 점수: 9/10**
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **URL** | https://huggingface.co/datasets/amphora/korean_science_papers |
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| **크기** | 17,000행, 147MB (압축) |
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| **라이선스** | 미명시 (README 없음, 출처 확인 필요) |
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| **내용** | 한국어 과학 논문 **전문(full text)** — 한자/LaTeX 수식 포함 |
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| **분야** | 이공계 중심 (생물학, 화학, 의생명) |
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| **업데이트** | 2025-07-02 |
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||||
| **다운로드** | HuggingFace 직접 (`datasets.load_dataset("amphora/korean_science_papers")`) |
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||||
| **특이사항** | LaTeX 수식 포함, OCR 기반 PDF 변환 추정, 분야 태그 없음 |
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||||
**샘플 데이터 형식**:
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||||
```json
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||||
{
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||||
"text": "한국어 과학논문 전문 텍스트 (수식, 표, 참고문헌 포함)..."
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||||
}
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||||
```
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||||
**장점**: 한국어 학술 전문 텍스트 rare source, 즉시 다운로드 가능
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**단점**: 라이선스 불분명, 메타데이터(분야, 연도, 학술지) 없음, 규모 소규모(17k)
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### 🥈 #2: `ddokbaro/KCI_data`
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**평가 점수: 8/10**
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **URL** | https://huggingface.co/datasets/ddokbaro/KCI_data |
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| **크기** | 2,340,000행 (~2.34M) |
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| **라이선스** | 미명시 (KCI 원데이터 기반) |
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| **내용** | KCI 논문 초록 + 메타데이터 (한영 혼재) |
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| **분야** | 전분야 (의학·의생명 비중 높음) |
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| **업데이트** | 2025-01-24 |
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| **다운로드** | HuggingFace 직접 (`datasets.load_dataset("ddokbaro/KCI_data")`) |
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| **특이사항** | 영문 초록 포함, 일부 한국어 초록. KCI API로 수집한 데이터로 추정 |
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||||
**샘플 데이터 형식** (Viewer 기준):
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||||
```json
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{
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||||
"abstracts": {"abstract1": "...", "abstract2": "..."},
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||||
"metadata": { ... }
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||||
}
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||||
```
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||||
**장점**: 대규모(2.34M), 즉시 다운로드 가능, 학술 도메인 어휘 풍부
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**단점**: 영문 비중 불명확, 초록 수준(전문 없음), 라이선스 불분명
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### 🥉 #3: `AI-Hub 필수의료 의학지식 데이터`
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**평가 점수: 8/10**
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **URL** | https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71875 |
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| **크기** | 원문 약 1억 토큰(국문+영문), QA 19,201쌍 |
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| **라이선스** | AI-Hub 이용약관 (비상업적 학술 연구 허용) |
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| **내용** | 학술논문/저널 원문, 학회 가이드라인, 의학 교과서 + QA 데이터셋 |
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| **분야** | 의학 (내과, 산부인과, 소아청소년과, 응급의학) |
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| **업데이트** | 2025-06-30 |
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| **다운로드** | AI-Hub 회원가입 → 신청 → 승인 후 다운로드 (내국인 한정) |
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| **특이사항** | Big5 병원 4곳 참여, 전문 + QA 동시 제공, JSON 포맷 |
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**국문 원천데이터 상세**:
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| 출처 | 토큰 수 |
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|------|---------|
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| 학술 논문 및 저널 | 15,928,056 |
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| 학회 가이드라인 | 7,709,412 |
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| 의학 교과서 | 647,538 |
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| 기타(동의서 등) | 39,799,317 |
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**장점**: 고품질 QA 포함, 의학 도메인 전문 어휘, JSON 정형화
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**단점**: 의학 단일 분야, 내국인 신청 필요, 기타(동의서) 비중이 높아 정제 필요
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## 3. API 신청 방법 정리
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### KCI (한국학술지인용색인) Open API
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- **URL**: https://www.kci.go.kr/
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- **제공 데이터**: 논문 메타데이터, 초록, 인용 정보
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||||
- **신청 방법**:
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1. https://www.kci.go.kr 회원가입
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||||
2. 상단 메뉴 → 오픈API 신청
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3. 활용목적 기재 후 API Key 발급 (심사 없이 즉시 발급 가능)
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||||
- **제약**: 초록만 제공, 전문은 제공 안 함
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- **API 예시**: `GET https://www.kci.go.kr/kciportal/po/openapi/openApiSerList.kci?apiCode=...&apiKey=<KEY>`
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||||
- **비용**: 무료
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### KISTI ScienceON (NDSL 통합) API
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||||
- **URL**: https://scienceon.kisti.re.kr/
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||||
- **제공 데이터**: 국내외 논문 메타+초록 (KCI, SCOPUS, PubMed 등 통합)
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||||
- **신청 방법**:
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1. ScienceON 회원가입
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||||
2. 오픈API 메뉴 → API Key 신청
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||||
3. 활용목적 제출 → 심사 후 발급 (1~3일)
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||||
- **제약**: 전문(full text)은 원칙적으로 제공 안 함, 초록 위주
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||||
- **비용**: 무료 (상업적 이용 제한)
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### RISS Open API
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||||
- **URL**: https://www.riss.kr/ (OpenAPI 메뉴)
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||||
- **제공 데이터**: 학위논문/학술지/단행본 메타+일부 초록. **OA 논문 전문 링크** 포함
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||||
- **신청 방법**:
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1. RISS 회원가입
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2. 마이페이지 → Open API 신청
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3. 목적 기재 → 즉시 또는 1~2일 내 발급
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- **특징**: 학위논문(석사/박사) 메타데이터 강점. OA 논문은 PDF 링크 제공
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- **비용**: 무료
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### AI-Hub 데이터 신청
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||||
- **URL**: https://www.aihub.or.kr/
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||||
- **신청 방법**:
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1. AI-Hub 회원가입 (내국인 실명인증 필요)
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||||
2. 원하는 데이터셋 페이지 → "다운로드" 버튼
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3. 활용목적 기재 → 자동 승인 (대부분 즉시) 또는 1~3일
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||||
4. 데이터 다운로드 (PC에서만 가능)
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||||
- **비용**: 무료 (비상업적 연구 목적)
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||||
- **주의**: 데이터 재배포 금지, 논문/결과물 발표 시 AI-Hub 출처 명기
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||||
### DBpia (참고 - 권장하지 않음)
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||||
- **URL**: https://www.dbpia.co.kr/
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- 기관 구독 또는 개인 유료 결제 필요
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||||
- 대량 다운로드/API 제공 없음 → **LLM 학습용으로 사용 불가**
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## 4. 추가 탐색 권장 소스
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| 소스 | URL | 내용 | 비고 |
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|------|-----|------|------|
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||||
| arXiv Korean subset | https://arxiv.org/search/?query=korean&searchtype=all | arXiv 한국어 포함 논문 | Python으로 bulk 수집 가능 |
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||||
| PubMed Open Access | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/tools/openftlist/ | 의학 OA 전문 | 한국 저자 한국어 초록 포함 |
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||||
| DOAJ Korea | https://doaj.org/search/journals?query=korea | OA 학술지 | 학술지 전문 무료 |
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||||
| 국회전자도서관 | https://dl.nanet.go.kr/ | 연구보고서 원문 | OA 많음 |
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||||
| 한국교육학술정보원(KERIS) | https://www.riss.kr/ | RISS와 동일 | - |
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## 5. 요약 및 권장 전략
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### 즉시 사용 가능 (HuggingFace 직접 다운로드)
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1. `amphora/korean_science_papers` — 147MB, 한국어 과학논문 전문. **라이선스 확인 후 즉시 사용 가능**
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2. `ddokbaro/KCI_data` — 2.34M행, KCI 초록 대규모. **즉시 사용 가능**
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||||
3. `minpeter/arxiv-abstracts-korean` — 소규모(50개), arXiv 초록 한영. 보조 자료 수준
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||||
### 신청 후 확보 가능 (1주 이내)
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4. AI-Hub 필수의료 의학지식 데이터 — 의학 전문, 고품질 QA 포함
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||||
5. KCI Open API — 초록 대규모 수집 가능 (스크래핑 필요)
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||||
6. RISS Open API — 학위논문 메타/초록 + OA 전문 링크
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||||
### 권장 우선순위 실행 계획
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```
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1단계 (즉시): HF 직접 다운로드
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- amphora/korean_science_papers (전문 확보)
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||||
- ddokbaro/KCI_data (초록 대규모)
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||||
2단계 (1주): AI-Hub 신청
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||||
- 필수의료 의학지식 데이터 (의학 도메인 강화)
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||||
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||||
3단계 (2-4주): API 신청 후 수집
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||||
- KCI API → 논문 메타+초록 대규모 수집
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||||
- RISS API → 학위논문 초록 + OA 전문
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||||
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||||
4단계 (장기): OA 전문 수집
|
||||
- RISS OA 링크 통해 학위논문 전문 PDF → 텍스트 변환
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||||
- PubMed Central OA 한국 저자 논문 수집
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||||
```
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||||
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||||
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||||
*조사 방법: HuggingFace Hub 키워드 검색(korean academic/science/thesis/KCI/RISS), AI-Hub 웹 크롤링, KCI/RISS/KISTI 공식 홈페이지 직접 확인*
|
||||
467
source/eval/domain_survey/code_math.md
Normal file
467
source/eval/domain_survey/code_math.md
Normal file
@@ -0,0 +1,467 @@
|
||||
# 코드 / 수학 / 과학 데이터셋 전수 조사
|
||||
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||||
> **목적**: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 코딩·수학·과학 데이터셋 전수 조사
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||||
> **작성일**: 2026-02-27
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||||
> **조사 범위**: HuggingFace Hub, bigcode, AI-Hub 등
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## 1. 코드 데이터셋
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### 1.1 전체 목록 테이블
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| # | 데이터셋 | 규모 | 언어 | 한국어 주석 | 라이선스 | 형태 | 추천도 |
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|---|---------|------|------|------------|---------|------|--------|
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||||
| 1 | **bigcode/the-stack-v2-dedup** | 32.1TB / ~900B tok | 600+ 언어 | 일부 포함 (필터 필요) | 혼합 (permissive only) | raw code | ★★★★★ |
|
||||
| 2 | **bigcode/starcoderdata** | 783GB / ~250B tok | 86 언어 | 일부 포함 | 혼합 (permissive) | clean code+docs | ★★★★☆ |
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||||
| 3 | **nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko** | 78.3k samples | 한국어+코드 | ✅ 한국어 질문 | 미상 (GPT-4 번역) | instruction-output | ★★★★☆ |
|
||||
| 4 | **nickrosh/Evol-Instruct-Code-80k-v1** | 78.3k samples | 영어+코드 | ❌ | MIT | instruction-output | ★★★☆☆ |
|
||||
| 5 | **CodeResearch/Code-Evol-Instruct-OSS** | 4.31k samples | 영어+코드 | ❌ | 오픈소스 | instruction-output | ★★☆☆☆ |
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||||
| 6 | **bigcode/the-stack-v2** | 67.5TB full | 600+ 언어 | 일부 포함 | 혼합 | raw code (SWHID) | ★★★★☆ |
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### 1.2 Top 3 상세 분석
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#### 🥇 1위: `bigcode/the-stack-v2-dedup`
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack-v2-dedup |
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||||
| **전체 크기** | Full: 67.5TB / **Dedup: 32.1TB** / Train tokens: ~900B |
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||||
| **파일 수** | 3.28B unique files, 104.2M GitHub repositories |
|
||||
| **언어 수** | 658개 프로그래밍/마크업 언어 |
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||||
| **수집 기간** | GitHub 2023-09-06 기준 |
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||||
| **근중 언어** | Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C#, Go, Rust 등 |
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||||
| **한국어 주석 비율** | 직접 측정 없음. GitHub 한국어 레포 기준 추정 ~1-3% |
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||||
| **라이선스 구조** | permissive 라이선스만 포함 (MIT, Apache-2.0, BSD 등), 파일별 provenance 제공 |
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||||
| **접근 방법** | SoftwareHeritage+INRIA 동의 필요 (AWS S3 bulk download) |
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||||
| **전처리 수준** | Near-dedup 완료, PII 제거 필요, 언어별 필터링 가능 |
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||||
| **주요 메타데이터** | repo_name, detected_licenses, star/fork count, language, is_vendor, length_bytes |
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||||
| **특이사항** | 실제 파일 콘텐츠는 SWH S3에서 별도 다운로드 필요 |
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||||
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||||
**추천 이유**:
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||||
- 최대 규모의 오픈소스 코드 데이터셋
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||||
- permissive 라이선스만 포함해 법적 리스크 낮음
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||||
- 언어별 서브셋 로드 가능 (`load_dataset("bigcode/the-stack-v2-dedup", "Python")`)
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||||
- StarCoder2 학습 베이스 데이터
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||||
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||||
**한국어 LLM 활용 전략**:
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||||
```python
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||||
# Python 서브셋만 로드
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||||
ds = load_dataset("bigcode/the-stack-v2-dedup", "Python", split="train")
|
||||
# 한국어 주석 포함 파일 필터링 (heuristic)
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||||
korean_ds = ds.filter(lambda x: any(ord(c) > 0xAC00 for c in x.get("content", "")))
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
#### 🥈 2위: `bigcode/starcoderdata`
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||||
| 항목 | 내용 |
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||||
|------|------|
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||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/bigcode/starcoderdata |
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||||
| **전체 크기** | **783GB / ~250B tokens** |
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||||
| **언어 수** | 86개 프로그래밍 언어 |
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||||
| **추가 데이터** | GitHub Issues (54GB), Jupyter Notebooks (13GB), GitHub Commits (32GB) |
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||||
| **한국어 주석 비율** | 직접 통계 없음. GitHub 한국 개발자 레포 포함 |
|
||||
| **라이선스** | 원본 레포 라이선스 준수, Terms 동의 필요 |
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||||
| **전처리 수준** | **이미 dedup + clean + PII 제거 완료** |
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||||
| **Downloads** | 15,556/월 (인기 데이터셋) |
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||||
| **사용 모델** | StarCoder, StarCoderBase 학습 데이터 |
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||||
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||||
**추천 이유**:
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- The Stack v2보다 작지만 **이미 정제된 상태** (바로 학습 가능)
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||||
- GitHub Issues/Jupyter/Commits 포함으로 다양한 코드 컨텍스트
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||||
- StarCoder 논문에서 검증된 품질
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||||
|
||||
**활용법**:
|
||||
```python
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||||
# Python만 로드
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||||
ds = load_dataset("bigcode/starcoderdata", data_dir="python", split="train")
|
||||
# jupyter notebooks
|
||||
ds = load_dataset("bigcode/starcoderdata", data_dir="jupyter-scripts-dedup-filtered")
|
||||
```
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
#### 🥉 3위: `nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko`
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||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko |
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||||
| **샘플 수** | **78,326개** |
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||||
| **형태** | instruction-output 페어 (SFT용) |
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||||
| **한국어** | ✅ 질문(instruction)이 한국어로 번역됨 |
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||||
| **코드 언어** | Python 중심, 알고리즘/자료구조/코딩문제 |
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||||
| **원본** | nickrosh/Evol-Instruct-Code-80k-v1 (GPT-4 번역) |
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||||
| **라이선스** | 미명시 (GPT-4 output 포함 주의) |
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||||
| **Downloads** | 23/월 |
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||||
| **전처리** | 번역 품질 일부 이슈 (기계번역 오류 존재) |
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||||
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||||
**추천 이유**:
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||||
- **즉시 SFT에 활용 가능한 한국어 코딩 instruction 데이터**
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- 78k 규모로 파인튜닝용으로 충분
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- instruction이 한국어로 됨 → 한국어 질문에 코드 응답하는 능력 학습
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||||
**주의사항**:
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- GPT-4 번역 기반 → 라이선스 불명확 (상업 사용 주의)
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||||
- 번역 품질 검토 후 필터링 권장
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- 일부 instruction이 어색한 한국어
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---
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### 1.3 코드 데이터 수집 전략 요약
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||||
```
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||||
Pretrain용:
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||||
우선순위 1: bigcode/starcoderdata (Python, JavaScript, etc.) → 즉시 사용 가능
|
||||
우선순위 2: bigcode/the-stack-v2-dedup (필요 언어 서브셋) → 규모 확대 시
|
||||
|
||||
SFT용:
|
||||
우선순위 1: nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko → 한국어 코딩 Q&A
|
||||
우선순위 2: nickrosh/Evol-Instruct-Code-80k-v1 (영어) → 번역 또는 직접 사용
|
||||
|
||||
한국어 주석 코드 추출:
|
||||
the-stack-v2-dedup에서 한글 포함 파일 필터링 (regex: [\uAC00-\uD7A3])
|
||||
→ 한국 개발자가 작성한 코드 추출 가능
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||||
```
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---
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## 2. 수학 데이터셋
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### 2.1 전체 목록 테이블
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| # | 데이터셋 | 규모 | 언어 | 난이도 | 풀이과정 | 라이선스 | 추천도 |
|
||||
|---|---------|------|------|--------|---------|---------|--------|
|
||||
| 1 | **kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean** | 193k | 한국어+영어 | 초등~중학 | ✅ | 미상 | ★★★★★ |
|
||||
| 2 | **re2panda/grade_school_math_korean** | 7.47k | 한국어 | 초등~중학 | ✅ | MIT | ★★★★☆ |
|
||||
| 3 | **openai/gsm8k** | 8.5k | 영어 | 초등~중학 | ✅ (CoT) | MIT | ★★★★☆ |
|
||||
| 4 | **open-web-math/open-web-math** | 6.3B tok | 영어 | 전 난이도 | ❌ (raw) | ODC-By | ★★★☆☆ |
|
||||
| 5 | **hendrycks/math** | 12.5k | 영어 | 고등~대학 | ✅ | MIT | ★★★☆☆ |
|
||||
| 6 | **Quadyun/Korean_SAT_MATH** | 120 | 한국어 | 수능 수준 | 일부 | 미상 | ★★☆☆☆ |
|
||||
| 7 | **kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs** | 193k | 한국어 | 초등~중학 | ✅ (DPO) | 미상 | ★★★★☆ |
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### 2.2 Top 3 상세 분석
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#### 🥇 1위: `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean`
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean |
|
||||
| **샘플 수** | **193,264개** |
|
||||
| **언어** | 한국어 + 영어 (이중 언어) |
|
||||
| **난이도** | 초등~중학교 수준 수학 문장제 |
|
||||
| **문제 유형** | 수 계산, 비율, 나이 문제, 기하, 확률, 방정식 등 |
|
||||
| **풀이 과정** | ✅ 상세 단계별 풀이 포함 |
|
||||
| **형태** | 문제(한국어) + 풀이(한국어) + 문제(영어) + 풀이(영어) |
|
||||
| **원본** | Microsoft Orca-Math (Synthetic data) |
|
||||
| **Downloads** | 396/월 |
|
||||
|
||||
**데이터 예시**:
|
||||
```
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||||
문제: 정국이 5위입니다. 정국보다 결승선을 먼저 통과한 사람의 수를 찾아보세요.
|
||||
풀이: 정국이 5위라면 4명이 정국보다 먼저 결승선을 통과한 셈입니다.
|
||||
|
||||
문제: 숫자를 10으로 나눈 값은 6입니다. 윤기는 특정 숫자로부터 15를 빼서 결과를 얻었습니다.
|
||||
풀이: x / 10 = 6 → x = 60 → 결과 = 60 - 15 = 45
|
||||
```
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||||
|
||||
**추천 이유**:
|
||||
- **가장 큰 한국어 수학 데이터셋** (193k)
|
||||
- 이중언어로 한국어-영어 수학 추론 능력 동시 학습
|
||||
- 단계별 풀이로 Chain-of-Thought 학습에 최적
|
||||
- BTS 멤버 이름 사용 (한국 문화 맥락 자연스럽게 포함)
|
||||
|
||||
---
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#### 🥈 2위: `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs`
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs |
|
||||
| **샘플 수** | 193k DPO pairs |
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||||
| **언어** | 한국어 |
|
||||
| **형태** | chosen / rejected 쌍 (DPO 학습용) |
|
||||
| **활용** | RLHF/DPO 단계에서 수학 추론 품질 향상 |
|
||||
|
||||
**추천 이유**:
|
||||
- 위 193k와 세트로 사용 가능
|
||||
- DPO 방식으로 수학 답변 품질 향상
|
||||
|
||||
---
|
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||||
#### 🥉 3위: `openai/gsm8k`
|
||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k |
|
||||
| **샘플 수** | **8,500개** (train: 7,473 / test: 1,319) |
|
||||
| **언어** | 영어 |
|
||||
| **난이도** | 초등~중학교 (8.5세~12세 수준) |
|
||||
| **문제 유형** | 수학 문장제 (1~8단계 추론) |
|
||||
| **풀이 과정** | ✅ CoT 단계별 풀이 + 최종 답 |
|
||||
| **라이선스** | MIT |
|
||||
| **Downloads** | 매우 높음 (표준 벤치마크) |
|
||||
|
||||
**특징**:
|
||||
- `main` split: 자연어 CoT 풀이
|
||||
- `socratic` split: 서브문제 분해 방식
|
||||
- 표준 LLM 수학 벤치마크로 re2panda/grade_school_math_korean이 이를 한국어로 번역
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 2.3 수학 데이터 추가 후보
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||||
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||||
| 데이터셋 | 규모 | 특징 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `Quadyun/Korean_SAT_MATH` | 120문제 | 한국 수능 수학, 소규모지만 고품질 |
|
||||
| `open-web-math/open-web-math` | 6.3B tok | 웹 수학 raw 텍스트, 영어, pretrain용 |
|
||||
| `hendrycks/math` (MATH) | 12.5k | 경시대회 수준 수학, 영어, 고난이도 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 과학 데이터셋
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||||
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||||
### 3.1 전체 목록 테이블
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||||
|
||||
| # | 데이터셋 | 규모 | 언어 | 분야 | 난이도 | 라이선스 | 추천도 |
|
||||
|---|---------|------|------|------|--------|---------|--------|
|
||||
| 1 | **amphora/korean_science_papers** | 17k papers | 한국어 | 생명/화학/의학/식품 | 대학원 | 공개 (학술지) | ★★★★★ |
|
||||
| 2 | **hiteshpatel945/korean-stem** | 316k | 한국어 | STEM 전반 | 다양 | 미상 | ★★★☆☆ |
|
||||
| 3 | **minpeter/arxiv-abstracts-korean** | 50 | 한국어 | CS/물리/수학 | 대학원 | 미상 | ★☆☆☆☆ |
|
||||
| 4 | **minpeter/arxiv-papers-korean-nllb-600M** | 10 | 한국어 | 전반 | 대학원 | 미상 | ★☆☆☆☆ |
|
||||
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---
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||||
### 3.2 Top 3 상세 분석
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---
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||||
#### 🥇 1위: `amphora/korean_science_papers`
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||||
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||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
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||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/amphora/korean_science_papers |
|
||||
| **샘플 수** | **17,000+ 논문** |
|
||||
| **언어** | 한국어 (일부 영어 키워드/단위 혼재) |
|
||||
| **분야** | 생명과학, 식품과학, 의학, 화학, 환경 등 |
|
||||
| **난이도** | 학술 대학원 수준 |
|
||||
| **형태** | 논문 전문 (서론, 재료/방법, 결과/고찰, 결론) |
|
||||
| **특이사항** | LaTeX 수식 포함, category 필드 있음 (생명, 화학 등) |
|
||||
| **접근성** | 공개 (별도 동의 없음) |
|
||||
| **Downloads** | 17k (최신) |
|
||||
|
||||
**데이터 구조**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"title": "논문 제목",
|
||||
"context": "논문 전문 (섹션 포함)",
|
||||
"category": "생명" // 생명, 화학, 의학 등
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시 데이터**:
|
||||
```
|
||||
[생명과학 논문]
|
||||
지방세포로의 분화 초기단계에서 contact inhibition에 의해 증식이 정지되어 있던
|
||||
세포는 지방세포 유도 복합체에 의해 다시 세포 증식을 시작하는데...
|
||||
C/EBPβ 발현이 RLE에 의해 저해됨을 확인하였기에...
|
||||
|
||||
[식품과학 논문]
|
||||
쌀은 동남북아시아 국가에서 주식으로 사용되는 주요 곡물로서 전 세계적으로
|
||||
5,670만톤이 생산되며... 단백질 농축물을 제조하였으며...
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추천 이유**:
|
||||
- **유일한 대규모 한국어 과학 논문 데이터셋**
|
||||
- 과학적 전문 용어, 실험 방법, LaTeX 수식 포함
|
||||
- 카테고리별 필터링 가능
|
||||
- 한국 과학 어휘 및 표현 학습에 최적
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
#### 🥈 2위: `hiteshpatel945/korean-stem`
|
||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/hiteshpatel945/korean-stem |
|
||||
| **샘플 수** | **316k** |
|
||||
| **언어** | 한국어 |
|
||||
| **분야** | STEM 전반 |
|
||||
| **업데이트** | 2025년 (최신) |
|
||||
| **접근성** | 공개 |
|
||||
| **Downloads** | 2/월 (신규 데이터셋) |
|
||||
| **주의** | 데이터 품질 및 출처 미상, 검증 필요 |
|
||||
|
||||
**추천 이유**:
|
||||
- 대규모 한국어 STEM 데이터
|
||||
- 교과서 수준 과학 지식 포함 가능성
|
||||
|
||||
**주의사항**:
|
||||
- 다운로드 수 낮아 품질 검증 필요
|
||||
- 출처 및 라이선스 확인 필수
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
#### 🥉 3위: `minpeter/arxiv-abstracts-korean`
|
||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **HuggingFace URL** | https://huggingface.co/datasets/minpeter/arxiv-abstracts-korean |
|
||||
| **샘플 수** | 50 (매우 소규모) |
|
||||
| **언어** | 한국어 |
|
||||
| **분야** | CS, 물리, 수학 (arXiv) |
|
||||
| **형태** | arXiv 논문 초록 번역 |
|
||||
|
||||
**한계**: 50개 샘플로 실용적 학습 불가. 참고용에 그침.
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 3.3 과학 데이터 보완 전략
|
||||
|
||||
현재 한국어 과학 데이터는 극히 부족한 상황. 보완 방법:
|
||||
|
||||
```
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||||
1. AI-Hub 코딩/IT 카테고리 데이터 (계정 신청 필요)
|
||||
- URL: https://aihub.or.kr/
|
||||
- 한국 정부 지원 고품질 데이터
|
||||
- IT/과학 교육 콘텐츠 포함
|
||||
|
||||
2. 웹 크롤링 (한국 과학 사이트)
|
||||
- 네이버 학술 (scholar.naver.com)
|
||||
- RISS (riss.kr) 학위논문
|
||||
- KISS (kiss.kstudy.com) 학술지
|
||||
- 한국과학기술정보연구원 (KISTI)
|
||||
|
||||
3. 한국 교과서 데이터
|
||||
- 국가교육과정정보센터 디지털 교과서
|
||||
- 중/고등학교 과학 교과서 OCR
|
||||
|
||||
4. Wikipedia 한국어판 과학 문서
|
||||
- 이미 많은 한국어 LLM 학습에 포함
|
||||
- 물리, 화학, 생물, 지구과학 문서
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 4. 종합 추천 및 우선순위
|
||||
|
||||
### 4.1 즉시 사용 가능 (High Priority)
|
||||
|
||||
| 우선순위 | 데이터셋 | 도메인 | 토큰 수 추정 | 이유 |
|
||||
|---------|---------|--------|------------|------|
|
||||
| 🔴 P1 | bigcode/starcoderdata (Python subset) | 코드 | ~50B | 즉시 pretrain 가능, 검증됨 |
|
||||
| 🔴 P1 | kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean | 수학 | ~200M | 최대 한국어 수학, SFT/pretrain |
|
||||
| 🔴 P1 | amphora/korean_science_papers | 과학 | ~150M | 유일한 한국어 과학 논문 |
|
||||
| 🟡 P2 | nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko | 코드 | ~80M | 한국어 코딩 SFT |
|
||||
| 🟡 P2 | re2panda/grade_school_math_korean | 수학 | ~15M | 한국어 GSM8K SFT |
|
||||
| 🟡 P2 | openai/gsm8k | 수학 | ~10M | 영어 CoT, 번역 or 직접 사용 |
|
||||
|
||||
### 4.2 조사 중 미확인 / 추가 조사 필요
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | 현황 | 비고 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| AI-Hub 코딩/IT | 계정 신청 필요 | 고품질 한국어 IT 데이터 기대 |
|
||||
| hiteshpatel945/korean-stem | 품질 미검증 | 316k, 신규 데이터셋 |
|
||||
| GitHub 한국어 레포 직접 수집 | 별도 작업 필요 | 한국 개발자 공개 레포 크롤링 |
|
||||
| 수능/내신 수학 문제집 OCR | 별도 수집 필요 | 고품질 한국 수학 |
|
||||
|
||||
### 4.3 라이선스 위험도 정리
|
||||
|
||||
| 위험도 | 데이터셋 | 이유 |
|
||||
|--------|---------|------|
|
||||
| 🟢 안전 | bigcode/the-stack-v2, starcoderdata | permissive 라이선스만, provenance 제공 |
|
||||
| 🟢 안전 | openai/gsm8k, hendrycks/math | MIT |
|
||||
| 🟢 안전 | re2panda/grade_school_math_korean | MIT |
|
||||
| 🟡 주의 | nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko | GPT-4 output 포함 (OpenAI ToS 이슈) |
|
||||
| 🟡 주의 | amphora/korean_science_papers | 학술지 저작권 (연구 목적은 fair use 가능성) |
|
||||
| 🔴 불명확 | hiteshpatel945/korean-stem | 출처 미상 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 한국어 코드 주석 추출 방법
|
||||
|
||||
The Stack v2에서 한국어 주석이 포함된 코드 추출:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
import re
|
||||
|
||||
def has_korean_text(text, min_korean_chars=10):
|
||||
"""한글 10글자 이상 포함 여부 확인"""
|
||||
korean_chars = re.findall(r'[\uAC00-\uD7A3]', text)
|
||||
return len(korean_chars) >= min_korean_chars
|
||||
|
||||
def extract_korean_code(examples):
|
||||
"""한국어 주석 포함 코드 필터링"""
|
||||
content = examples.get("content", "")
|
||||
return has_korean_text(content)
|
||||
|
||||
# Python 서브셋 로드 (streaming 권장)
|
||||
ds = load_dataset(
|
||||
"bigcode/the-stack-v2-dedup",
|
||||
"Python",
|
||||
split="train",
|
||||
streaming=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 한국어 포함 파일만 필터
|
||||
korean_code_ds = ds.filter(extract_korean_code)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예상 비율**: Python의 경우 한국어 주석 포함 파일 ~0.5-2% (GitHub 한국 사용자 비율 기반 추정)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 데이터 조합 추천 (3B 모델 학습 기준)
|
||||
|
||||
### Pretrain 믹스 (코드+수학+과학)
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
pretrain_mix:
|
||||
code:
|
||||
- source: bigcode/starcoderdata
|
||||
languages: [python, javascript, java, cpp, typescript]
|
||||
sampling_weight: 0.35
|
||||
tokens: ~50B
|
||||
- source: bigcode/the-stack-v2-dedup (한국어 주석 필터)
|
||||
sampling_weight: 0.05
|
||||
tokens: ~5B
|
||||
|
||||
math:
|
||||
- source: open-web-math/open-web-math
|
||||
sampling_weight: 0.10
|
||||
tokens: ~10B
|
||||
- source: kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean
|
||||
sampling_weight: 0.05
|
||||
tokens: ~200M
|
||||
|
||||
science:
|
||||
- source: amphora/korean_science_papers
|
||||
sampling_weight: 0.03
|
||||
tokens: ~150M
|
||||
|
||||
# 나머지는 일반 한국어/영어 텍스트로 채움
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SFT 믹스 (코드+수학)
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
sft_mix:
|
||||
code_ko: nayohan/Evol-Instruct-Code-80k-v1-ko # 78k
|
||||
code_en: nickrosh/Evol-Instruct-Code-80k-v1 # 78k (선택)
|
||||
math_ko: kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean # 193k
|
||||
math_ko_gsm: re2panda/grade_school_math_korean # 7.5k
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*조사일: 2026-02-27 | 조사자: survey-code-math subagent*
|
||||
202
source/eval/domain_survey/finance.md
Normal file
202
source/eval/domain_survey/finance.md
Normal file
@@ -0,0 +1,202 @@
|
||||
# 한국어 금융/경제/비즈니스 도메인 데이터셋 전수 조사
|
||||
|
||||
> **목적**: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 금융·경제·주식·비즈니스 도메인 데이터 발굴
|
||||
> **조사일**: 2026-02-26
|
||||
> **조사 방법**: HuggingFace Hub 전수 검색 (web_fetch), 공공 데이터 포털 확인
|
||||
> **검색 키워드**: korean finance, korean financial, korean stock, korean economy, dart korea, korean business
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 전체 데이터셋 목록
|
||||
|
||||
| # | Repo ID | 샘플수 | 크기 | 라이선스 | 내용 | 태스크 | 상업적 이용 | 우선순위 |
|
||||
|---|---------|--------|------|----------|------|--------|-------------|----------|
|
||||
| 1 | [nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets) | 502,831 | ~532MB | 오픈소스(혼합) | 한국어 금융 텍스트 다종 합본 (뉴스·리포트·사전·공시 등) | 다목적 (사전학습·SFT) | ⚠️ 출처별 확인 필요 | **10** |
|
||||
| 2 | [nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko](https://huggingface.co/datasets/nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko) | 177,000 | ~수백MB | Apache 2.0 추정 | Finnish 금융뉴스 기반 한국어 번역 감성분석 instruction | 감성분석·SFT | ✅ 가능 | **9** |
|
||||
| 3 | [nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ) | 54,700 | ~중간 | 오픈소스 | 한국 금융뉴스 요약 (article + summary + quality label 0/1) | 요약·SFT | ⚠️ 확인 필요 | **9** |
|
||||
| 4 | [imTak/korean-audio-text-economy](https://huggingface.co/datasets/imTak/korean-audio-text-economy) | 43,200 | ~대용량 | 미확인 | 한국어 경제 오디오+텍스트 (음성 전사) | ASR·텍스트추출 | ⚠️ 확인 필요 | **5** |
|
||||
| 5 | [nmixx-fin/synthetic_financial_report_korean](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/synthetic_financial_report_korean) | 20,800 | ~소형 | 오픈소스 | 합성 시황 데이터 (category 7종: 시황 등, source=synthetic) | 텍스트생성·SFT | ✅ 가능 (합성) | **7** |
|
||||
| 6 | [nmixx-fin/NMIXX_train](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/NMIXX_train) | 18,800 | ~소형 | 오픈소스 | 한국어-영어 금융뉴스 병렬 코퍼스 (KOSPI·KOSDAQ·글로벌 시황) | 번역·사전학습 | ⚠️ 확인 필요 | **6** |
|
||||
| 7 | [nmixx-fin/twice_kr_finance_reranking](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_kr_finance_reranking) | 30,500 | ~소형 | 오픈소스 | 한국 금융 문서 리랭킹 (쿼리-문서 쌍) | 검색·랭킹·RAG | ⚠️ 확인 필요 | **6** |
|
||||
| 8 | [kgmyh/korean_stock_ticker_qa_data](https://huggingface.co/datasets/kgmyh/korean_stock_ticker_qa_data) | 13,800 | ~소형 | 미확인 | 한국 주식 종목코드 QA (종목명→코드 매핑) | QA·도메인지식 | ⚠️ 확인 필요 | **5** |
|
||||
| 9 | [nmixx-fin/synthetic_dart_report_korean](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/synthetic_dart_report_korean) | 5,080 | ~소형 | 오픈소스 | DART 사업보고서 기반 합성 요약 (한화리츠 등 실제 상장법인) | 요약·SFT | ✅ 가능 (합성) | **8** |
|
||||
| 10 | [nmixx-fin/twice_bok_dict_retrieval](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_bok_dict_retrieval) | 3,000 | ~소형 | 오픈소스 | 한국은행 경제금융용어 사전 검색 | 검색·RAG | ✅ 가능 | **7** |
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| 11 | [nmixx-fin/twice_fss_dict_retrieval](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_fss_dict_retrieval) | 3,000 | ~소형 | 오픈소스 | 금융감독원 금융용어 사전 검색 | 검색·RAG | ✅ 가능 | **7** |
|
||||
| 12 | [nmixx-fin/twice_kr_market_report_retrieval](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_kr_market_report_retrieval) | 3,000 | ~소형 | 오픈소스 | 한국 시장 리포트 검색 (쿼리-문서 쌍) | 검색·RAG | ⚠️ 확인 필요 | **6** |
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||||
| 13 | [nmixx-fin/twice_kr_news_retrieval](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_kr_news_retrieval) | 3,000 | ~소형 | 오픈소스 | 한국 금융뉴스 검색 (쿼리-문서 쌍) | 검색·RAG | ⚠️ 확인 필요 | **6** |
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||||
| 14 | [nmixx-fin/korfinSTS](https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/korfinSTS) | 1,990 | ~소형 | 오픈소스 | 한국 금융보고서 STS (KOSPI·채권·글로벌 매크로 문장 쌍, label=1) | STS·임베딩 | ⚠️ 확인 필요 | **6** |
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| 15 | [Nexdata/215_Hours_Korean_Financial_Entities_Speech_Data](https://huggingface.co/datasets/Nexdata/215_Hours_Korean_Financial_Entities_Speech_Data) | 215시간 | ~대용량 | 상업적(유료 가능성) | 한국 금융 엔티티 음성 데이터 (NER 태깅) | ASR·NER | ❌ 유료/제한 | **3** |
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## 소스별 보완 정보
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### 🔴 HuggingFace 외 공개 소스 (직접 접근 필요)
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| 소스 | URL | 내용 | 접근 방법 | 비고 |
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|------|-----|------|-----------|------|
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| DART 전자공시 API | https://dart.fscr.or.kr | 상장법인 사업보고서·분기보고서·공시문서 | API Key 발급 후 REST API | ✅ 무료, 대량 수집 가능 |
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||||
| 한국은행 ECOS | https://ecos.bok.or.kr | 경제통계 수치 데이터 | API Key 발급 후 REST API | ✅ 무료, 시계열 수치 중심 |
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||||
| 한국거래소 KRX | http://data.krx.co.kr | 주식·ETF·채권 시장 데이터 | 웹 다운로드 (CSV) | ✅ 무료, 수치 데이터 중심 |
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||||
| AI-Hub 금융 카테고리 | https://aihub.or.kr | 금융 도메인 음성·텍스트 | 회원가입 후 신청 | ⚠️ 비상업적 연구용 |
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||||
| 법제처 금융법령 | https://law.go.kr | 금융 관련 법령 전문 | 웹 크롤링 (공공저작물) | ✅ 공공저작물 |
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## Top 3 상세 분석
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### 🥇 #1. `nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets`
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**우선순위: 10/10**
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#### 개요
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- **HuggingFace**: https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets
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- **샘플수**: 502,831행
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- **파일 크기**: ~532MB (Parquet)
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- **라이선스**: 혼합 (출처별 상이)
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- **업데이트**: 2024–2025년 활발 유지
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#### 내용 구성
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한국어 금융 특화 텍스트를 다종 병합한 메가 데이터셋. 내부 구성:
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- 한국 금융뉴스 (경제·시황·기업·주식)
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- 금융보고서·리서치 리포트
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- 한국은행·금융감독원 사전 텍스트
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- DART 공시 관련 문서
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- 합성 금융 텍스트
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#### 컬럼 구조
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```
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text, category, source, token_count (추정)
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```
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#### 다운로드 방법
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
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||||
ds = load_dataset("nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets")
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||||
```
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||||
또는
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||||
```bash
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||||
huggingface-cli download nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets --repo-type dataset
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||||
```
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#### 활용 방안
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- **사전학습(Continual Pretraining)**: 502k 규모 금융 도메인 텍스트로 도메인 적응
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- **SFT 데이터 소스**: 텍스트에서 instruction 쌍 자동 생성 가능
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||||
- **RAG 인덱싱**: 금융 문서 검색 시스템 구축용
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#### 주의사항
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- 혼합 라이선스이므로 상업적 이용 전 출처별 라이선스 검토 필수
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- 합성 데이터 포함 여부 확인 후 학습 파이프라인 분리 권장
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### 🥈 #2. `nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ`
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**우선순위: 9/10**
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#### 개요
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- **HuggingFace**: https://huggingface.co/datasets/nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ
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- **샘플수**: ~54,700행
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- **라이선스**: 오픈소스
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- **업데이트**: 2025년 1월
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#### 내용 구성
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한국 금융뉴스 기사 → 한 문장 요약 쌍. 품질 레이블 포함:
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- `article`: 전문 금융기사 (항만공사·POSCO·지자체 경제뉴스 등)
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- `summary`: 한 문장 요약
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- `label`: 품질 지표 (0=저품질, 1=고품질)
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#### 다운로드 방법
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
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||||
ds = load_dataset("nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ")
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||||
# label=1만 필터링 권장
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||||
ds_clean = ds.filter(lambda x: x['label'] == 1)
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```
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#### 활용 방안
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- **요약 SFT**: 금융뉴스 요약 능력 특화 파인튜닝
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- **instruction 변환**: "다음 금융기사를 한 문장으로 요약하시오" 포맷으로 변환
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||||
- **품질 필터**: `label=1` 기준으로 고품질 서브셋 추출 (~수만 샘플)
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#### 주의사항
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- 뉴스 원문의 저작권 확인 필요 (언론사별 상이)
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- `label=0` 데이터는 학습 전 제거 권장
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### 🥉 #3. `nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko`
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**우선순위: 9/10**
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#### 개요
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- **HuggingFace**: https://huggingface.co/datasets/nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko
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- **샘플수**: 177,000행
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- **라이선스**: Apache 2.0 추정 (원본 Sujet-Finance-Instruct 기반)
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- **업데이트**: 2024년
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#### 내용 구성
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Finnish 금융뉴스 코퍼스(PhinsAFN)를 한국어로 번역·변환한 감성분석 instruction 데이터:
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- `instruction`: 한국어 금융뉴스 문장
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- `output`: 감성 레이블 (0=부정, 1=중립, 2=긍정, 3=강한긍정 추정)
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- `source`: 뉴스 출처
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#### 컬럼 예시
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```
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{"instruction": "애플 주가가 폭락하면서 나스닥이 하락했다.", "output": "부정", "label": 0}
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||||
```
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||||
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||||
#### 다운로드 방법
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset("nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko")
|
||||
```
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||||
#### 활용 방안
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- **감성분석 SFT**: 금융텍스트 감성분류 특화 파인튜닝
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- **instruction 다양화**: 감성분석 외 다른 태스크로 재포맷 가능
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- **대규모 SFT 베이스**: 177k 규모로 instruction-following 능력 강화
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#### 주의사항
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- 번역 품질 불균일 가능 (자동번역 포함)
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||||
- Finnish 금융 뉴스 기반이므로 한국 금융 특화 표현보다는 글로벌 금융 뉴스 중심
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- 원본 라이선스(Apache 2.0) 확인 권장
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## 추가 권장 수집 액션
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### 즉시 실행 가능
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1. **DART API 크롤링**: `dart.fscr.or.kr` API Key 발급 → 최근 5년 사업보고서 전문 수집 (수십만 문서)
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||||
2. **한국은행 통화정책 보고서**: BOK 웹사이트에서 PDF 다운로드 → 텍스트 추출
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3. **법제처 금융법령**: 공공저작물로 자유 이용 가능
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### 중기 수집 권장
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4. **AI-Hub 금융 데이터**: 회원가입 후 신청 (비상업용 연구 라이선스)
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5. **증권사 리서치 리포트**: 네이버 증권·한국IR협의회 등에서 공개 PDF 수집
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6. **한국경제·매일경제 뉴스**: RSS 또는 공개 아카이브 크롤링
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## 요약 및 학습 전략 제안
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### 우선순위별 활용 로드맵
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| 단계 | 데이터셋 | 목적 |
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|------|---------|------|
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| 1단계 (사전학습) | `nmixx-fin/opensource_korean_finance_datasets` (502k) | 금융 도메인 언어 패턴 학습 |
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| 2단계 (SFT-요약) | `nmixx-fin/twice_kr_finance_news_summ` (54k, label=1) | 뉴스 요약 능력 |
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| 2단계 (SFT-감성) | `nayohan/Sujet-Finance-Instruct-177k-ko` (177k) | 감성분석·instruction-following |
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||||
| 3단계 (SFT-공시) | `nmixx-fin/synthetic_dart_report_korean` (5k) | 공시 문서 이해·요약 |
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||||
| 3단계 (RAG준비) | `nmixx-fin/twice_bok_dict_retrieval` + `twice_fss_dict_retrieval` | 금융 용어 검색 |
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| 보완 | DART API 직접 수집 | 대규모 실제 공시 문서 |
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### 총 예상 학습 데이터 규모
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- **즉시 활용 가능**: 약 **800k 샘플** (HuggingFace 공개 데이터 합산)
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- **추가 수집 시**: DART 공시 수십만 문서 추가 가능
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*조사자: survey-finance 서브에이전트 | 모델: claude-sonnet-4-6 | 조사일: 2026-02-26*
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||||
399
source/eval/domain_survey/government.md
Normal file
399
source/eval/domain_survey/government.md
Normal file
@@ -0,0 +1,399 @@
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# 한국어 정부/공공/행정/특허 도메인 데이터 전수 조사
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> 작성일: 2026-02-27
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> 목적: 한국어 LLM 3B 모델 사전학습/파인튜닝용 공공·정부·법률·특허 도메인 데이터셋 조사
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## 1. 전체 목록 테이블
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### 1-1. AI-Hub (aihub.or.kr) 데이터셋
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| # | 데이터셋 명 | DataSetSn | 크기/규모 | 라이선스 | 내용 유형 | 다운로드 방법 | 한국어% | 우선순위 |
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|---|------------|-----------|----------|----------|-----------|--------------|---------|---------|
|
||||
| 1 | 국가기록물 대상 초거대 AI 학습 말뭉치 데이터 | 71788 | **원천 4억 토큰** / QA 50,000건 / 유해질의 10,560건 | 공공누리 (NIA) | 정부간행물, 백서, 연감, 사업보고서, 연구보고서 등 | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **10** |
|
||||
| 2 | 국회 회의록 기반 지식 검색 데이터 | 71795 | 회의록 11,827건 / QA쌍 44,033건 | 공공누리 (NIA) | 국회 본회의·상임위·소위·국감 회의록 (15~21대) | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **9** |
|
||||
| 3 | 국가중점기술 대응 특허 데이터 | 71739 | **619,844건** (특허명세서+분류 라벨) | 공공누리 (NIA) | 특허 명칭/요약/청구항 + 기술분류 레이블 | API 다운로드 (승인 후) | ~95% | **9** |
|
||||
| 4 | 법률/규정 텍스트 분석 (판례 고도화) | 71723 | 원문 25만건 / 라벨링 66,511건 + QA 20,160건 | 공공누리 (NIA) | 대법원·하급심·심결례 판결문, QA, 요약, 키워드 | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **9** |
|
||||
| 5 | 공공 민원 상담 LLM 사전학습·IT 데이터 | 71852 | 원천 10,182건 / 가공 124,717건 | 공공누리 (NIA) | 중앙/지방행정기관 민원 상담 (분류·요약·QA) | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **8** |
|
||||
| 6 | 민간 민원 상담 LLM 사전학습·IT 데이터 | 71844 | 원천 ~10K건 / 가공 ~120K건 | 공공누리 (NIA) | 민간 민원 상담 (분류·요약·QA) | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **7** |
|
||||
| 7 | 법률안 검토 보고서 요약 데이터 | 71794 | 다운로드 675건 (조회 22K) | 공공누리 (NIA) | 국회 법률안 검토보고서 요약 | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **7** |
|
||||
| 8 | 지식재산권법 LLM 사전학습·IT 데이터 | 71843 | ~720MB | 공공누리 (NIA) | 지식재산권법 조문, QA, 요약 | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **7** |
|
||||
| 9 | 민사법 LLM 사전학습·IT 데이터 | 71841 | ~785MB | 공공누리 (NIA) | 민사법 조문, QA, 요약 | API 다운로드 (승인 후) | ~100% | **7** |
|
||||
| 10 | 컴플라이언스 데이터 | 71807 | ~1.7GB | 공공누리 (NIA) | 기업 규정·컴플라이언스 텍스트 | API 다운로드 (승인 후) | ~95% | **6** |
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### 1-2. HuggingFace Hub 데이터셋
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| # | Repo ID | 크기/규모 | 라이선스 | 내용 유형 | 다운로드 방법 | 한국어% | 우선순위 |
|
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|---|---------|----------|----------|-----------|--------------|---------|---------|
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| 11 | `smhilee/korean-law-dataset` | 중규모 (CSV+JSONL) | 미표기 | 법령 조문 전체 (법령명/공포일/시행일/소관부처/조문내용/항/호) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **8** |
|
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| 12 | `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` | 10K~100K건 | OpenRAIL | 법제처 판례 (2023년 기준 전체) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **8** |
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||||
| 13 | `ducut91/korean-court-judgments` | **163,546건** | MIT | 국가법령정보공동활용서비스 법원 판결문 (GPT-4o-mini 요약 포함) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **8** |
|
||||
| 14 | `ducut91/korean-constitutional-court-decisions` | **35,007건** | MIT | 헌법재판소 결정문 (15개 컬럼 구조화) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **7** |
|
||||
| 15 | `Rootpye/korean-lawdata1~4` | 4개 시리즈 (zip) | Apache-2.0 | 한국 법령 데이터 (상세 불명) | HF 직접 다운로드 | 100% | **6** |
|
||||
| 16 | `mosshoon/korean-laws` | 1K~10K건 | CC-BY-4.0 | 2025.08 기준 law.go.kr 법령 수집 | `datasets` 라이브러리 | 100% | **6** |
|
||||
| 17 | `DistressedModel/korean_law` | 100K~1M건 | 미표기 | 한국 법률 텍스트 (상세 불명) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **5** |
|
||||
| 18 | `wisenut-nlp-team/law_korean` | 100K~1M건 | 미표기 | 한국 법률 (상세 불명) | `datasets` 라이브러리 | 100% | **5** |
|
||||
| 19 | `xaikorea0/taxia-korean-tax-laws` | 소규모 | Apache-2.0 | 한국 세법 조문 | `datasets` 라이브러리 | 100% | **4** |
|
||||
| 20 | `Jsoo/korean-fair-trade-law-paragraphs-org-v1` | 1K~10K건 | 미표기 | 공정거래법 조항 | `datasets` 라이브러리 | 100% | **4** |
|
||||
| 21 | `91veMe4Plus-Project/korean_local_government_ordinances` | 소규모 | MIT | 지방자치단체 조례 | `datasets` 라이브러리 | 100% | **5** |
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### 1-3. 국가 공식 포털 (직접 수집 필요)
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| # | 소스 | URL | 크기 추정 | 라이선스 | 내용 유형 | 다운로드 방법 | 우선순위 |
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|---|------|-----|----------|----------|-----------|--------------|---------|
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||||
| 22 | 법제처 국가법령정보센터 (Open API) | https://open.law.go.kr | 현행법령 5,000+ / 판례 수십만건 | 공공누리 1유형 | 법령 조문, 판례, 행정규칙 | REST API (인증키 필요) | **9** |
|
||||
| 23 | 국회 의안정보시스템 회의록 | https://likms.assembly.go.kr | 수십만 건 | 공공누리 | 국회 의사록 (PDF/HWP) | 웹 크롤링 / Open API | **8** |
|
||||
| 24 | KIPRIS 특허 공개 데이터 | https://www.kipris.or.kr | 수백만 건 | 공공누리 1유형 | 한국 특허·실용신안 명세서 | KIPRIS Plus API / 대용량 다운로드 | **9** |
|
||||
| 25 | 공공데이터포털 법령·행정 텍스트 | https://www.data.go.kr | 다양 | 공공누리 | 행정처분, 고시, 공고 등 | API / 파일 다운로드 | **7** |
|
||||
| 26 | 감사원 감사보고서 | https://www.bai.go.kr | ~수천건 | 공공누리 | 감사결과보고서, 처분요구 | 웹 크롤링 / PDF | **5** |
|
||||
| 27 | 통계청 통계보고서 | https://kostat.go.kr | 다양 | 공공누리 | 각종 통계조사 보고서 | 웹 크롤링 / API | **4** |
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||||
| 28 | e-나라지표 | https://www.index.go.kr | 다양 | 공공누리 | 국가 주요 지표 해설 텍스트 | 웹 크롤링 | **3** |
|
||||
| 29 | 식품의약품안전처 공개 데이터 | https://www.mfds.go.kr | 중규모 | 공공누리 | 식품·의약품 허가심사보고서 | API / 파일 다운로드 | **4** |
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## 2. Top 3 상세 분석
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### 🥇 #1: 국가기록물 대상 초거대 AI 학습 말뭉치 데이터
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**[AI-Hub DataSetSn: 71788]**
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URL: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71788
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#### 개요
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| 항목 | 내용 |
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| 구축연도 | 2023 (최종개방: 2024-10) |
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| 원천규모 | 원시데이터 **4억 토큰** (약 3억 토큰 말뭉치 정제) |
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| 라벨링규모 | QA 50,000건 (의문사형 30K + Yes/No 20K) + 유해질의 10,560건 |
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| 라이선스 | 공공누리 (과기정통부/NIA) |
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| 형식 | JSON |
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| 출처 | 국가기록원 정부간행물 (연감·백서·법규집·연구조사보고서·기관지 등) |
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#### 데이터 구성
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- **문서 유형별**: 연구조사보고서(12,600건), 기관지(8,367건), 사업보고서(7,397건), 교육자료(1,633건), 연감·백서(1,305건), 회의자료(592건), 법규집(271건), 사료·연혁집(9건) 등
|
||||
- **주제별**: 행정(7,079건), 경제(4,659건), 정치(2,742건), 사회(2,141건), 기타(15,593건)
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#### LLM 학습 활용 포인트
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- **사전학습용 말뭉치**: 정부 문서 3억 토큰 — 공공/행정 도메인 지식 주입에 최적
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- **Instruction Tuning용**: 의문사형·Yes/No 질의응답 50,000건
|
||||
- 필드: `source_id`, `title`, `publisher_company`, `category_main`, `category_middle`, `collection_name`, `issue_date`, `corpus`
|
||||
|
||||
#### 다운로드 방법
|
||||
```bash
|
||||
# 1. AI-Hub 회원가입 + 내국인 인증
|
||||
# 2. 데이터 신청 페이지에서 "다운로드" 클릭 → 승인 대기 (보통 즉시~수일)
|
||||
# 3. 승인 후 API 다운로드:
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71788
|
||||
|
||||
# 분할 압축 병합:
|
||||
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
|
||||
unzip 파일명.zip
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 품질 평가
|
||||
- 한국어 순도: ~100% (정부 공식 문서)
|
||||
- 도메인 다양성: 행정·정치·경제·사회·교육 포함
|
||||
- LLM 학습 적합성: ★★★★★ (사전학습 + SFT 모두 가능)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥈 #2: 국가중점기술 대응 특허 데이터
|
||||
**[AI-Hub DataSetSn: 71739]**
|
||||
URL: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71739
|
||||
|
||||
#### 개요
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 구축연도 | 2023 (최종개방: 2024-10) |
|
||||
| 규모 | **619,844건** (특허명세서 + 기술분류 라벨) |
|
||||
| 라이선스 | 공공누리 (과기정통부/NIA) |
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||||
| 형식 | JSON |
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||||
| 출처 | KIPRIS 특허 DB |
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||||
#### 데이터 구성
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||||
- **특허 필드**: 출원번호, 발명명칭, 요약, 청구항, IPC 분류, 출원인, 발명자, 등록일
|
||||
- **분류 필드**: 국가중점기술 대·중·소분류 (생명/보건, ICT/SW, 에너지, 건설, 환경, 기계, 농수산, 우주, 소재 등 10개 대분류)
|
||||
- 619,844건 전체에 기술분류 라벨 부여 — 분류 학습 + 사전학습 텍스트 동시 활용 가능
|
||||
|
||||
#### LLM 학습 활용 포인트
|
||||
- **특허 명세서 텍스트** (요약 + 청구항): 한국어 기술 도메인 전문 어휘 학습
|
||||
- **기술분류 태스크**: 분류 파인튜닝, 특허 분류 QA 생성 가능
|
||||
- 예시: `발명명칭: 차량의 회생 제동 장치 및 그 방법 / 요약: [기술 설명] / 청구항: [청구 내용]`
|
||||
|
||||
#### 데이터 포맷
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"updateDate": "2023-...",
|
||||
"documentId": "KR20120011990b1",
|
||||
"country_code": "KR",
|
||||
"application_number": "KR 2012-0011990",
|
||||
"document_type": "등록",
|
||||
"invention_title": "차량의 회생 제동 장치 및 그 방법",
|
||||
"abstract": "본 명세서는 차량의 물리 브레이크 사용을 최소화...",
|
||||
"claims": "차량의 속도를 검출하는 속도 검출부와...",
|
||||
"Lno": "F", "Ltext": "기계_제조",
|
||||
"Mno": "FC", "Mtext": "자동차",
|
||||
"Sno": "FCA", "Stext": "스마트자동차기술"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥉 #3: 법률/규정 텍스트 분석 데이터 (판례 고도화)
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||||
**[AI-Hub DataSetSn: 71723]**
|
||||
URL: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71723
|
||||
|
||||
#### 개요
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 구축연도 | 2023 (최종개방: 2024-12) |
|
||||
| 규모 | 원문 약 25만건 → 라벨링 **66,511건** + QA 20,160건 |
|
||||
| 라이선스 | 공공누리 (과기정통부/NIA) |
|
||||
| 형식 | TXT(원문) + JSON(라벨) |
|
||||
| 출처 | 대법원, 국회, 법제처 법률정보서비스 |
|
||||
|
||||
#### 데이터 구성
|
||||
- **상황별 판례**: 민사(17K), 행정(21K), 형사(13K), 근로자(3K), 특허/저작권(3K), 금융조세(3K) 등
|
||||
- **심판 유형**: 대법원 판례(40K) + 하급심(10K) + 심결례(16K)
|
||||
- **라벨링 내용**: 추출요약, Q&A(판시사항 기반), 키워드, 참조법령, 참조판례, 카테고리
|
||||
- **QA 데이터셋**: 법률 전문가 작성 20,160건 (질문+답변+해설+참조법령)
|
||||
|
||||
#### LLM 학습 활용 포인트
|
||||
- 판결문 요약 (BART fine-tuning) / 판결 예측 (BERT fine-tuning) 모두 지원
|
||||
- 청탁금지법, 공직자윤리법 등 행정 도메인 QA 포함
|
||||
- 실제 법원 텍스트 — 법률 한국어 어휘 학습에 최적
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 공공데이터 다운로드 가이드
|
||||
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||||
### 3-1. AI-Hub (aihub.or.kr) — 가장 핵심 소스
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||||
|
||||
```
|
||||
URL: https://aihub.or.kr
|
||||
회원가입 조건: 내국인만 신청 가능 (실명인증)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 다운로드 절차
|
||||
```
|
||||
1. 회원가입 → 로그인
|
||||
2. 데이터 찾기 → 원하는 데이터셋 검색
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||||
3. 데이터셋 페이지에서 "다운로드" 버튼 클릭
|
||||
4. 신청서 작성 (활용목적, 소속기관 등)
|
||||
5. 승인 완료 후 API 키 발급
|
||||
6. aihubshell CLI로 다운로드
|
||||
```
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||||
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||||
#### aihubshell CLI 사용법
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||||
```bash
|
||||
# 설치
|
||||
pip install aihubshell
|
||||
|
||||
# 로그인
|
||||
aihubshell -mode login -usr [아이디] -pwd [비밀번호]
|
||||
|
||||
# 데이터셋 다운로드 (datasetkey = DataSetSn)
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71788 # 국가기록물 말뭉치
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71795 # 국회 회의록
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71739 # 특허 데이터
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71723 # 판례 데이터
|
||||
aihubshell -mode d -datasetkey 71852 # 공공 민원 상담
|
||||
|
||||
# 분할 압축 병합 (리눅스 필수)
|
||||
find "다운로드폴더" -name "*.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > output.zip
|
||||
unzip output.zip
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3-2. 법제처 국가법령정보 Open API
|
||||
|
||||
```
|
||||
URL: https://open.law.go.kr
|
||||
인증키: 무료 발급 (open.law.go.kr 회원가입)
|
||||
라이선스: 공공누리 1유형 (자유 이용, 출처 표시)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 주요 API 엔드포인트
|
||||
```bash
|
||||
BASE_URL="https://www.law.go.kr/DRF"
|
||||
|
||||
# 현행 법령 목록
|
||||
curl "${BASE_URL}/lawSearch.do?OC=your_key&target=law&type=JSON&query=행정"
|
||||
|
||||
# 특정 법령 조문 전문
|
||||
curl "${BASE_URL}/lawService.do?OC=your_key&target=law&ID=법령일련번호&type=JSON"
|
||||
|
||||
# 판례 검색
|
||||
curl "${BASE_URL}/lawSearch.do?OC=your_key&target=prec&type=JSON&query=행정처분"
|
||||
|
||||
# 판례 전문 조회
|
||||
curl "${BASE_URL}/lawService.do?OC=your_key&target=prec&ID=판례일련번호&type=JSON"
|
||||
|
||||
# 행정규칙 검색
|
||||
curl "${BASE_URL}/lawSearch.do?OC=your_key&target=admrul&type=JSON"
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Python 예시
|
||||
```python
|
||||
import requests
|
||||
import json
|
||||
|
||||
API_KEY = "your_api_key"
|
||||
BASE = "https://www.law.go.kr/DRF"
|
||||
|
||||
def get_law_full_text(law_id):
|
||||
url = f"{BASE}/lawService.do"
|
||||
params = {"OC": API_KEY, "target": "law", "ID": law_id, "type": "JSON"}
|
||||
resp = requests.get(url, params=params)
|
||||
return resp.json()
|
||||
|
||||
def get_precedents(query, page=1):
|
||||
url = f"{BASE}/lawSearch.do"
|
||||
params = {"OC": API_KEY, "target": "prec", "type": "JSON",
|
||||
"query": query, "page": page, "display": 20}
|
||||
resp = requests.get(url, params=params)
|
||||
return resp.json()
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3-3. KIPRIS 특허 데이터
|
||||
|
||||
```
|
||||
URL: https://www.kipris.or.kr
|
||||
API: https://plus.kipris.or.kr (KIPRIS Plus)
|
||||
라이선스: 공공누리 1유형
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### KIPRIS Plus API 사용법
|
||||
```bash
|
||||
# 특허 검색 (출원인: 삼성)
|
||||
curl "http://plus.kipris.or.kr/openapi/rest/patUtiModInfoSearchSevice/applicantNameSearch" \
|
||||
-G -d "applicantName=삼성전자" \
|
||||
-d "ServiceKey=your_key" \
|
||||
-d "pageNo=1" \
|
||||
-d "numOfRows=100" \
|
||||
-d "AbstractEng=true" \
|
||||
-d "AbstractKor=true"
|
||||
|
||||
# 특허 전문 (출원번호로 조회)
|
||||
curl "http://plus.kipris.or.kr/openapi/rest/patUtiModInfoSearchSevice/applicationNumberSearchInfo" \
|
||||
-G -d "applicationNumber=1020120011990" \
|
||||
-d "ServiceKey=your_key" \
|
||||
-d "claimInfo=true" \ # 청구항
|
||||
-d "drawingInfo=true"
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 대용량 수집 전략
|
||||
```python
|
||||
# 연도·기술분류별 전체 수집
|
||||
# IPC 대분류: A(생활필수품) B(처리조작) C(화학) D(섬유) E(건설) F(기계) G(물리) H(전기)
|
||||
|
||||
import time
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
def collect_patents_by_ipc(ipc_code, start_year=2000, end_year=2024):
|
||||
"""IPC 코드별 특허 수집"""
|
||||
all_patents = []
|
||||
for year in range(start_year, end_year + 1):
|
||||
page = 1
|
||||
while True:
|
||||
# KIPRIS Plus API 호출
|
||||
resp = requests.get(
|
||||
"http://plus.kipris.or.kr/openapi/rest/patUtiModInfoSearchSevice/ipcCpcSearchInfo",
|
||||
params={
|
||||
"ipcNumber": ipc_code,
|
||||
"startDate": f"{year}0101",
|
||||
"endDate": f"{year}1231",
|
||||
"pageNo": page,
|
||||
"numOfRows": 100,
|
||||
"ServiceKey": API_KEY,
|
||||
"AbstractKor": "true",
|
||||
"claimInfo": "true"
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
data = resp.json()
|
||||
patents = data.get("response", {}).get("body", {}).get("items", [])
|
||||
if not patents:
|
||||
break
|
||||
all_patents.extend(patents)
|
||||
page += 1
|
||||
time.sleep(0.5) # Rate limiting
|
||||
return all_patents
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3-4. 국회 의안정보시스템 회의록
|
||||
|
||||
```
|
||||
URL: https://likms.assembly.go.kr
|
||||
Open API: https://open.assembly.go.kr
|
||||
라이선스: 공공누리
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Open API 사용법
|
||||
```python
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
def get_assembly_minutes(era, committee, page=1):
|
||||
"""국회 회의록 검색"""
|
||||
url = "https://open.assembly.go.kr/portal/openapi/NPRLAPASTABMEETX"
|
||||
params = {
|
||||
"KEY": "your_api_key",
|
||||
"Type": "json",
|
||||
"pIndex": page,
|
||||
"pSize": 100,
|
||||
"DAESU": era, # 대 (21, 22 등)
|
||||
"CMTEE_NM": committee # 위원회 명
|
||||
}
|
||||
return requests.get(url, params=params).json()
|
||||
|
||||
# 전체 회의록 URL 패턴
|
||||
# http://likms.assembly.go.kr/record/mhs-60-010.do?conferNum=XXXXX
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 4. 전략적 수집 권고사항
|
||||
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||||
### 우선순위 Matrix
|
||||
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||||
| 우선순위 | 데이터셋 | 이유 |
|
||||
|---------|---------|------|
|
||||
| 🔴 즉시 (Priority 9-10) | AI-Hub 71788 (국가기록물 4억 토큰) | 최대 규모 공공 텍스트, 즉시 사전학습 가능 |
|
||||
| 🔴 즉시 (Priority 9-10) | AI-Hub 71739 (특허 62만건) | 기술 도메인 전문어 학습, 대규모 |
|
||||
| 🔴 즉시 (Priority 9-10) | 법제처 Open API (법령+판례) | 무료 무제한, 즉시 수집 가능 |
|
||||
| 🟡 단기 (Priority 7-8) | AI-Hub 71723 (판례 고도화) | 법률 QA/요약 데이터 최우선 |
|
||||
| 🟡 단기 (Priority 7-8) | AI-Hub 71795 (국회 회의록) | 입법 도메인, 정치 어휘 |
|
||||
| 🟡 단기 (Priority 7-8) | HF `ducut91/korean-court-judgments` (163K) | 즉시 다운로드, 추가 라벨 없이 사용 |
|
||||
| 🟡 단기 (Priority 7-8) | HF `smhilee/korean-law-dataset` | 법령 전체 조문 구조화, 즉시 사용 |
|
||||
| 🟢 중기 (Priority 4-6) | KIPRIS Plus API 자체 수집 | 대용량이나 크롤링 필요 |
|
||||
| 🟢 중기 (Priority 4-6) | 국회 회의록 Open API 자체 수집 | AI-Hub 외 원문 보완 |
|
||||
|
||||
### 추정 총 수집 가능 규모
|
||||
|
||||
| 소스 | 추정 크기 |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| AI-Hub 공공 데이터 (4개 주요셋) | ~5억 토큰 (원천 기준) |
|
||||
| 법제처 API (법령+판례 전체) | ~2억 토큰 |
|
||||
| KIPRIS 특허 명세서 (AI-Hub 포함) | ~5억 토큰 |
|
||||
| HuggingFace 법률 데이터셋 | ~1억 토큰 |
|
||||
| **합계** | **~13억 토큰** |
|
||||
|
||||
---
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||||
## 5. 주의사항 및 제약
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||||
1. **AI-Hub 내국인 제한**: 외국 IP 또는 외국 법인은 신청 불가. VPN 우회도 규약 위반.
|
||||
2. **공공누리 라이선스**: 출처 표시 의무. 상업적 이용 가능 (1유형). 연구 목적 자유.
|
||||
3. **개인정보**: 민원 데이터 등 일부에 마스킹 처리 포함.
|
||||
4. **KIPRIS API 요청 제한**: 일 호출 횟수 제한 있음 (계정당 ~50,000 건/일). 대용량 수집 시 비즈니스 계정 필요.
|
||||
5. **AI-Hub 데이터 분할 압축**: 리눅스 환경에서 병합 필수. `aihubshell` CLI 사용 권장.
|
||||
6. **국회 Open API 인증키**: open.assembly.go.kr 에서 무료 발급.
|
||||
7. **법제처 API**: `OC` 파라미터에 영문 이메일 ID 사용 (별도 발급 불필요, 이메일로 바로 사용).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*조사 완료: 2026-02-27 | 데이터 소스: AI-Hub, HuggingFace Hub, 법제처, KIPRIS, 국회 Open API*
|
||||
245
source/eval/domain_survey/legal.md
Normal file
245
source/eval/domain_survey/legal.md
Normal file
@@ -0,0 +1,245 @@
|
||||
# 한국어 법률/판례/법령 도메인 데이터 전수 조사
|
||||
|
||||
> 작성일: 2026-02-27
|
||||
> 목적: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 법률 도메인 데이터 확보 전략 수립
|
||||
> 조사 범위: HuggingFace Hub, AI-Hub, law.go.kr, 대법원, GitHub
|
||||
|
||||
---
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||||
## 1. 전체 목록 테이블
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||||
### 1-A. HuggingFace Hub 데이터셋
|
||||
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| # | Repo ID | 다운로드수(월) | 크기/샘플수 | 라이선스 | 내용 | 상업적이용 | 우선순위 |
|
||||
|---|---------|--------------|------------|---------|------|-----------|---------|
|
||||
| 1 | `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` | 115 | 85,830건 (판결문 전문) | 공공저작물 | 대법원 판례 전문 (사건명, 선고일, 판결요지, 전문텍스트) | ✅ 가능 | **10** |
|
||||
| 2 | `DistressedModel/korean_law` | 15 | 475,000+ rows | Unknown | 법령 전문 (국가법령정보센터 기반, 지방자치단체 규칙 포함) | ❓ 확인필요 | **9** |
|
||||
| 3 | `LuminaMotionAI/korean-legal-dataset` | 69 | 160,000건 | Unknown | 헌법재판소 결정례 QA (질문+답변 쌍) | ❓ 확인필요 | **9** |
|
||||
| 4 | `smhilee/korean-law-dataset` | 7 | ~182건(샘플) | Unknown | 법령 전문 (조문 단위, 식품의약품안전처 등) | ❓ 확인필요 | **6** |
|
||||
| 5 | `mosshoon/korean-laws` | 21 | 5,500건 (법령 전체) | Unknown | 법령 전문 (국가법령정보센터 출처 명시, 조문 통합본) | ✅ 공공저작물 | **8** |
|
||||
| 6 | `wisenut-nlp-team/law_korean` | 4 | 233,000건 | Unknown | 계약서 전문 (비밀유지계약, 임대차 등 다양한 계약 유형) | ❓ 확인필요 | **8** |
|
||||
| 7 | `ohsuz/korean_law_edu` | 5 | 224,000건 | 요청필요 | 법률교육 데이터 (접근동의 필요) | ❓ gated | **5** |
|
||||
| 8 | `psyche/korean-law` | 4 | 5,410건 | Unknown | 법령 조문 단위 데이터 | ❓ 확인필요 | **5** |
|
||||
| 9 | `JusWis/korean-legal-terminology` | 25 | 17,500건 | Unknown | 법률 용어사전 (한자+한글+정의) | ❓ 확인필요 | **7** |
|
||||
| 10 | `paperw8/korean_legal_terminology` | 18 | 6,180건 | Unknown | 법률 용어 설명 데이터 | ❓ 확인필요 | **6** |
|
||||
| 11 | `paperw8/korean_legal_terminology_sharegpt` | 3 | 18,500건 | Unknown | 법률 용어 ShareGPT 포맷 변환본 | ❓ 확인필요 | **6** |
|
||||
| 12 | `neuralfoundry-coder/korean-legal-instruction-sample` | 30 | 5,470건 | Unknown | 법률 QA instruction (민사법, 형사법, 노동법 등 AI-Hub 기반) | ❓ 확인필요 | **7** |
|
||||
| 13 | `joonhok-exo-ai/korean_law_case_codes` | 6 | 199건 | 공공저작물 | 판례 사건코드 매핑 | ✅ 가능 | **3** |
|
||||
| 14 | `Rootpye/korean-lawdata1~4` | ~100 each | 미상 | Unknown | 법률 데이터 (4개 분할) | ❓ 확인필요 | **4** |
|
||||
| 15 | `xaikorea0/taxia-korean-tax-laws` | 15 | 미상 | Unknown | 세법 전문 | ❓ 확인필요 | **5** |
|
||||
| 16 | `MisileLab/korean-law-dataset` | 2 | 550건 | Unknown | 법률 데이터셋 | ❓ 확인필요 | **3** |
|
||||
| 17 | `abraham-diress/korean_land_mgmt_law_exams` | 3 | 766건 | Unknown | 토지관리법 시험문제 | ❓ 확인필요 | **2** |
|
||||
| 18 | `Jsoo/korean-fair-trade-law-paragraphs-org-v1` | 4 | 1,130건 | Unknown | 공정거래법 단락 단위 | ❓ 확인필요 | **3** |
|
||||
|
||||
---
|
||||
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### 1-B. AI-Hub 법률 카테고리 (11건, 회원가입 + 내국인 신청 필요)
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| # | 데이터명 | 데이터셋 번호 | 크기 | 내용 | 라이선스 | 상업적이용 | 우선순위 |
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|---|---------|------------|------|------|---------|-----------|---------|
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| 1 | **민사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터** | 71841 | 100,130건 (판결문 91k, 법령, 심결례, 유권해석) | QA + 요약 태스크, JSON | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **10** |
|
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| 2 | **형사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터** | 71848 | 원천 305만문장, 라벨링 100,000건 | QA + 요약, 판결문 83%, 법령 11%, 해석례 6% | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **10** |
|
||||
| 3 | **행정법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터** | 71847 | 256MB 수준 (라벨링 ~100k 추정) | 행정법 판결문, 법령, 심결례 | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **9** |
|
||||
| 4 | **지식재산권법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터** | 71843 | 720MB 수준 | 지식재산권 법령, 심결례 QA | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **8** |
|
||||
| 5 | **계약 외 법률 문서 서식 데이터** | 71835 | 10,299건 (라벨링 284,445건) | 소장, 고소장, 신청서, 준비서면 등 서식 | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **9** |
|
||||
| 6 | **계약 법률 문서 서식 데이터** | (목록에서 확인됨) | 미상 | 계약서 서식 (약 9,652건 추정) | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **9** |
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||||
| 7-11 | 기타 법률 데이터 5건 | 미상 | 미상 | 법률 관련 추가 데이터셋 | AI-Hub 이용약관 | ❌ 비상업 | **6~8** |
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### 1-C. 국가법령정보센터 (law.go.kr) 공개 API
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| 소스 | URL | 크기 | 내용 | 라이선스 | 상업적이용 | 우선순위 |
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|------|-----|------|------|---------|-----------|---------|
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| 법령정보 API | `https://open.law.go.kr/LSO/openApi.do` | 현행법령 5,000+개 | 법령 전문, 조문 단위 API | 공공저작물 자유이용허락 | ✅ 가능 | **10** |
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||||
| 판례 검색 API | `https://open.law.go.kr` | 대법원·헌법재판소 판례 수십만건 | 판례 원문, 판시사항, 판결요지 | 공공저작물 | ✅ 가능 | **10** |
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| 행정규칙 | 동일 API | 수만건 | 훈령, 예규, 고시 등 | 공공저작물 | ✅ 가능 | **8** |
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> **특이사항**: law.go.kr API는 **API키 발급 필요** (무료, 회원가입). `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents`는 이 API의 판례 데이터를 HuggingFace에 미러링한 것으로 추정.
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### 1-D. 대법원 판례 공개 데이터
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| 소스 | URL | 크기 | 내용 | 라이선스 | 상업적이용 | 우선순위 |
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|------|-----|------|------|---------|-----------|---------|
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| 대법원 판례검색 | `https://www.law.go.kr/precSc.do` | 수십만건+ | 대법원, 하급심 판결문 | 공공저작물 | ✅ 가능 | **9** |
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| 종합법률정보 | `https://glaw.scourt.go.kr` | 대법원 판결 전문 | 민사·형사·행정 판결 | 공공저작물 | ✅ 가능 | **9** |
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### 1-E. GitHub NLP 법률 데이터
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| 소스 | URL | 내용 | 우선순위 |
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|------|-----|------|---------|
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| joonhok-exo-ai 관련 repo | GitHub 검색 | 법률 데이터 수집 스크립트 | **5** |
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| duck3244/llama_finetune_project | GitHub | 한국 부동산 법률 QA | **3** |
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| AI-Hub 활용 NLP 연구들 | 다수 | 법률 NLP 벤치마크 및 파인튜닝 | **4** |
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## 2. Top 3 데이터셋 상세
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### 🥇 Top 1: AI-Hub 형사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **Repo/URL** | https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71848 |
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| **크기** | 원천 3,050,000 문장 / 라벨링 100,000건 |
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| **용량** | ~235MB (라벨링 기준) |
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| **라이선스** | AI-Hub 이용약관 (비상업적 연구 허용) |
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| **내용** | 법령(11%), 판결문(83%), 해석례(6%), 결정례(0.03%). QA 59%, 요약 41% |
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| **데이터 출처** | 법제처 국가법령정보센터, 대한민국 법원, 국세청 직접 수집 |
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| **다운로드 방법** | AI-Hub 회원가입 → 데이터 신청(승인 1~3일) → CLI 다운로드 (내국인만 가능) |
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| **상업적 이용** | ❌ 불가 (연구·비상업 목적만) |
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| **포맷** | JSON (instruction/input/output 구조) |
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| **특이사항** | 원천 데이터(305만 문장)가 사전학습에도 활용 가능. Llama-3-Open-Ko-8B로 검증됨. |
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| **우선순위** | **10/10** |
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**샘플 데이터 구조:**
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||||
```json
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{
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||||
"DocuType": "02",
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||||
"doc_id": "서울남부지방법원-2017고단2381",
|
||||
"announce_date": "2017-10-19",
|
||||
"casenames": "자동차관리법위반...",
|
||||
"normalized_court": "서울남부지방법원",
|
||||
"casetype": "criminal",
|
||||
"taskType": "01(QA)",
|
||||
"instruction": "...",
|
||||
"input": "...",
|
||||
"output": "..."
|
||||
}
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||||
```
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### 🥈 Top 2: joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents (HuggingFace)
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **Repo ID** | `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` |
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| **URL** | https://huggingface.co/datasets/joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents |
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| **크기** | 85,830건 (train split 1개) |
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| **라이선스** | 공공저작물 자유이용허락 (대한민국 법원 공개 데이터) |
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| **내용** | 대법원 판례 전문. 필드: 판례정보일련번호, 사건명, 사건번호, 선고일자, 법원명, 사건종류(민사/형사/행정 등), 판결유형, 판시사항, 판결요지, 참조조문, 참조판례, **전문(최대 864k자)** |
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||||
| **다운로드 방법** | `datasets.load_dataset("joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents")` |
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| **상업적 이용** | ✅ 가능 (공공저작물) |
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| **포맷** | Parquet (HF datasets) |
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||||
| **특이사항** | 즉시 다운로드 가능. 판결 전문 포함으로 사전학습 코퍼스로 바로 활용 가능. 가장 오래된 판례는 1947년까지 거슬러 올라감. |
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||||
| **우선순위** | **10/10** |
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||||
**컬럼 목록:**
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||||
```
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||||
판례정보일련번호, 사건명, 사건번호, 선고일자, 선고, 법원명,
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||||
사건종류명, 판결유형, 판시사항, 판결요지, 참조조문, 참조판례, 전문
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||||
```
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### 🥉 Top 3: law.go.kr 공개 API (법령 + 판례)
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **URL** | https://open.law.go.kr/LSO/openApi.do |
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| **크기** | 현행법령 5,000+종 / 판례 수십만건 (지속 업데이트) |
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||||
| **라이선스** | **공공저작물 자유이용허락** (공유·변형·상업적이용 모두 가능) |
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||||
| **내용** | ① 법령API: 법령명, 조문번호, 조문제목, 조문내용, 별표/서식; ② 판례API: 사건번호, 선고일, 법원명, 판시사항, 판결요지, 전문 |
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||||
| **다운로드 방법** | API키 신청 → REST API 호출 (XML/JSON 응답). 예: `https://www.law.go.kr/DRF/lawSearch.do?OC={API키}&target=prec&type=JSON` |
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||||
| **상업적 이용** | ✅ 가능 |
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||||
| **포맷** | JSON 또는 XML |
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||||
| **특이사항** | **가장 공식적이고 완전한 소스**. 최신 법령 반영. `mosshoon/korean-laws`, `smhilee/korean-law-dataset`, `DistressedModel/korean_law` 등 HF 데이터셋 다수가 이 API 기반. API 일일 호출 제한 있음 (보통 1,000건/회 배치). |
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||||
| **우선순위** | **10/10** |
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||||
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||||
**활용 방법:**
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||||
```python
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||||
import requests
|
||||
url = "https://www.law.go.kr/DRF/lawSearch.do"
|
||||
params = {
|
||||
"OC": "{발급받은_API키}",
|
||||
"target": "prec", # 판례
|
||||
"type": "JSON",
|
||||
"query": "",
|
||||
"page": 1,
|
||||
"display": 100
|
||||
}
|
||||
resp = requests.get(url, params=params)
|
||||
```
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||||
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---
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||||
## 3. 추가 발굴 데이터셋
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### LuminaMotionAI/korean-legal-dataset (HF)
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||||
- 160,000건의 헌법재판소 결정례 기반 QA
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||||
- 질문-답변 쌍으로 Instruction Tuning에 최적
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||||
- 라이선스 불명확하나 헌재 공개데이터 기반으로 추정
|
||||
- 우선순위: **8/10**
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||||
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||||
### AI-Hub 민사법 LLM 데이터 (71841)
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||||
- 100,130건 (판결문 91,285 + 법령 + 심결례 + 유권해석)
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||||
- 형사법과 유사 구조, 민사 특화
|
||||
- 우선순위: **10/10**
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||||
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||||
### AI-Hub 계약 외 법률 문서 서식 데이터 (71835)
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||||
- 10,299건 계약 외 법률 서식 (소장, 신청서, 고소장, 준비서면 등)
|
||||
- 법률 문서 생성 태스크에 유용
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||||
- 우선순위: **9/10**
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||||
### wisenut-nlp-team/law_korean (HF)
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||||
- 233,000건 계약서 전문
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||||
- NDA, 용역계약, 임대차 등 다양한 계약 유형 포함
|
||||
- 계약서 생성/이해 능력 향상에 최적
|
||||
- 우선순위: **8/10**
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## 4. 데이터 수집 우선순위 로드맵
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```
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Phase 1 (즉시, 상업적이용 가능):
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✅ joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents → HF datasets 즉시 다운로드
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✅ law.go.kr API → API키 발급 후 전량 수집 (법령 + 판례)
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||||
✅ mosshoon/korean-laws → HF datasets 즉시 다운로드
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||||
Phase 2 (AI-Hub 신청, 비상업 연구용):
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||||
📋 형사법 LLM 데이터 (71848) → 가장 큰 규모, 즉시 신청
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||||
📋 민사법 LLM 데이터 (71841) → 두 번째로 많은 QA쌍
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||||
📋 계약 외 법률 문서 서식 (71835) → 법률 문서 서식 특화
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||||
📋 행정법 LLM 데이터 (71847)
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||||
📋 지식재산권법 데이터 (71843)
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Phase 3 (라이선스 확인 후):
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⚠️ DistressedModel/korean_law → 475k rows, 라이선스 확인 필요
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||||
⚠️ LuminaMotionAI/korean-legal-dataset → 160k QA, 라이선스 확인 필요
|
||||
⚠️ wisenut-nlp-team/law_korean → 233k 계약서, 라이선스 확인 필요
|
||||
⚠️ JusWis/korean-legal-terminology → 17.5k 법률 용어사전
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||||
```
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## 5. 예상 총 데이터 볼륨
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| 카테고리 | 건수 | 예상 텍스트량 |
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|---------|------|-------------|
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| HF 즉시 활용 (상업용) | ~92k건 | ~5GB |
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||||
| AI-Hub (비상업 연구) | ~500k건+ | ~20GB |
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||||
| law.go.kr API 수집 | 법령 5k종 + 판례 수십만 | ~10GB |
|
||||
| HF 라이선스 확인 후 | ~700k건 | ~15GB |
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||||
| **합계** | **~1.3M건+** | **~50GB** |
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## 6. 권고사항
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1. **law.go.kr API 우선 수집**: 공공저작물로 상업적 이용 무제한. 판례+법령 완전 커버리지.
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2. **AI-Hub 신청 병행**: 비상업 연구용이지만 가장 고품질의 Instruction Tuning 데이터. 형사법/민사법 동시 신청.
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||||
3. **HF 즉시 활용**: `joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents` 85k 판례는 오늘 당장 사용 가능.
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||||
4. **라이선스 확인 필요**: `DistressedModel/korean_law`(475k), `LuminaMotionAI`(160k)는 라이선스 명확히 확인 후 사용.
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5. **계약서 데이터**: `wisenut-nlp-team/law_korean` 233k 계약서는 법률 도메인 다양성 확보에 핵심.
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||||
*조사일: 2026-02-27 | 조사자: survey-legal subagent*
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||||
243
source/eval/domain_survey/literature.md
Normal file
243
source/eval/domain_survey/literature.md
Normal file
@@ -0,0 +1,243 @@
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# 한국어 소설/문학/창작/SNS 도메인 데이터 전수 조사
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> 조사일: 2026-02-27
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> 조사자: survey-literature 서브에이전트
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> 목적: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 소설·문학·창작·SNS 데이터 발굴
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## 1. 전체 데이터셋 목록
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### 1-A. HuggingFace Hub
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| # | Repo ID | 크기 | 라이선스 | 내용 | 다운로드 방법 | 저작권 | 우선순위 |
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|---|---------|------|---------|------|--------------|--------|--------|
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||||
| 1 | `werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize` | 12,108씬 (~10K-100K) | MIT | 1930년대 한국 퍼블릭도메인 소설 96편 씬분리+요약, Gemini-1.5-Flash 생성 | `load_dataset("werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize")` | ✅ 퍼블릭도메인 기반 | **9** |
|
||||
| 2 | `minpeter/geulgyeol-blog-korean` | 1.75M 샘플 | 미명시 | 한국어 블로그 텍스트 (네이버 블로그 등 실생활 글) | `load_dataset("minpeter/geulgyeol-blog-korean")` | ⚠️ 불명확 | **8** |
|
||||
| 3 | `HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT` | 2.2B 토큰, 1M-10M 문서 | 미명시 | CC100+OSCAR+인터넷 수집 고품질 웹텍스트 (블로그/SNS 포함) | `load_dataset("HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT")` | ⚠️ 웹크롤 | **7** |
|
||||
| 4 | `KORMo-Team/korean-web-collection` | 대용량 | 미명시 | 최신 한국어 웹 컬렉션 (2025년) | `load_dataset("KORMo-Team/korean-web-collection")` | ⚠️ 불명확 | **5** |
|
||||
| 5 | `heegyu/namuwiki-extracted` | 571,308행, 2.19GB | CC BY-NC-SA 2.0 | 나무위키 2022-03 덤프 전처리버전, 소설/문화/창작 관련 항목 포함 | `load_dataset("heegyu/namuwiki-extracted")` | ⚠️ NC 제한 | **6** |
|
||||
| 6 | `heegyu/namuwiki` | 867,024행, 3GB | CC BY-NC-SA 2.0 | 나무위키 원본 덤프 (마크업 포함) | `load_dataset("heegyu/namuwiki")` | ⚠️ NC 제한 | **4** |
|
||||
| 7 | `heegyu/namuwiki-sentences` | 38,015,081 문장 | CC BY-NC-SA 2.0 | 나무위키 문장 단위 분리버전 | `load_dataset("heegyu/namuwiki-sentences")` | ⚠️ NC 제한 | **4** |
|
||||
| 8 | `LLM-SocialMedia/Korean-YouTube-Comment-Sentiment-Dataset` | 5,482 댓글 | Other | 유튜브 한국어 댓글 (구어체·이모지·줄임말) | `load_dataset("LLM-SocialMedia/Korean-YouTube-Comment-Sentiment-Dataset")` | ⚠️ 불명확 | **3** |
|
||||
| 9 | `minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw` | 10M-100M 문서 | Apache? | FineWeb-2 한국어 서브셋 (웹텍스트 전체) | `load_dataset("minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw")` | ⚠️ 웹크롤 | **6** |
|
||||
| 10 | `eliceai/korean-webtext-edu` | 1M-10M | MIT | KOREAN-WEBTEXT 교육가치 필터링본 | `load_dataset("eliceai/korean-webtext-edu")` | ⚠️ 웹크롤 | **5** |
|
||||
| 11 | `naem1023/augmented-namuwiki` | 1M-10M | Apache 2.0 | 나무위키 증강버전 | `load_dataset("naem1023/augmented-namuwiki")` | ⚠️ NC원본 기반 | **3** |
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### 1-B. AI-Hub (aihub.or.kr) — 회원가입+신청 필요
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| # | 데이터셋명 | 크기 | 내용 | URL | 저작권 | 우선순위 |
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| 1 | **대규모 구매도서 기반 한국어 말뭉치 데이터** (No.653) | 10억 어절, 18GB+ | 소설·에세이·경제·철학 등 다양한 도서 텍스트, 분야별 분포 (문학 포함) | [링크](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=653) | 🟡 AI-Hub 이용약관 | **10** |
|
||||
| 2 | **다양한 문화콘텐츠 스토리 데이터** (No.71562) | 3,953편, 100,077 유닛, ~670MB | 영화·드라마·소설·만화 스토리 분석 데이터, 장르/인물/서사단계 라벨링 | [링크](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71562) | 🟡 AI-Hub 이용약관 | **8** |
|
||||
| 3 | **동화 줄거리 생성 데이터** (No.71696) | 조회11,745, 다운555 | 동화 텍스트+줄거리 생성 | [링크](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71696) | 🟡 AI-Hub 이용약관 | **6** |
|
||||
| 4 | **동화 이해도 테스트를 위한 질의응답쌍 생성 데이터** (No.71649) | 1M-10M | 동화 QA쌍 | [링크](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=71649) | 🟡 AI-Hub 이용약관 | **5** |
|
||||
| 5 | **문학작품 낭송·낭독 음성 데이터** (No.485) | 100GB+ (오디오+텍스트) | 시·소설·희곡·시나리오 낭독 (텍스트 스크립트 포함) | [링크](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=485) | 🟡 AI-Hub 이용약관 | **7** |
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### 1-C. 공유마당 (gongu.copyright.or.kr) — 퍼블릭도메인 소설
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| # | 소스 | 크기 | 내용 | URL | 저작권 | 우선순위 |
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|---|------|------|------|-----|--------|--------|
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| 1 | **공유마당 어문 저작물** | 1,107,853건 | 저작권 만료 소설·수필·시 (김유정, 이효석, 현진건 등 1945년 이전 작가) | [링크](https://gongu.copyright.or.kr/gongu/wrt/wrtCl/listWrtText.do?menuNo=200019) | ✅ 퍼블릭도메인 | **9** |
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### 1-D. 국립국어원 모두의 말뭉치 (kli.korean.go.kr)
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| # | 데이터셋명 | 크기 | 내용 | URL | 저작권 | 우선순위 |
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| 1 | **모두의 말뭉치 (NIKL)** — 현대소설 말뭉치 | 미공개 (수백MB-수GB 추정) | 현대소설, 신문기사, 구어 등 다양한 장르 | [링크](https://kli.korean.go.kr/main/requestMain.do) | 🟡 국립국어원 이용약관 | **9** |
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### 1-E. 프로젝트 구텐베르크 (gutenberg.org)
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| # | 소스 | 내용 | URL | 우선순위 |
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|---|------|------|-----|--------|
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| 1 | Gutenberg 한국어 | **사실상 없음** — 영-한 사전 1권만 존재, 한국어 문학 작품 미수록 | [링크](https://www.gutenberg.org/browse/languages/ko) | **1** (스킵) |
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## 2. Top 3 상세 분석
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### 🥇 1위: AI-Hub — 대규모 구매도서 기반 한국어 말뭉치 (No.653)
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| 항목 | 내용 |
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| **Repo/URL** | https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=653 |
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| **크기** | 10억 어절 (약 5~18GB 추정), 다운로드 2,515건 |
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| **라이선스** | AI-Hub 이용약관 (상업적 활용 가능하나 재배포 불가, 연구·학습 목적 OK) |
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| **내용** | 실제 구매된 도서 텍스트 말뭉치. 분야별 비율: 사회과학(28.4%), 철학(8.9%), 종교(4.8%), 역사(9.3%), 예술·체육(3.3%), **문학(9.5% 추정)** 등 다양. 소설·에세이·수필 포함. |
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| **구축년도** | 2021년 |
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| **다운로드** | 회원가입 → 데이터 신청 → 승인 후 API 다운로드 |
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| **저작권** | 🟡 AI-Hub 이용약관. 저작권 구매 도서 기반이므로 법적 안전성 높음. 단, 재배포 금지 |
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| **강점** | 실제 출판 도서 텍스트 → 고품질 문어체, 다양한 장르. 10억 어절 규모 최대 |
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| **약점** | 신청 승인 필요, 문학 비중이 전체의 일부 |
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| **우선순위** | **10/10** |
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**다운로드 방법:**
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```bash
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# 1. aihub.or.kr 회원가입
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# 2. 해당 데이터셋 페이지에서 신청
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# 3. 승인 완료 후 API 다운로드
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find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
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```
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### 🥈 2위: 공유마당 — 퍼블릭도메인 한국 고전소설
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| 항목 | 내용 |
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| **URL** | https://gongu.copyright.or.kr/gongu/wrt/wrtCl/listWrtText.do?menuNo=200019 |
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| **크기** | 1,107,853건 (어문 저작물 전체, 소설은 수천~수만건 추정) |
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| **라이선스** | ✅ **완전 퍼블릭도메인** — 상업적 활용·재배포 모두 자유 |
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| **내용** | 저작권 만료 소설: 김유정(봄봄, 동백꽃), 현진건(운수 좋은 날), 이효석(메밀꽃 필 무렵), 이상(날개) 등 1945년 이전 작가 작품 전부. 2021년 이전 공모전 수상작도 일부 포함 |
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| **다운로드** | 사이트에서 개별 파일 다운로드 또는 스크래핑 가능 |
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| **저작권** | ✅ 완전 클리어. LLM 학습용으로 가장 안전한 소스 |
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| **강점** | 법적 리스크 제로, 근대소설 문체 학습에 최적 |
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| **약점** | 현대(1945년 이후) 소설 없음, 텍스트 양이 상대적으로 적음, 고어체 포함 |
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| **우선순위** | **9/10** |
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**다운로드 방법:**
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```python
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# Python 크롤링 예시
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup
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base_url = "https://gongu.copyright.or.kr/gongu/wrt/wrtCl/listWrtText.do?menuNo=200019"
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||||
# 페이지별 순회 후 개별 작품 텍스트 다운로드
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# 또는 werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize에 이미 전처리된 버전 있음
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```
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### 🥉 3위: HuggingFace — minpeter/geulgyeol-blog-korean
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| 항목 | 내용 |
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| **Repo ID** | `minpeter/geulgyeol-blog-korean` |
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| **URL** | https://huggingface.co/datasets/minpeter/geulgyeol-blog-korean |
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| **크기** | 1.75M 샘플 (약 수GB 추정) |
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| **라이선스** | 미명시 (주의 필요) |
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| **내용** | 한국어 블로그 텍스트. 여행기, 일상기록, 레시피, 부동산, 음악 가사 번역 등 다양한 실생활 글쓰기. 구어체+문어체 혼합, SNS스러운 이모지/줄임말 포함 |
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| **구축년도** | 2025년 8월 |
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| **다운로드** | `load_dataset("minpeter/geulgyeol-blog-korean")` |
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| **저작권** | ⚠️ 네이버 블로그 수집 추정 → 라이선스 불명확. 학습용은 괜찮으나 재배포 주의 |
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||||
| **강점** | 실제 한국인의 일상 글쓰기 스타일, 다양한 주제의 블로그 텍스트, 175만 샘플로 규모 큼 |
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| **약점** | 라이선스 미명시, 정보성 글 위주 (순수 창작 소설 아님) |
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| **우선순위** | **8/10** |
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||||
**다운로드 방법:**
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
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||||
ds = load_dataset("minpeter/geulgyeol-blog-korean")
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||||
print(ds)
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```
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## 3. 추가 유망 데이터셋 (보조)
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### HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT
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- **내용**: CC100+OSCAR+자체 수집 웹텍스트, 2.2B 토큰
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- **특징**: 블로그·커뮤니티·뉴스 등 다양한 웹소스 혼합, 고품질 필터링 적용
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||||
- **용도**: 도메인 사전학습 데이터로 블로그/SNS 텍스트 포함
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||||
- `load_dataset("HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT")`
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### heegyu/namuwiki-extracted
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- **내용**: 한국 최대 위키 나무위키 (571K 문서, 2.19GB)
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- **특징**: 소설/영화/드라마/게임 등 문화콘텐츠 관련 항목 대량 포함, 한국어 백과 스타일
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- **라이선스**: CC BY-NC-SA 2.0 → **비상업적 사용만 가능**
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||||
- `load_dataset("heegyu/namuwiki-extracted")`
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### werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize
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- **내용**: 공유마당 소설 96편에서 Gemini로 씬 분리+요약 생성
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- **특징**: 원작은 퍼블릭도메인, 요약은 AI생성. MIT 라이선스
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||||
- `load_dataset("werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize")`
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### AI-Hub — 다양한 문화콘텐츠 스토리 데이터 (No.71562)
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- **내용**: 3,953편 (영화 40%, 드라마 41%, 소설 5.5%, 만화 12%), 100,077 스토리 유닛
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- **특징**: 줄거리+감정+서사단계 라벨링. 창작 AI 학습에 특화
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- **장르**: 드라마(38%), 멜로(24%), 스릴러(12%), 판타지(8%) 등
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### AI-Hub — 문학작품 낭송·낭독 음성 데이터 (No.485)
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- **내용**: 시·소설·희곡·시나리오 텍스트+음성 데이터
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- **특징**: 텍스트 스크립트 포함 → 순수 문학 텍스트로 활용 가능
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### 국립국어원 모두의 말뭉치 (NIKL)
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- **내용**: 현대소설, 신문, 구어, SNS 등 다양한 장르 말뭉치
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- **특징**: 국가 공인 품질, 정교한 형태소 분석 포함
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- **다운로드**: kli.korean.go.kr 신청 후 무료 다운로드
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## 4. 저작권 주의사항
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### ⚠️ 핵심 원칙
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| 구분 | 기준 | 비고 |
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| **퍼블릭도메인 한국 소설** | 작가 사망 후 70년 이상 경과 | 1945년 이전 작고 작가 작품 대부분 해당 |
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| **현대 소설** | 대부분 저작권 보호 중 | 1950~현재 작가 작품은 허가 없이 사용 불가 |
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| **나무위키** | CC BY-NC-SA 2.0 | **상업적 사용 불가, 동일 라이선스 공유 의무** |
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||||
| **AI-Hub 데이터** | AI-Hub 이용약관 | 연구·학습 목적 OK, 재배포 금지 |
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| **웹크롤 데이터** | 사이트별 ToS 적용 | 학습용 사용은 일반적으로 허용 추세 |
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### 퍼블릭도메인 한국 소설 주요 작가 (1945년 이전 작고)
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- **김유정** (1908~1937): 동백꽃, 봄봄, 만무방 등
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- **이효석** (1907~1942): 메밀꽃 필 무렵, 분녀 등
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- **현진건** (1900~1943): 운수 좋은 날, 빈처 등
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||||
- **이상** (1910~1937): 날개, 봉별기 등
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- **염상섭** (1897~1963): ⚠️ 1963년 작고 → **2034년까지 보호** (주의!)
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- **채만식** (1902~1950): ⚠️ 1950년 작고 → **2021년 만료** (현재 퍼블릭도메인)
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### 현대 소설 저작권 주의
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- 박경리 (1926~2008) — 2079년까지 보호
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- 이청준 (1939~2008) — 2079년까지 보호
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- 조정래, 황석영 등 생존 작가 — 모두 보호 중
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- **웹소설 (카카오/네이버 시리즈)** — 플랫폼과 작가 모두 저작권 보유
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### SNS/블로그 데이터
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- 네이버 블로그 크롤링 → 네이버 ToS 위반 가능성 있음
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- 학습 목적 사용은 법적 그레이존 (EU AI Act, 한국 저작권법 35조의5)
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- `minpeter/geulgyeol-blog-korean` 등은 라이선스 명시 없으므로 상업 배포 전 검토 필요
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## 5. 권고 우선순위 요약
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1. AI-Hub 대규모 구매도서 말뭉치 (10억 어절, 법적 안전) ⭐⭐⭐⭐⭐ 10/10
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2. 공유마당 퍼블릭도메인 소설 (법적 제로리스크) ⭐⭐⭐⭐⭐ 9/10
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3. NIKL 모두의 말뭉치 현대소설 (국가 공인, 무료) ⭐⭐⭐⭐⭐ 9/10
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4. werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize (MIT, 즉시) ⭐⭐⭐⭐ 9/10
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5. minpeter/geulgyeol-blog-korean (블로그 SNS, 175만) ⭐⭐⭐⭐ 8/10
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||||
6. AI-Hub 문화콘텐츠 스토리 (창작 특화, 승인 필요) ⭐⭐⭐⭐ 8/10
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7. AI-Hub 문학작품 낭독 데이터 (텍스트 포함) ⭐⭐⭐⭐ 7/10
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||||
8. HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT (블로그/SNS 포함 웹텍스트) ⭐⭐⭐ 7/10
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||||
9. heegyu/namuwiki-extracted (NC 라이선스 주의) ⭐⭐⭐ 6/10
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10. minpeter/fineweb-2-edu-korean-raw (대용량 웹크롤) ⭐⭐⭐ 6/10
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```
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## 6. 즉시 실행 가능한 데이터 (추가 승인 불필요)
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```python
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from datasets import load_dataset
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# 1. 퍼블릭도메인 소설 씬 데이터 (MIT)
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||||
ds1 = load_dataset("werty1248/Korean-1930-Novel-Scene-Summarize")
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# 2. 한국어 블로그 (175만 샘플)
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||||
ds2 = load_dataset("minpeter/geulgyeol-blog-korean")
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||||
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||||
# 3. 나무위키 (비상업 주의)
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||||
ds3 = load_dataset("heegyu/namuwiki-extracted")
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||||
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||||
# 4. 한국어 웹텍스트 (블로그+SNS 포함)
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||||
ds4 = load_dataset("HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT")
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||||
```
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||||
*조사 소스: HuggingFace Hub API, AI-Hub, 공유마당, 국립국어원, Project Gutenberg*
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||||
372
source/eval/domain_survey/medical.md
Normal file
372
source/eval/domain_survey/medical.md
Normal file
@@ -0,0 +1,372 @@
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||||
# 한국어 의료/의학/헬스케어 데이터셋 전수 조사
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> 작성일: 2026-02-27
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> 목적: 한국어 LLM 3B 모델 학습용 공개 의료 데이터 전수 조사
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> 조사 소스: HuggingFace Hub, AI-Hub, HIRA, NHIS, 공공데이터포털, GitHub
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## 전체 목록 테이블
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| # | 데이터셋 ID / 소스 | 크기 | 라이선스 | 내용 분류 | 다운로드 방법 | 제한사항 | 우선순위 |
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|---|------------------|------|---------|---------|------------|---------|---------|
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| 1 | `sean0042/KorMedMCQA` (HF) | 7,469 문제 | CC BY-NC 2.0 | 한국 의료면허시험 MCQ (의사/간호사/약사/치과) | `datasets.load_dataset` | 비상업 | **9** |
|
||||
| 2 | `ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko` (HF) | 25,700 행 | Apache 2.0 | 의학 추론 SFT (한국어 번역, CoT 포함) | `datasets.load_dataset` | 없음 | **9** |
|
||||
| 3 | `HAERAE-HUB/KMMLU` (HF) | 35,030 문제 (의학 서브셋 포함) | CC BY-ND 4.0 | 45개 분야 전문가 MCQ (의학 다수 포함) | `datasets.load_dataset` | 변경불가 | **8** |
|
||||
| 4 | `squarelike/ko_medical_chat` (HF) | 3,040 대화 | 없음(오픈) | 한국어 의사-환자 대화 (ChatDoctor 기반 번역) | `datasets.load_dataset` | 없음 | **8** |
|
||||
| 5 | `ChuGyouk/medical-reasoning-train-kormedmcqa` (HF) | ~5,000 행 | CC BY-NC | KorMedMCQA 기반 Gemini 추론 학습 데이터 | `datasets.load_dataset` | 비상업 | **8** |
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||||
| 6 | `ih9511/medical-translation-en-ko` (HF) | 1M~10M 행 | 오픈 | 의학 논문/특허 EN↔KO 번역 (한국학술정보 기반) | `datasets.load_dataset` | 없음 | **7** |
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||||
| 7 | `GrowingApple/orpo_kor_translated_medical` (HF) | 10K~100K 행 | 없음 | 한국어 의료 ORPO 학습 데이터 (번역) | `datasets.load_dataset` | 없음 | **7** |
|
||||
| 8 | `ChuGyouk/medical_questions_pairs_ko` (HF) | ~5,000 쌍 | unknown | 의료 질문 유사도 쌍 한국어 번역 | `datasets.load_dataset` | 불명확 | **6** |
|
||||
| 9 | `ChuGyouk/MMMLU-Ko-Medical` (HF) | 1K~10K | MIT | MMMLU 한국어 의료 서브셋 (clinical/genetics/anatomy 등) | `datasets.load_dataset` | 없음 | **6** |
|
||||
| 10 | `seongsubae/KorMedMCQA-V` (HF) | 1,534 문제 + 2,043 이미지 | CC BY-NC-SA 4.0 | 한국 의료면허시험 + 의료 이미지 (멀티모달) | `datasets.load_dataset` | 비상업 | **6** |
|
||||
| 11 | `helenko/medical_DPO_dataset_ko` (HF) | 1K~10K | 없음 | 의료 DPO 학습 데이터 한국어 | `datasets.load_dataset` | 없음 | **5** |
|
||||
| 12 | `hjkimsun/medical-dpo-ko` (HF) | 1K~10K | 없음 | 의료 DPO 데이터 한국어 | `datasets.load_dataset` | 없음 | **5** |
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||||
| 13 | `Saxo/ko_medical_meadow_med_qa_options_...` (HF) | 10K~100K | Apache 2.0 | 한국어 MedQA 옵션 데이터 | `datasets.load_dataset` | 없음 | **5** |
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||||
| 14 | `Nexdata/203_Hours_Korean_Medical...` (HF) | 203시간 음성 (샘플) | CC BY-ND 4.0 | 한국어 의료 엔티티 음성/전사 (샘플, 전체 유료) | 샘플만 무료 | 유료 전체 | **3** |
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| 15 | `LGAI-EXAONE/KMMLU-Redux` (HF) | 2,587 문제 | CC BY-NC-ND 4.0 | KMMLU 재구성 (오류 제거, 의학 포함) | gated(승인 필요) | 비상업+변경불가 | **6** |
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||||
| 16 | `LGAI-EXAONE/KMMLU-Pro` (HF) | 2,822 문제 | CC BY-NC-ND 4.0 | 한국 전문직 면허 시험 (의사 포함) | gated(승인 필요) | 비상업+변경불가 | **7** |
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| 17 | AI-Hub 헬스케어 카테고리 전체 | **126개 데이터셋** | 공공누리/연구전용 | 의료 영상/임상/건강검진/의학 NLP 등 | 안심존+IRB 필수 | **IRB 심의 필수** | **8** (접근 어려움) |
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| 18 | HIRA 공개 데이터 (opendata.hira.or.kr) | 수십~수백만 건 | 공공누리 1유형 | 의료장비현황, 병의원현황, 건강보험 진료통계 등 | 직접 다운로드 | 없음 (통계 위주) | **3** |
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||||
| 19 | NHIS 공개 데이터 (nhis.or.kr) | 수십만 건 | 공공누리 | 지역별 의료이용통계, 진료실적 현황 등 | 직접 다운로드 | 없음 (통계 위주) | **3** |
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||||
| 20 | 공공데이터포털 의료 관련 (data.go.kr) | 4,406건 파일/API | 공공누리 | 전국의료기관현황, 응급의료기관, 의료영상정보 등 | 직접 다운로드/API | 없음 (구조 데이터) | **4** |
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||||
| 21 | KoreaMed (synapse.koreamed.org) | 수십만 편 논문 초록 | 개별 저작권 | 한국 의학 저널 논문 초록 (영문/한문 혼재) | 웹 스크래핑 | 저작권 주의 | **5** |
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||||
| 22 | PubMed 한국어 초록 | 수만 건 | PubMed OA | 한국어로 작성된 PubMed 초록 | PubMed API/NCBI FTP | 제한 없음 | **5** |
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## 소스별 상세 분석
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### 1. HuggingFace Hub
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HuggingFace API (`/api/datasets?search=...`) 및 직접 URL 조회 결과, 한국어 의료 데이터셋은 **주로 번역 기반이거나 벤치마크 목적**의 소규모 데이터가 대부분이다.
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**주요 특징:**
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- 원시(native) 한국어 의료 데이터는 매우 드물다
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- 대부분 영어 의료 데이터(ChatDoctor, MedQA, HuatuoGPT 등)를 한국어로 번역한 것
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- 한국 의료면허시험 기반의 벤치마크(KorMedMCQA, KMMLU)가 가장 퀄리티가 높음
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**수집 기준:**
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||||
- `ko_medical`, `medical korean`, `medical ko`, `KorMed`, `KMMLU` 등 검색어 사용
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- 총 20+ 쿼리 조회
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### 2. AI-Hub (aihub.or.kr)
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**헬스케어 카테고리: 총 126개 데이터셋** 보유 (2026-02-27 기준)
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- 대부분 의료 영상(MRI, CT, 병리 이미지) 데이터
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- NLP/텍스트 관련 데이터도 존재하나 **"안심존(Safe Zone)"** 접근 필수
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- 안심존: 인터넷 분리 환경에서만 분석 가능, 데이터 반출 불가
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||||
- **IRB 심의 결과 통지서 + 승인된 연구계획서 필수**
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- 의료 데이터 특성상 직접 다운로드 불가 (개인정보 비식별화에도 불구)
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**접근 프로세스:**
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 → 결과 통지서 획득
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2. 안심존 이용 신청서 + 보안서약서 제출
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3. 구축기관 심사 및 승인
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4. 온라인/오프라인 안심존에서 데이터 분석
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5. 분석 모델만 반출 가능 (데이터 반출 불가)
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**문의:** safezone1@aihub.kr / 02-525-7708
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### 3. HIRA 공개 데이터 (opendata.hira.or.kr)
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**공공누리 1유형 (자유 이용 가능)**
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주요 데이터:
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- 의료장비 상세 현황 (2019~2024, CSV/XLSX)
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- 전국 병의원 및 약국 현황
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- 3단상병별 성별 연령군별 건강보험 진료 통계
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- 요양기관별 건강보험 청구 통계
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**NLP 활용 가능성: 낮음** — 통계/구조적 데이터로 직접 LLM 학습에는 부적합
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### 4. NHIS 공개 데이터
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- 지역별 의료이용통계 (XLSX)
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- 의료보장(건강보험+의료급여) 시도별 진료실적 현황
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**NLP 활용 가능성: 낮음** — 수치 통계 위주
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### 5. 공공데이터포털 (data.go.kr)
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의료 관련 4,406건 검색 결과:
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- 전국의료기관표준데이터 (CSV)
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- 전국응급의료기관표준데이터 (XML)
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- 전국보건기관표준데이터 (CSV/XML/JSON)
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- 의료영상정보 (국가중점데이터)
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- 임상연구정보 (국가중점데이터)
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- 해부학 및 의료행위 기록설명그림 정보
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**NLP 활용 가능성: 중간** — 임상연구정보, 해부학/의료행위 기록 등은 활용 가능
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## Top 3 상세 분석
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### 🥇 1위: `sean0042/KorMedMCQA`
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**우선순위: 9/10**
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **HuggingFace ID** | `sean0042/KorMedMCQA` |
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| **URL** | https://huggingface.co/datasets/sean0042/KorMedMCQA |
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| **논문** | https://arxiv.org/abs/2403.01469 |
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| **크기** | 7,469 문제 (train 5,902 / dev 755 / test 812) |
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| **형식** | Parquet |
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| **라이선스** | CC BY-NC 2.0 |
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| **HF 다운로드수** | 1,301 (2026-02 기준) |
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| **언어** | 한국어 (native) |
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**내용:**
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- **출처**: 2012~2024년 한국 보건의료 전문면허 시험 실제 문제
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- **카테고리**: 의사(Doctor), 간호사(Nurse), 약사(Pharmacist), 치과의사(Dentist)
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- **형식**: 4지선다 MCQ (보기 A/B/C/D + 정답)
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- **의학 분야**: 내과, 외과, 소아과, 산부인과, 약리학, 병리학, 해부학 등 전 분야
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**IRB/비식별화 여부:**
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- 원본 데이터가 공개 국가시험 문제이므로 개인정보 없음
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||||
- IRB 불필요
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||||
**다운로드:**
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset("sean0042/KorMedMCQA")
|
||||
# 서브셋: "doctor", "nurse", "pharmacist", "dentist"
|
||||
ds = load_dataset("sean0042/KorMedMCQA", "doctor")
|
||||
```
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||||
**장점:**
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- 한국어 native 의료 데이터 (번역 아님)
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- 실제 국가시험 문제 → 의료 도메인 신뢰도 최고
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- 의사/간호사/약사/치과의사 4개 직종 커버
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||||
- 벤치마크 + 학습 데이터 모두 활용 가능
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**제한사항:**
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||||
- 비상업 라이선스 (CC BY-NC)
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- 이미지 포함 문제는 텍스트만 제공 (이미지 버전은 KorMedMCQA-V 참조)
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||||
- 총 7,469문제 (규모 작음)
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||||
**활용 방법:**
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1. SFT 학습 데이터로 직접 활용
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2. Few-shot 예시로 활용
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3. 의료 도메인 평가 벤치마크로 활용
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||||
4. 추론 데이터 생성의 seed 데이터로 활용
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### 🥈 2위: `ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko`
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**우선순위: 9/10**
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||||
| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| **HuggingFace ID** | `ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko` |
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||||
| **URL** | https://huggingface.co/datasets/ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko |
|
||||
| **크기** | 25,700 행 |
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||||
| **형식** | Parquet |
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||||
| **라이선스** | Apache 2.0 |
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||||
| **HF 다운로드수** | 40 (2026-02 기준) |
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||||
| **언어** | 한국어 (번역) |
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**내용:**
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||||
- **출처**: HuatuoGPT-o1 학습 데이터를 한국어로 번역
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- **원본**: GPT-4o가 검증 가능한 의학 문제를 탐색하고 의학 검증자(medical verifier)로 검증
|
||||
- **번역**: `gemini-2.0-flash-exp` (temperature=0.5)로 번역
|
||||
- **컬럼**: `Question`, `Complex_Cot`, `Response`
|
||||
- **특징**: Complex Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정 포함
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||||
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||||
**CoT 구조 예시:**
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||||
```
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||||
Question: 자신의 음경이 줄어들고 결국 사라져 죽음에 이를 것이라고 믿는 사람의 진단은?
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||||
Complex_Cot: [300~3,420 토큰 분량의 한국어 추론 과정]
|
||||
Response: [최종 답변]
|
||||
```
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||||
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||||
**IRB/비식별화 여부:**
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||||
- 번역 데이터로 개인정보 없음
|
||||
- IRB 불필요
|
||||
|
||||
**다운로드:**
|
||||
```python
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset("ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko")
|
||||
```
|
||||
|
||||
**장점:**
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||||
- Apache 2.0 (상업 이용 가능)
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||||
- 의학 추론(reasoning) CoT 포함 → 3B 모델 추론력 강화에 최적
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||||
- 25K+ 샘플 (KorMedMCQA 대비 규모 큼)
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||||
- 오류 검증 과정을 거친 고품질 데이터
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||||
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||||
**제한사항:**
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||||
- 번역 데이터 (원본 영어) → 한국어 의료 표현의 자연스러움 한계 있음
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||||
- 번역 오류 가능성 (Gemini 번역)
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||||
- 수학/과학 문제 일부 포함 (순수 의료만은 아님)
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**활용 방법:**
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||||
1. 한국어 의료 추론 SFT 학습 (주력 학습 데이터)
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||||
2. CoT 형식으로 의료 응답 품질 향상
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||||
3. KorMedMCQA와 결합하여 학습 효과 극대화
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---
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||||
### 🥉 3위: `HAERAE-HUB/KMMLU` (의학 서브셋)
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**우선순위: 8/10**
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||||
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||||
| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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||||
| **HuggingFace ID** | `HAERAE-HUB/KMMLU` |
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||||
| **URL** | https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/KMMLU |
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||||
| **논문** | https://arxiv.org/abs/2402.11548 |
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||||
| **크기** | 35,030 문제 전체 (의학 서브셋은 ~수천) |
|
||||
| **형식** | CSV |
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||||
| **라이선스** | CC BY-ND 4.0 |
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||||
| **HF 다운로드수** | 10,537 (2026-02 기준) |
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||||
| **언어** | 한국어 (native) |
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||||
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||||
**내용:**
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||||
- **출처**: 한국 국가기술자격시험 실제 문제 (2023~2024)
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||||
- **45개 분야**: 회계, 법률, **의학**, **약학**, **간호학** 등
|
||||
- **의학 관련 서브셋**: `clinical_knowledge`, `medical_genetics`, `anatomy`, `professional_medicine`, `college_biology`, `college_medicine` 등
|
||||
- **형식**: 4지선다 MCQ + 인간 정확도(Human Accuracy) 제공
|
||||
|
||||
**의학 서브셋 접근:**
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||||
```python
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||||
from datasets import load_dataset
|
||||
# 의학 관련 서브셋들
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||||
medical_subsets = [
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||||
"Clinical-Psychology",
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||||
"Emergency-Medicine",
|
||||
"Health-Insurance-Review",
|
||||
"Medical-Examination",
|
||||
"Public-Health"
|
||||
]
|
||||
for subset in medical_subsets:
|
||||
ds = load_dataset("HAERAE-HUB/KMMLU", subset)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**IRB/비식별화 여부:**
|
||||
- 공개 국가시험 문제 → 개인정보 없음
|
||||
- IRB 불필요
|
||||
|
||||
**장점:**
|
||||
- 가장 높은 다운로드수 (10,537) → 검증된 데이터
|
||||
- 한국어 native (번역 아님)
|
||||
- 인간 정확도 레이블 제공 → 문제 난이도 파악 가능
|
||||
- 45개 서브셋으로 세분화 → 의학 서브셋만 선택 가능
|
||||
- KMMLU-HARD, KMMLU-Redux, KMMLU-Pro 등 다양한 변형 존재
|
||||
|
||||
**제한사항:**
|
||||
- CC BY-ND 4.0 (변경 불가, 2차 저작물 금지)
|
||||
- 의학 서브셋이 전체 데이터 일부 (~20%)
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||||
- 벤치마크 목적 → 학습 데이터로 전용 시 품질 검토 필요
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**활용 방법:**
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||||
1. 한국어 의료 도메인 벤치마크 평가 (주 활용)
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||||
2. 의학 서브셋만 추출하여 학습 보조 데이터로 활용
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||||
3. KMMLU-Pro (전문직 면허 포함) 와 병합하여 확장
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## 추가 권장 데이터셋
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### AI-Hub 헬스케어 (접근 가능한 경우)
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접근 방법이 어렵지만 가장 고품질의 한국어 원본 의료 데이터:
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||||
- **URL**: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/list.do?currMenu=115&topMenu=100&srchDataRealmCode=REALM0014
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||||
- **총 126개** 헬스케어 데이터셋
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||||
- **IRB 필수**: 기관생명윤리위원회 승인 필요
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||||
- **안심존**: 데이터 반출 불가, 현장 분석만 가능
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||||
- **주요 NLP 관련 예상 데이터**: 진료 대화, 의무기록, 건강 상담, 의약품 정보
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### KMMLU-Pro (LGAI-EXAONE)
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||||
- **URL**: https://huggingface.co/datasets/LGAI-EXAONE/KMMLU-Pro
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||||
- **크기**: 2,822 문제 (한국 전문직 면허 시험)
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||||
- **특징**: 의사 등 전문직 면허 포함, Gated (승인 필요)
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### KorMedMCQA-V (멀티모달)
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||||
- **URL**: https://huggingface.co/datasets/seongsubae/KorMedMCQA-V
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- **크기**: 1,534 문제 + 2,043 이미지
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||||
- **활용**: 비전-언어 모델 학습 시 참조
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## 실용 가이드: 3B 모델 학습을 위한 전략
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### Phase 1: 즉시 사용 가능 (IRB 불필요)
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```bash
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# 1. KorMedMCQA - 한국 의료면허 실제 시험 (benchmark + SFT 모두)
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pip install datasets
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('sean0042/KorMedMCQA', 'doctor'); print(ds)"
|
||||
|
||||
# 2. medical-o1-reasoning-SFT-Ko - CoT 추론 학습 데이터
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('ChuGyouk/medical-o1-reasoning-SFT-Ko'); print(ds)"
|
||||
|
||||
# 3. KMMLU 의학 서브셋
|
||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('HAERAE-HUB/KMMLU', 'Medical-Examination'); print(ds)"
|
||||
|
||||
# 4. ko_medical_chat - 대화 형식 SFT
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('squarelike/ko_medical_chat'); print(ds)"
|
||||
|
||||
# 5. medical-translation-en-ko - 대용량 번역 corpus
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||||
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('ih9511/medical-translation-en-ko'); print(ds)"
|
||||
```
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||||
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||||
### Phase 2: 접근 신청 필요
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||||
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||||
| 데이터셋 | 신청 방법 | 예상 소요 시간 |
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|---------|---------|------------|
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||||
| AI-Hub 헬스케어 | IRB + 안심존 신청 | 4~8주 |
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||||
| KMMLU-Redux/Pro | HF Gated 승인 신청 | 수일 |
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### 학습 데이터 조합 추천
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**규모별 추천 조합:**
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||||
| 규모 | 조합 | 예상 총 샘플 |
|
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|------|-----|------------|
|
||||
| 소규모 | KorMedMCQA + medical-o1-reasoning-SFT-Ko | ~33K |
|
||||
| 중규모 | 위 + ko_medical_chat + KMMLU 의학 서브셋 + medical_questions_pairs_ko | ~45K |
|
||||
| 대규모 | 위 + medical-translation-en-ko (필터링) + orpo_kor_translated_medical | ~100K+ |
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## 주요 고려사항
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### 라이선스 분류
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| 라이선스 | 데이터셋 | 상업 활용 | 변경 가능 |
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|---------|---------|---------|---------|
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| Apache 2.0 | medical-o1-reasoning-SFT-Ko | ✅ | ✅ |
|
||||
| MIT | MMMLU-Ko-Medical | ✅ | ✅ |
|
||||
| CC BY-ND 4.0 | KMMLU, KorMedMCQA-V(음성) | ✅ | ❌ |
|
||||
| CC BY-NC 2.0 | KorMedMCQA | ❌ | ✅ |
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||||
| CC BY-NC-SA 4.0 | KorMedMCQA-V | ❌ | ✅ |
|
||||
| CC BY-NC-ND 4.0 | KMMLU-Redux, KMMLU-Pro | ❌ | ❌ |
|
||||
| 공공누리 1유형 | HIRA, NHIS 통계 | ✅ | ✅ |
|
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### 의료 데이터 특수 고려사항
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1. **비식별화 여부**: HuggingFace의 한국어 의료 데이터는 대부분 번역 데이터 or 공개 시험문제 → 비식별화 이슈 없음
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2. **IRB**: AI-Hub 헬스케어 데이터만 IRB 필수 (실제 진료 기록 포함)
|
||||
3. **의료 환각(Hallucination)**: 번역 데이터의 경우 의료 용어 오역 가능 → 검증 필요
|
||||
4. **진료 가이드라인 최신성**: 시험 문제 기반 데이터는 연도별 의료 가이드라인 변경 반영 필요
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## 참고 링크
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- KorMedMCQA: https://arxiv.org/abs/2403.01469
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- KMMLU: https://arxiv.org/abs/2402.11548
|
||||
- KMMLU-Pro: https://arxiv.org/abs/2507.08924
|
||||
- AI-Hub 안심존: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSn=216
|
||||
- HIRA 공개데이터: https://opendata.hira.or.kr
|
||||
- NHIS 연구데이터: https://nhis.or.kr
|
||||
- 공공데이터포털 의료: https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?keyword=의료
|
||||
- KoreaMed (한국의학저널): https://synapse.koreamed.org
|
||||
194
source/eval/domain_survey/news.md
Normal file
194
source/eval/domain_survey/news.md
Normal file
@@ -0,0 +1,194 @@
|
||||
# 한국어 뉴스/언론 도메인 데이터셋 전수 조사
|
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||||
> 조사일: 2026-02-27
|
||||
> 목적: 한국어 3B LLM 학습용 뉴스/언론 도메인 데이터 파악
|
||||
> 조사범위: HuggingFace Hub, AI-Hub, 모두의 말뭉치, BigKinds, GitHub, 학술 논문 기반
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## 전체 데이터셋 목록
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| # | 데이터셋 / 출처 | 크기 | 라이선스 | 내용 유형 | 날짜범위 | 출처 언론사 | 상업적 이용 | 우선순위 |
|
||||
|---|---------------|------|---------|---------|---------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 1 | **[모두의 말뭉치: 신문]** corpus.korean.go.kr | ~350만 문장 | 연구전용 (비공개배포 금지) | 뉴스 기사 전문 + 메타 | 2018~2021 | 한국경제, 동아, 조선 등 다수 | ❌ | **9** |
|
||||
| 2 | **[BigKinds]** bigkinds.or.kr | 5,000만건+ | 신청 후 제공 (연구·교육) | 뉴스 기사 전문 | 1990~현재 | 54개 언론사 (연합뉴스, 조선, 중앙 등) | ❌ | **9** |
|
||||
| 3 | **[AI-Hub] 문서요약 텍스트** (#97) | 원문 40만건 (신문 30만건) / 요약 80만건 | 연구전용 | 뉴스 기사 전문 + 추출/생성 요약 | 2020 | 다수 종합일간지 | ❌ | **8** |
|
||||
| 4 | **[HF] sieu-n/korean-newstext-dump** | 1M~10M건 (텍스트 파일) | 불명확 | 뉴스 기사 전문 (제목+본문) | ~2021 | 복수 언론사 | ❓ | **8** |
|
||||
| 5 | **[AI-Hub] 뉴스 기사 기계독해** (#577) | 400,056건 QA / 지문 36만건 | 연구전용 | 뉴스 기사 + QA | 2021 | 중앙일보 등 20개 언론사 | ❌ | **7** |
|
||||
| 6 | **[HF] daekeun-ml/naver-news-summarization-ko** | 24,934건 (train+test) | Apache 2.0 | 뉴스 기사 전문 + 요약 | 2022.07 | 네이버 뉴스 (YTN, 아시아경제 등) | ✅ | **7** |
|
||||
| 7 | **[HF] sigridjineth/korean-news-small** | 1M~10M건 | 불명확 | 뉴스 텍스트 | 불명 | 불명 | ❓ | **6** |
|
||||
| 8 | **[HF] klue/klue (ynat subset)** | 54,800건 | CC-BY-SA-4.0 | 뉴스 제목 + 7개 토픽 레이블 | 2020~2021 | 연합뉴스 | ✅ | **6** |
|
||||
| 9 | **[GitHub] KcBERT 댓글 데이터** beomi/KcBERT | 45GB / 3.4억건 | CC-BY (댓글) | 네이버 뉴스 댓글 + 대댓글 | ~2022 | 네이버 뉴스 댓글 | ❓ | **5** |
|
||||
| 10 | **[HF] haseong8012/Korean_Political-News_By_Media-Outlet** | 100K~1M건 | 불명확 | 언론사별 정치 뉴스 | 2024 | 조선, 한겨레 등 다수 언론사 | ❓ | **5** |
|
||||
| 11 | **[AI-Hub] 한국어-영어 번역 말뭉치 (뉴스)** (#87) | 약 160만 문장쌍 | 연구전용 | 뉴스 기사 한-영 병렬 | 2019 | 다수 | ❌ | **5** |
|
||||
| 12 | **[HF] KETI-AIR/kor_ag_news** | 120K건 | Unknown | AG News 영→한 번역본 (4분류) | 번역 | 영어 원본 | ❓ | **4** |
|
||||
| 13 | **[HF] BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic** | 100K~1M건 | 불명확 | 구한말 신문 기사 (경제/정치) | 1897~1910 | 독립신문 등 구한말 신문 | ❓ | **3** |
|
||||
| 14 | **[HF] BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic_qa** | 1K~10K건 | 불명확 | 구한말 신문 QA | 1897~1910 | 구한말 신문 | ❓ | **3** |
|
||||
| 15 | **[HF] hugmanskj/korean-news-topic-classification** | ~5K건 | CC-BY-4.0 | 합성 뉴스 헤드라인 (4분류) | 2025 | 합성 데이터 | ✅ | **2** |
|
||||
| 16 | **[HF] 91veMe4Plus-Project/korean_news_corpus** | 비어 있음 | MIT | 비어 있음 | - | - | ✅ | **1** |
|
||||
|
||||
---
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||||
## 출처별 상세 분류
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### 🔵 HuggingFace Hub
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| HF Repo ID | 다운로드수 | 다운로드 명령어 |
|
||||
|------------|----------|---------------|
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||||
| `sieu-n/korean-newstext-dump` | 8 | `load_dataset("sieu-n/korean-newstext-dump")` |
|
||||
| `sigridjineth/korean-news-small` | 20 | `load_dataset("sigridjineth/korean-news-small")` |
|
||||
| `daekeun-ml/naver-news-summarization-ko` | 1,133 | `load_dataset("daekeun-ml/naver-news-summarization-ko")` |
|
||||
| `klue/klue` (ynat subset) | 4,248 | `load_dataset("klue/klue", "ynat")` |
|
||||
| `haseong8012/Korean_Political-News_By_Media-Outlet` | 34 | `load_dataset("haseong8012/Korean_Political-News_By_Media-Outlet")` |
|
||||
| `BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic` | 5 | `load_dataset("BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic")` |
|
||||
| `BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic_qa` | 5 | `load_dataset("BLACKBUN/old_korean_newspaper_1897_1910_economy_politic_qa")` |
|
||||
| `KETI-AIR/kor_ag_news` | 5 | `load_dataset("KETI-AIR/kor_ag_news")` |
|
||||
| `hugmanskj/korean-news-topic-classification` | 33 | `load_dataset("hugmanskj/korean-news-topic-classification")` |
|
||||
| `91veMe4Plus-Project/korean_news_corpus` | 2 | (비어 있음) |
|
||||
|
||||
### 🟢 AI-Hub (aihub.or.kr)
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> 모두 **국내 기관/개인 가입 + 신청 승인 후** 다운로드 가능. 상업적 이용 불가.
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| 데이터셋명 | dataSetSn | 규모 | 주요 언론사 |
|
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|-----------|----------|------|-----------|
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| 문서요약 텍스트 | 97 | 원문 40만건 (신문 30만건) | 다수 종합일간지 |
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| 뉴스 기사 기계독해 데이터 | 577 | QA 400,056건 / 지문 36만건 | 중앙일보 등 20개 언론사 |
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| 한국어-영어 번역 말뭉치 (뉴스 포함) | 87 | ~160만 문장쌍 | 다수 |
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신청 URL 패턴: `https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn={ID}`
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### 🟡 국립국어원 모두의 말뭉치
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> 신청 후 수작업 다운로드. 라이선스 엄격함 (재배포 불가, 연구 전용).
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- **modu_news (신문)**: 약 350만 문장, 9개 카테고리(정치/경제/사회/생활/IT과학/연예/스포츠/문화/미용건강)
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- 메타: publisher, author, date, topic, original_topic, paragraph
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- 신청: https://corpus.korean.go.kr → 가입 → 신청
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- Korpora 로드: `from Korpora import Korpora; corpus = Korpora.load("modu_news")`
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### 🟠 BigKinds (한국언론진흥재단)
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> 별도 계약/신청 필요. 5천만건 이상 뉴스 기사 (1990~현재). 54개 주요 언론사 포함.
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- 주요 언론사: 연합뉴스, 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문, 매일경제, 한국경제 등
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- 학술/연구 목적 데이터 제공: bigkinds.or.kr
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- **연구용 샘플 데이터**: 일부 카테고리 무료 제공, 전체는 협약 필요
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### ⚪ GitHub 오픈소스
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| 프로젝트 | 규모 | 내용 | 라이선스 | URL |
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| KcBERT (Beomi) | 45GB / 3.4억건 | 네이버 뉴스 댓글+대댓글 | CC-BY | https://github.com/Beomi/KcBERT |
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| Korpora (modu_news 로더) | - | 모두의 말뭉치 로더 | Apache 2.0 | https://github.com/ko-nlp/Korpora |
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## 🏆 Top 3 상세 설명
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### 1위 🥇 모두의 말뭉치 신문 (국립국어원)
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| 항목 | 내용 |
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| **출처** | 국립국어원 (corpus.korean.go.kr) |
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| **크기** | ~350만 문장 / train split |
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| **라이선스** | 연구전용, 재배포 불가 |
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| **내용** | 뉴스 기사 전문. 메타정보(발행일, 언론사, 카테고리 등) 포함 |
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| **날짜 범위** | 2018~2021 추정 |
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| **출처 언론사** | 한국경제, 동아일보 등 다수 종합일간지 |
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| **카테고리** | 정치, 경제, 사회, 생활, IT/과학, 연예, 스포츠, 문화, 미용/건강 (9개) |
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| **다운로드** | https://corpus.korean.go.kr 가입→신청→수작업 다운로드 |
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| **Korpora 로드** | `corpus = Korpora.load("modu_news")` |
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| **상업적 이용** | ❌ (연구전용) |
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| **특징** | 대규모 + 고품질 + 메타정보 풍부 + 다양한 언론사 |
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| **주의사항** | 가입 필요, 한국 거주/기관 소속 우선, 재배포 불가 |
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**평가**: LLM 사전학습용으로 가장 이상적. 350만 문장의 정제된 뉴스 기사. 다만 접근 절차가 복잡하고 라이선스 제약이 있음.
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### 2위 🥈 BigKinds 뉴스 빅데이터 (한국언론진흥재단)
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| 항목 | 내용 |
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| **출처** | 한국언론진흥재단 (bigkinds.or.kr) |
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| **크기** | 5,000만건 이상 (1990~현재) |
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| **라이선스** | 기관 협약 후 연구목적 제공 |
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| **내용** | 뉴스 기사 전문, 키워드, 요약, 카테고리 등 |
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| **날짜 범위** | 1990~현재 (30년 이상) |
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| **출처 언론사** | 54개: 연합뉴스, 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문, 매일경제, 한국경제, YTN, KBS, MBC 등 |
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| **다운로드** | bigkinds.or.kr 연구용 데이터 신청 페이지 |
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| **상업적 이용** | ❌ |
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| **특징** | 국내 최대 규모 뉴스 DB. 언론사 다양성 최고. 30년치 역사 데이터 |
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| **주의사항** | 전체 DB 접근은 협약 필요. 부분 샘플만 무료 |
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**평가**: 규모와 품질 모두 최상. 연구 기관 협약 가능하다면 최우선 확보 대상.
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### 3위 🥉 AI-Hub 문서요약 텍스트 (dataSetSn=97)
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| 항목 | 내용 |
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| **출처** | AI-Hub (aihub.or.kr) |
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| **크기** | 원문 40만건 (신문기사 30만 + 기고문 6만 + 잡지 1만 + 판결문 3만) / 요약문 80만건 |
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| **라이선스** | 연구전용 (무료, 국내 기관/개인 신청) |
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| **내용** | 뉴스 기사 원문 + 추출요약 + 생성요약 |
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| **날짜 범위** | 2020년 구축 |
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| **출처 언론사** | 종합일간지 다수 |
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| **다운로드** | `https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?aihubDataSe=data&dataSetSn=97` |
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| **상업적 이용** | ❌ |
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| **특징** | 추출요약+생성요약 쌍 포함. 요약 태스크뿐 아니라 사전학습용 기사 원문으로도 활용 가능 |
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| **다운로드수** | 5,912건 (AI-Hub 내 최고 수준) |
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**평가**: 요약 태스크 SFT 데이터 + 사전학습 기사 원문 동시 활용 가능. 가입 후 즉시 신청 가능.
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## 📊 주요 지표 비교
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| 데이터셋 | 규모 | 품질 | 접근성 | 라이선스 | LLM 사전학습 적합도 |
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| 모두의 말뭉치 신문 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| BigKinds | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| AI-Hub 문서요약 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
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| sieu-n/korean-newstext-dump | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
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| daekeun-ml/naver-news | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
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| KcBERT 댓글 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ (댓글) | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ (댓글 특화) |
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## 🎯 추천 데이터 확보 전략
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### 즉시 사용 가능 (공개 라이선스)
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1. `daekeun-ml/naver-news-summarization-ko` — Apache 2.0, HF에서 바로 다운로드
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2. `klue/klue` (ynat) — CC-BY-SA-4.0, HF에서 바로 다운로드
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3. `sieu-n/korean-newstext-dump` — 라이선스 확인 필요하나 HF 공개
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4. `sigridjineth/korean-news-small` — HF 공개
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### 신청 절차 필요 (고품질)
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1. **모두의 말뭉치 신문** → corpus.korean.go.kr 가입 후 신청 (1~2주 소요)
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2. **AI-Hub 문서요약** → aihub.or.kr 가입 후 신청 (즉시~수일 소요)
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3. **AI-Hub 뉴스 기계독해** → aihub.or.kr 가입 후 신청
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### 협약 필요 (대규모)
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1. **BigKinds** → 한국언론진흥재단 협약 (기관 필요)
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## 📝 기타 참고 사항
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### 뉴스 포함 대규모 한국어 코퍼스 (뉴스 외 다수 도메인 혼합)
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- **mC4 Korean** (`allenai/c4`, language=ko): 웹크롤 데이터, 뉴스 도메인 상당 부분 포함
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- **OSCAR 한국어**: CC0, 웹크롤, 뉴스 혼합
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||||
- **CC-100 Korean**: 커먼크롤 기반, 뉴스 포함
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### 알려진 미확인 데이터셋
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- **연합뉴스 코퍼스**: 공식 제공 여부 불명 (KLUE 데이터의 소스)
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- **한국 언론 아카이브**: 개별 언론사 API (유료)
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||||
- **공공데이터포털 (data.go.kr)**: 검색 결과 뉴스 특화 텍스트 데이터셋 발견 안 됨
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*조사: 2026-02-27 | 조사자: LLM-Bang 데이터 서브에이전트*
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||||
234
source/eval/domain_survey/preference_pretrain.md
Normal file
234
source/eval/domain_survey/preference_pretrain.md
Normal file
@@ -0,0 +1,234 @@
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# 한국어 Preference/DPO/RLHF + 대용량 Pretrain 데이터 전수 조사
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> 작성일: 2026-02-26
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> 목적: 3B 한국어 LLM 학습용 데이터 소스 파악
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||||
> 조사 방법: HuggingFace 데이터셋 페이지 직접 web_fetch (Brave API 미사용)
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## 목차
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||||
1. [Preference / DPO / RLHF 데이터셋](#preference--dpo--rlhf-데이터셋)
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2. [대용량 Pretrain 데이터셋](#대용량-pretrain-데이터셋)
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||||
3. [Top 3 권장 - Preference](#top-3-권장---preference)
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||||
4. [Top 3 권장 - Pretrain](#top-3-권장---pretrain)
|
||||
5. [갭 분석 및 메모](#갭-분석-및-메모)
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## Preference / DPO / RLHF 데이터셋
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### 전체 목록
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| # | Repo ID | 규모 | 포맷 | 도메인 | 라이선스 | ORPO/DPO 직접 사용 | 우선순위 |
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|---|---------|------|------|--------|----------|-------------------|---------|
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||||
| 1 | `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` | ~193k 쌍 | `{prompt, chosen, rejected}` | 수학 | MIT (원본 기반 추정) | ✅ 직접 사용 가능 | **9** |
|
||||
| 2 | `kuotient/orca-math-korean-preference` | ~193k 쌍 | `{prompt, chosen, rejected}` | 수학 | Apache 2.0 후보 | ✅ 직접 사용 가능 | **9** |
|
||||
| 3 | `heegyu/orca-math-korean-preference-cleaned` | ~192k 쌍 | `{prompt, chosen, rejected, correctness_label}` | 수학 (KO+EN 이중) | MIT 추정 | ✅ 직접 사용 가능 (correctness로 추가 필터링 가능) | **8** |
|
||||
| 4 | `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` | ~60k 쌍 추정 | `{prompt, chosen, rejected}` | 일반 (번역) | MIT 추정 | ✅ 직접 사용 가능 | **8** |
|
||||
| 5 | `lemon-mint/korean-realqa-reasoning-v01-preference` | ~7.77k 쌍 | `{id, prompt, chosen, rejected}` | 일반 QA + 추론 | 미상 | ✅ 직접 사용 가능 (chosen에 `<think>` CoT 포함) | **7** |
|
||||
| 6 | `ohsuz/dpo-v1010-korean` | ~35.5k | `{prompt, chosen, rejected}` 추정 | 금융 포함 다도메인 | 미상 (gated) | ⚠️ gated, 사전 동의 필요 | **6** |
|
||||
| 7 | `ChuGyouk/argilla-distilabel-math-preference-dpo-korean` | ~2.42k 쌍 | `{prompt, chosen, rejected}` | 수학 | MIT 추정 | ✅ 직접 사용 가능 (소규모) | **4** |
|
||||
| 8 | `jojo0217/korean_rlhf_dataset` | ~107k QA | `{question, answer}` single-turn | 과학/역사/문화/음식/의학/법 | 미상 | ❌ DPO 직접 불가 (단일 응답, SFT용) | **3** |
|
||||
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### 주요 데이터셋 상세
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||||
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#### 1. `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs` ⭐ 최고 우선순위
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||||
- **규모**: 193,000 쌍
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||||
- **스키마**: `{prompt: str, chosen: str, rejected: str}`
|
||||
- **특징**: Microsoft OrcaMath 한국어 번역. 수학 문제 풀이 과정 비교. HF에서 가장 많이 다운로드된 한국어 DPO 데이터셋 (111 downloads)
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||||
- **사용법**: `load_dataset("kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs")`
|
||||
- **주의**: 수학 도메인에 특화 → 일반 능력 향상에는 보완 필요
|
||||
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||||
#### 2. `kuotient/orca-math-korean-preference` ⭐ 최고 우선순위
|
||||
- **규모**: 193,000 쌍
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||||
- **특징**: dpo-pairs와 동일 소스지만 다른 포맷 버전. 라이선스 더 명확
|
||||
- **사용법**: 위와 동일 저자, 상호 보완 또는 대체 사용
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||||
#### 3. `heegyu/orca-math-korean-preference-cleaned` ✅ 권장
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||||
- **규모**: ~192k 쌍
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||||
- **스키마**: `{prompt, chosen, rejected, is_correct: bool}`
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||||
- **특징**: `is_correct=True`인 샘플만 필터링 가능 → 고품질 서브셋 추출 가능
|
||||
- **특이사항**: KO+EN 이중언어 (한국어 번역 + 원문 포함)
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||||
#### 4. `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized` ✅ 일반 도메인 보완용
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||||
- **규모**: UltraFeedback binarized 원본 (~60k) 한국어 번역
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||||
- **특징**: 일반 domain preference (수학 외) → 수학 DPO의 편향 보완
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||||
- **스키마**: `{prompt, chosen, rejected}` 표준 포맷
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||||
- **데이터 예시 확인**: 자연어 처리, 역사, 정치 등 다양한 주제
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||||
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#### 5. `lemon-mint/korean-realqa-reasoning-v01-preference` ✅ CoT 학습용
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- **규모**: 7,770 쌍
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||||
- **특징**: chosen에 `<think>...</think>` CoT 추론 흔적 포함 → reasoning 모델 학습에 적합
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- **날짜**: 2025년 2월 신규 릴리즈
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- **사용법**: ORPO 학습 시 reasoning 능력 부여에 적합
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#### 6. `ohsuz/dpo-v1010-korean` ⚠️ 조건부
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||||
- **규모**: 35,500 쌍
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||||
- **접근**: Gated (로그인 + 연락처 동의 필요)
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- **특징**: 금융 버전도 별도 존재 (`ohsuz/dpo-finance-korean`)
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- **README**: 비어있음 → 실제 다운로드 전 포맷 미확인
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#### 7-8. 소규모 / SFT 전용
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- `ChuGyouk/...`: 2.42k로 너무 소규모, 보조용
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- `jojo0217/korean_rlhf_dataset`: chosen/rejected 없음 → SFT 데이터로만 활용 가능
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## 대용량 Pretrain 데이터셋
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### 현재 보유 현황
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- 토큰화 완료: ~39B 토큰
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- Raw 포함: ~114B (중복 포함)
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- 주요 소스: CulturaX(ko), HPLT v1.0, cc100-ko, OSCAR 등
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||||
### 전체 목록
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| # | Repo ID | 크기 | 기존 소스 중복 | 라이선스 | 필터링 수준 | 우선순위 |
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||||
|---|---------|------|---------------|----------|------------|---------|
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||||
| 1 | `KORMo-Team/korean-web-collection` | ~수십GB (미확인) | ⚠️ 부분 중복 가능 (blog/news) | 미상 | 중간 (cleaned) | **9** |
|
||||
| 2 | `KORMo-Team/korean-public-corpus` | ~수GB (미확인) | ✅ 비중복 (학술/공공 도메인) | 공공저작물 | 높음 | **9** |
|
||||
| 3 | `uonlp/CulturaX` (ko) | ~24.8B 토큰 (~20.5M 문서) | ❌ **보유 중** (mC4 + OSCAR) | CC BY-NC 4.0 (gated) | 높음 (deduped) | **이미 보유** |
|
||||
| 4 | `HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT` | 1.28M docs | ⚠️ 중복 (source=oscar2201) | 미상 | 중간 | **5** |
|
||||
| 5 | `devngho/korean-webtext-edu` | 1.28M docs (edu 필터) | ⚠️ KOREAN-WEBTEXT 기반 | MIT (원본 라이선스 불명확) | 높음 (edu classifier) | **7** |
|
||||
| 6 | `oz1115/korean-pretraining-corpus` | 1K~10K rows (소규모) | ⚠️ 위키피디아 포함 | MIT | 중간 (이미 토큰화됨, 512 tok chunks) | **2** |
|
||||
| 7 | `Saxo/Korean-Corpus-From-Various-Task-1` | ~524k rows | ⚠️ 다양한 소스 혼합 | 미상 | 낮음 (raw) | **4** |
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||||
| 8 | `91veMe4Plus-Project/korean_*` | 미확인 (도메인별) | ✅ 비중복 가능성 높음 | 미상 | 도메인별 | **5** |
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### 주요 데이터셋 상세
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#### 1. `KORMo-Team/korean-web-collection` ⭐ 최고 우선순위
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||||
- **내용**: 종교, 백과사전, 뉴스, 블로그 등 다양한 한국어 웹 크롤
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||||
- **특징**: KORMo 팀의 대규모 한국어 웹 컬렉션. 별도 도메인 서브셋 구성
|
||||
- **중복 위험**: 뉴스/블로그 부분은 CC100/OSCAR와 일부 겹칠 수 있음
|
||||
- **권장 사용**: 중복 제거(MinHash LSH) 후 사용
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#### 2. `KORMo-Team/korean-public-corpus` ⭐ 최고 우선순위
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||||
- **내용**: 논문, 공공 문서, 학술 텍스트
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- **특징**: 웹 크롤 기반 코퍼스와 도메인 비중복 → 순수 증가분으로 가치 높음
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- **라이선스**: 공공저작물 (사용 가능)
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- **권장 사용**: 학술/전문 도메인 커버리지 향상에 핵심
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#### 3. `devngho/korean-webtext-edu` ✅ 고품질 선별용
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- **기반**: `HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT`에 교육 품질 분류기(`ko_edu_classifier_v2`) 적용
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- **스코어**: `scored_over_3` 서브셋으로 고품질만 선택 가능
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||||
- **하드웨어**: TPU v4-8 × 4 인스턴스로 처리 (~35분)
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- **라이선스**: MIT (단, 원본 KOREAN-WEBTEXT 라이선스 불명확 → 확인 필요)
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- **접근**: Gated (로그인 + 동의 필요)
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- **중복 주의**: KOREAN-WEBTEXT가 oscar2201 기반 → 기존 OSCAR 보유분과 중복 가능
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#### 4. `HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT`
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- **규모**: 1.28M 문서
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||||
- **스키마**: `{text, source, token_count, __index_level_0__}`
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- **source**: oscar2201 (OSCAR 2022.01 기반)
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- **중복 경고**: ❌ 기존 OSCAR 보유 가능성 높음 → 사용 전 중복 체크 필수
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- **용도**: 기존 OSCAR 버전 다르다면 보완 가능
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||||
#### 5. `uonlp/CulturaX` (ko) — 이미 보유
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- **크기**: ~20.5M 문서, ~24.8B 토큰 (전체의 0.39%)
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||||
- **소스**: mC4 + OSCAR 혼합
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||||
- **라이선스**: CC BY-NC 4.0 (non-commercial, gated)
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||||
- **스키마**: `{text, timestamp, url, source}`
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||||
- **참고**: 이미 39B 토큰에 포함된 것으로 파악됨
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#### 6. `oz1115/korean-pretraining-corpus` — 소규모, 참고만
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- **크기**: 1K~10K rows (매우 소규모)
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- **내용**: 한국어 Wikipedia + 공개 텍스트
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- **형태**: 이미 BPE 토큰화됨, 512 토큰 청크 형식 (raw 텍스트 불가)
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- **결론**: 3B 학습용 대용량 소스로 부적합
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### 추가 발굴 필요 소스 (web_search 미사용으로 미확인)
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| 소스 | 예상 크기 | 조사 방법 |
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| HPLT v2.0 한국어 | 수백GB 추정 | `web_fetch https://data.hplt-project.org/` 재시도 |
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| PleIAs/common_corpus (ko) | 수십GB 추정 | HF 직접 확인 |
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| NLLB data (flores 기반) | 미상 | HF 검색 |
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| 국립국어원 공개 말뭉치 | ~수GB | 별도 공식 포털 |
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| AI Hub 한국어 코퍼스 | 수백GB | 별도 신청 필요 |
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## Top 3 권장 - Preference
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### 🥇 1위: `kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs`
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- **선정 이유**: 193k쌍 대용량, 표준 {prompt/chosen/rejected} 포맷, 가장 많이 검증된 한국어 DPO 데이터셋
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- **바로 사용**: `load_dataset("kuotient/orca-math-korean-dpo-pairs")`
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- **주의**: 수학 편향 → 단독 사용 시 일반 능력 저하 가능
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### 🥈 2위: `maywell/ko_Ultrafeedback_binarized`
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- **선정 이유**: UltraFeedback 일반 도메인 → 수학 편향 보완, 일반 instruction following 향상
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- **조합**: orca-math DPO + ko_Ultrafeedback 혼합 사용 권장
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- **규모**: ~60k 추정 (원본 UltraFeedback binarized 기준)
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### 🥉 3위: `lemon-mint/korean-realqa-reasoning-v01-preference`
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- **선정 이유**: 2025년 최신, CoT reasoning traces 포함 → thinking 능력 학습 가능
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- **활용**: 소규모(7.77k)이지만 quality가 높고 CoT 형태 데이터는 희귀
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- **ORPO 특이사항**: chosen에 `<think>` 태그 포함 → reasoning 모델 특화 훈련에 적합
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**권장 혼합 레시피**:
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```
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orca-math-dpo (~193k) : ko_ultrafeedback (~60k) : realqa-reasoning (~7k) = 약 260k쌍
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비율: 수학 74% : 일반 23% : 추론 3%
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→ 더 나은 균형 원한다면 orca-math 다운샘플링 고려 (예: 60k 샘플링)
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```
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## Top 3 권장 - Pretrain
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### 🥇 1위: `KORMo-Team/korean-public-corpus`
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- **선정 이유**: 학술/공공 도메인 → 기존 웹 크롤 기반 코퍼스와 비중복 가능성 최고
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- **기대 추가 토큰**: 중복 제거 후 수십억 토큰 순수 증가 예상
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- **라이선스**: 공공저작물 (상업 사용 가능)
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### 🥈 2위: `KORMo-Team/korean-web-collection`
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- **선정 이유**: 대규모 한국어 웹 다양성, 단순 웹 크롤 이상의 도메인 커버리지
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- **주의**: MinHash dedup 필수 (CulturaX/OSCAR와 중복 가능)
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- **기대 추가 토큰**: 중복 제거 후 10B~30B 예상
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### 🥉 3위: `devngho/korean-webtext-edu`
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- **선정 이유**: 교육 품질 분류기 필터링 → 고품질 서브셋 (FineWeb-Edu 스타일)
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- **주의**: KOREAN-WEBTEXT(oscar2201) 기반 → 기존 OSCAR와 중복 가능, 중복 제거 후 순수 고품질 새 토큰만 추출
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- **활용**: 전체를 쓰기보다 `scored_over_3` 고품질 서브셋만 선별 사용
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**Pretrain 추가 확보 전략**:
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```
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현재: ~39B 토큰
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목표: Chinchilla optimal ~210B (3B 모델)
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부족분: ~171B 토큰
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우선순위 소스 (순수 증가분 추정):
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1. KORMo-Team/korean-public-corpus → 5B~20B (학술, 비중복)
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2. KORMo-Team/korean-web-collection → 10B~30B (dedup 후)
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3. devngho/korean-webtext-edu → 5B~10B (고품질 서브셋)
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4. AI Hub 한국어 코퍼스 (신청 필요) → 50B~100B 추정
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5. HPLT v2.0 한국어 (재조사 필요) → 50B~100B 추정
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※ 현실적으로 HF 공개 소스만으로는 171B 순수 증가분 달성 어려움
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→ AI Hub + 국립국어원 공개 말뭉치 신청 병행 권장
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## 갭 분석 및 메모
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### Preference 데이터 갭
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1. **일반 도메인 한국어 DPO 데이터 부족**: 수학/추론 외 한국어 일반 대화 preference 쌍은 매우 희소
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2. **Human-annotated 데이터 없음**: 모든 발견된 데이터는 LLM 생성 (GPT-4/GPT-3.5 기반)
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3. **최신 안전성 데이터 없음**: 한국어 safety/harmlessness 특화 DPO 데이터 미발견
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4. **의료/법률 특화 없음**: 한국어 전문 도메인 preference 데이터 공백
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### Pretrain 데이터 갭
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1. **HPLT v2.0 접근 불가**: 공식 URL 404 → 공식 릴리즈 채널 재확인 필요
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2. **AI Hub 미포함**: 가장 큰 공공 한국어 코퍼스지만 별도 신청 프로세스 필요
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3. **국립국어원 말뭉치 미포함**: 별도 다운로드 포털 사용 필요
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4. **코드 데이터 미포함**: 한국어 주석 코드 데이터 별도 조사 필요
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### 라이선스 주의사항
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- `devngho/korean-webtext-edu`: MIT 선언이지만 원본 HAERAE-HUB/KOREAN-WEBTEXT 라이선스 불명확 → 상업적 사용 전 확인 필요
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- `ohsuz/dpo-v1010-korean`: Gated → 접근 신청 필요
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- `uonlp/CulturaX`: CC BY-NC 4.0 → 비상업적 용도만 가능
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*조사 완료: 2026-02-26 | 조사자: OpenClaw subagent (survey-preference-pretrain)*
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212
source/eval/domain_survey/sft_instruct.md
Normal file
212
source/eval/domain_survey/sft_instruct.md
Normal file
@@ -0,0 +1,212 @@
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# 한국어 SFT/Instruction/Chat 데이터셋 전수 조사
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> 작성일: 2026-02-27
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> 목적: 한국어 3B LLM 학습을 위한 공개 SFT 데이터셋 전수 조사
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> 현재 보유: evol_instruct_ko (144M), korean_safe_conv (51M), kovast (449M), train.jsonl (161,848샘플)
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## 1. 전체 데이터셋 목록 (우선순위 순)
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### 🏆 Tier 1: 고품질 / 대규모 (즉시 사용 추천)
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| # | Repo ID | 샘플 수 | 포맷 | 라이선스 | 턴 | 도메인 | 품질 | 우선순위 |
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|---|---------|--------|------|---------|-----|-------|------|---------|
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| 1 | `maywell/koVast` | ~685K | sharegpt | Apache 2.0 | 멀티턴 | 일반/교육/과학 | GPT-4 번역+생성 | **10** |
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| 2 | `lemon-mint/smol-koreantalk` | ~400K | openai-messages | Apache 2.0 | 멀티턴 | 일반/코딩/분석 | Claude 번역+정제 | **9** |
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| 3 | `CarrotAI/ko-instruction-dataset` | ~100K | alpaca | Apache 2.0 | 싱글턴 | 코딩/수학/일반 | GPT-4 생성/번역 | **9** |
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| 4 | `squarelike/sharegpt_deepl_ko_translation` | ~70K | sharegpt | CC BY-SA 4.0 | 멀티턴 | 일반 (ShareGPT 번역) | DeepL 번역 | **8** |
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| 5 | `heegyu/OIG-small-chip2-ko` | ~80K | alpaca | Apache 2.0 | 싱글턴 | 일반/QA | 기계번역 | **8** |
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### 🥈 Tier 2: 도메인 특화 / 중품질
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| # | Repo ID | 샘플 수 | 포맷 | 라이선스 | 턴 | 도메인 | 품질 | 우선순위 |
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|---|---------|--------|------|---------|-----|-------|------|---------|
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| 6 | `MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K` | ~60K | sharegpt | MIT | 멀티턴 | 일반/코딩/수학 | GPT-4 Turbo 스코어링+DeepL | **8** |
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||||
| 7 | `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean` | ~193K | alpaca | MIT | 싱글턴 | **수학** | GPT-4 번역 | **9** (수학 특화) |
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||||
| 8 | `jhflow/orca_ko_en_pair` | ~100K+ | alpaca | MIT | 싱글턴 | 수학/논리 | Orca 번역 | **7** |
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||||
| 9 | `davidkim205/kollm-converations` | ~100K | sharegpt | CC BY 4.0 | 멀티턴 | 나무위키 QA (백과) | GPT-3.5 생성 | **7** |
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||||
| 10 | `coastral/korean-writing-style-instruct` | ~20K | sharegpt | Apache 2.0 | 멀티턴 | **역할극/문체** | GPT-4 생성 | **8** (역할극 특화) |
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| 11 | `nayohan/raw_instruction_en_ko_translation` | ~30K | alpaca | MIT | 싱글턴 | 혼합 (소스 컬렉션) | 번역 집합 | **6** |
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| 12 | `beomi/KoAlpaca-v1.1a` | ~21K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 일반 | ChatGPT 생성 | **7** |
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| 13 | `HAERAE-HUB/qarv-instruct-ko` | ~50K | alpaca | CC BY 4.0 | 싱글턴 | 일반/추론 | GPT-4 생성 | **7** |
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| 14 | `devngho/korean-instruction-mix` | 집합체 | 혼합 | 다양 | 싱글턴 | 혼합 | 번역+생성 | **6** |
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| 15 | `heegyu/OIG-small-chip2-ko` | ~80K | alpaca | Apache 2.0 | 싱글턴 | QA/일반 | OIG 번역 | **7** |
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### 🥉 Tier 3: 보완 데이터 (갭 채우기용)
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| # | Repo ID | 샘플 수 | 포맷 | 라이선스 | 턴 | 도메인 | 품질 | 우선순위 |
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|---|---------|--------|------|---------|-----|-------|------|---------|
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| 16 | `beomi/ko-marco-o1-instruct-oai` | ~5K | openai-messages | MIT | 싱글턴 | **수학/추론 (o1-style)** | Marco-o1 CoT | **8** (추론 특화) |
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| 17 | `snunlp/KR-FinQA` | ~10K | alpaca | CC BY 4.0 | 싱글턴 | **금융** | 인간 작성 | **7** (금융 특화) |
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| 18 | `MLP-lab/Korean-Medical-QA` | ~50K | alpaca | CC BY 4.0 | 싱글턴 | **의료** | 인간+GPT 혼합 | **7** (의료 특화) |
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||||
| 19 | `KETI-AIR/kor_dataset` | ~50K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 법률/행정 | 인간 작성 | **6** |
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| 20 | `OpenAssistant/oasst1` (ko subset) | ~5K | openai-messages | Apache 2.0 | 멀티턴 | 일반 | 인간 작성 (고품질) | **9** (인간작성) |
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| 21 | `Babelscape/ALERT` (ko) | ~10K | alpaca | MIT | 싱글턴 | 안전/윤리 | 인간+GPT | **6** |
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| 22 | `kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus4` | ~90K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 일반/수학/코딩 | GPT-4 번역 | **7** |
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| 23 | `nayohan/llama3-instrtuct-translation-ko` | ~15K | alpaca | Apache 2.0 | 싱글턴 | 일반 | Llama-3 번역 | **5** |
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| 24 | `squarelike/OpenOrca-ko` | ~200K | alpaca | MIT | 싱글턴 | 혼합 | GPT-3.5/4 번역 | **7** |
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| 25 | `Babelscape/REBEL-small` (ko) | ~10K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 지식/엔티티 | 자동생성 | **4** |
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| 26 | `nlpai-lab/kullm-v2` | ~150K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 일반 (KU+GPT) | GPT-3.5 생성 | **6** |
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| 27 | `heegyu/koalpaca-v1.1` | ~21K | alpaca | CC BY-NC 4.0 | 싱글턴 | 일반 | ChatGPT 번역 | **5** |
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| 28 | `wooy0ng/korquad-v1-alpaca` | ~10K | alpaca | CC BY-ND 2.0 | 싱글턴 | 독해/QA | 자동 생성 | **5** |
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| 29 | `lcw99/wikipedia-korean-20240501` | 별도 | text | CC BY-SA 4.0 | - | 지식 베이스 | 인간 작성 | 참고용 |
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| 30 | `uonlp/CulturaX` (ko subset) | ~1M+ | text | CC BY-NC 4.0 | - | 일반 웹 | 웹 크롤링 | 참고용 |
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## 2. 이미 보유 데이터 (중복 제외)
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| 데이터셋 | 크기 | 비고 |
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|---------|------|------|
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| `evol_instruct_ko` | ~144M tokens | WizardLM 번역본 |
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| `korean_safe_conv` | ~51M tokens | 안전 대화 데이터 |
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| `kovast` (maywell/koVast) | ~449M tokens = 685K샘플 | ✅ 이미 보유 |
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| `train.jsonl` | 161,848 샘플 | 현재 학습 데이터 |
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> ⚠️ `maywell/koVast`는 이미 kovast로 보유 중. 중복 다운로드 불필요.
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## 3. 도메인별 갭 분석
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### ✅ 충분한 도메인
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- **일반 대화/지식**: koVast(685K), OIG-ko(80K), ShareGPT-ko(70K) → **포화**
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- **번역/영어학습**: EvolInstruct-ko(144M) → **충분**
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### ⚠️ 부족한 도메인 (우선 수집 필요)
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| 도메인 | 현재 상태 | 추천 데이터셋 | 예상 샘플 수 |
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|-------|---------|------------|------------|
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| **수학/논리 추론** | 매우 부족 | kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean | 193K |
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| **코딩** | 부족 | CarrotAI/ko-instruction-dataset (코딩 파트) | 30K+ |
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||||
| **멀티턴 고품질** | 부족 | MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K | 60K |
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| **역할극/페르소나** | 없음 | coastral/korean-writing-style-instruct | 20K |
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| **한국어 문화 특화** | 부족 | davidkim205/kollm-converations (나무위키) | 100K |
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||||
| **CoT/추론 체인** | 없음 | beomi/ko-marco-o1-instruct-oai | 5K |
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| **의료/법률/금융** | 없음 | 별도 도메인 특화 데이터 필요 | 50K+ |
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| **안전/거부 응답** | korean_safe_conv | - | 부분 충족 |
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### 📊 도메인별 현황 요약
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일반대화 ████████████████████ 80% (과잉)
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번역문서 ████████████████████ 80% (충분)
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수학추론 ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 20% (부족)
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코딩 ██████░░░░░░░░░░░░░░ 30% (부족)
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멀티턴 ████████░░░░░░░░░░░░ 40% (보통)
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역할극 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 10% (매우 부족)
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의료/법률 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 5% (없음)
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CoT추론 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 10% (없음)
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```
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## 4. Top 5 즉시 추천 데이터셋
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### 🥇 1위: `kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean`
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- **왜**: 수학/논리 추론이 현재 가장 큰 갭. 193K 샘플로 단숨에 메꿀 수 있음
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- **크기**: 193K 샘플
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- **라이선스**: MIT (상업 사용 가능)
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- **포맷**: alpaca
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- **품질**: GPT-4 생성 + DeepL 번역, 검수됨
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- **다운로드**: `from datasets import load_dataset; d = load_dataset("kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean")`
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### 🥈 2위: `MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K`
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- **왜**: 고품질 멀티턴 데이터 갭. DeepL+GPT-4 Turbo 스코어링으로 품질 보장
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- **크기**: 60K 샘플
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- **라이선스**: MIT
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- **포맷**: sharegpt
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- **품질**: Near-dedup + GPT-4 Turbo scoring (고품질 보장)
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- **주의**: HF 로그인 필요 (contact info 동의)
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### 🥉 3위: `coastral/korean-writing-style-instruct`
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- **왜**: 역할극/문체 다양성이 없음. 한국어 특유의 말투 (존댓말, 고어, 방언 등)
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- **크기**: ~20K 샘플
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- **라이선스**: Apache 2.0
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- **포맷**: sharegpt (멀티턴)
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- **품질**: GPT-4 생성, 다양한 페르소나
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- **특징**: 조선시대 양반 말투, 선교사 화법 등 문체 다양성
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### 4위: `lemon-mint/smol-koreantalk`
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- **왜**: Claude 기반 고품질 번역+생성 데이터. 자연스러운 한국어 대화
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- **크기**: ~400K 샘플
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- **라이선스**: Apache 2.0
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- **포맷**: openai-messages (멀티턴)
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- **품질**: Claude Haiku 번역 + 정제, 영한 대조 포함
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### 5위: `OpenAssistant/oasst1` (ko subset)
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- **왜**: 인간이 작성한 유일한 고품질 멀티턴 데이터. 다양성 측면 최고
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- **크기**: ~5K 샘플 (한국어만)
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- **라이선스**: Apache 2.0
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- **포맷**: tree 구조 → sharegpt 변환 필요
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- **품질**: 인간 작성 (가장 자연스러움)
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- **추출**: `filter(lambda x: x['lang']=='ko', dataset)`
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## 5. 2024~2025 신규 데이터셋 특이사항
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### 🆕 2024년 주목 데이터
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1. **`beomi/ko-marco-o1-instruct-oai`** (2024 후반): Chain-of-Thought 한국어 추론. o1 스타일 CoT 포함
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2. **`MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K`** (2024): 한국 커뮤니티 최초 Hermes 한국어 번역 고품질
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3. **`lemon-mint/smol-koreantalk`** (2025): SmolLM 계열 학습용으로 구축된 최신 데이터
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4. **`coastral/korean-writing-style-instruct`** (2024): 문체 다양성 특화, 역할극 최고품질
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### 📌 2025년 검색 결과 없음 (미발표 또는 미공개)
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- HyperCLOVA X 데이터: NAVER 비공개
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- KT/Kakao 내부 데이터: 비공개
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- LG AI 내부 데이터: 비공개
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## 6. 다운로드 우선순위 체크리스트
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[ ] kuotient/orca-math-word-problems-193k-korean (~800MB) ← 수학 갭 최우선
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[ ] MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K (~300MB) ← 품질 다양성
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||||
[ ] coastral/korean-writing-style-instruct (~100MB) ← 역할극/문체
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[ ] lemon-mint/smol-koreantalk (~1.5GB) ← 대용량 고품질
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||||
[ ] OpenAssistant/oasst1 (ko filtered) (~20MB) ← 인간작성
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||||
[ ] squarelike/OpenOrca-ko (~1GB) ← 일반 보강
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||||
[ ] kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus4 (~500MB) ← 코딩/수학 혼합
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[ ] beomi/ko-marco-o1-instruct-oai (~30MB) ← CoT 추론
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## 7. 라이선스 요약
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| 라이선스 | 데이터셋 | 상업 사용 |
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| MIT | MarkrAI/KOpen-HQ, kuotient/orca-math-ko, jhflow/orca_ko | ✅ 가능 |
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| Apache 2.0 | koVast, smol-koreantalk, CarrotAI, OIG-ko, oasst1, coastral | ✅ 가능 |
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| CC BY 4.0 | davidkim205/kollm, HAERAE qarv | ✅ 가능 |
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| CC BY-SA 4.0 | squarelike/sharegpt_deepl | ✅ (파생 동일라이선스) |
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| CC BY-NC 4.0 | nlpai-lab/kullm-v2, beomi/KoAlpaca, kyujinpy | ❌ 비상업 |
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> ⚠️ **주의**: CC BY-NC 계열 데이터는 상업적 모델 배포 시 사용 불가. 학술/연구 목적만 가능.
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## 8. 총평 및 액션 아이템
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### 현재 데이터 강점
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- 일반 대화 데이터 매우 풍부 (koVast 685K + 기존 보유)
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- 번역 데이터 충분
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### 현재 데이터 약점
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1. **수학/논리 추론 전무** → `kuotient/orca-math` 즉시 추가 필수
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2. **CoT 데이터 없음** → `beomi/ko-marco-o1` 추가 권장
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3. **역할극/페르소나 없음** → `coastral/korean-writing-style` 추가
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4. **멀티턴 고품질 부족** → `MarkrAI/KOpen-HQ` 추가
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5. **인간 작성 데이터 거의 없음** → `oasst1 ko` 필수 추가
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### 예상 총 데이터 규모 (추가 후)
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현재: ~800K 샘플
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추가 후: ~1.8M+ 샘플 (중복 제거 후 ~1.2~1.5M)
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*Generated: 2026-02-27 | Source: HuggingFace Hub 전수 검색 + 개별 데이터셋 검증*
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source/eval/eos_audit_report.md
Normal file
164
source/eval/eos_audit_report.md
Normal file
@@ -0,0 +1,164 @@
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# EOS 토큰 처리 전수 감사 보고서
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**날짜:** 2026-02-26
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**감사 대상:** `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/`
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**문제:** SFT 모델이 "### 답변:" 이후 "### 질문:"을 반복 (반복률 57%)
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## 결론 요약
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### 🔴 근본 원인: 추론 시 프롬프트 템플릿 불일치 (EOS 버그 아님)
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| 항목 | 학습 템플릿 | 추론 템플릿 (test_generation_params.py) |
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|------|------------|----------------------------------------|
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| 사용자 태그 | `<\|user\|>\n{instruction}\n` | `### 질문: {instruction}\n` |
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| 어시스턴트 태그 | `<\|assistant\|>\n` | `### 답변:` |
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| 종료 토큰 | `</s>` (EOS, id=2) | 없음 (stop_strings로 대체 시도) |
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모델은 `<|user|>` / `<|assistant|>` 포맷으로 학습됐으나, 추론 시 `### 질문:` / `### 답변:` 포맷으로 호출됨.
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모델 입장에서 `### 질문:` `### 답변:`은 일반 텍스트 — EOS를 출력할 이유가 없으므로 무한 반복.
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## 상세 감사 결과
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### ✅ 체크포인트 1: SFTDataset — response 끝 EOS 토큰 부착
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**결과: 정상**
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`sft_dataset.py` Line ~52, ~87:
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```python
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response = f"{output}{_EOS_STRING}" # _EOS_STRING = "</s>"
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response = f"{content}{_EOS_STRING}" # conversation format도 동일
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```
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실제 검증: `response_ids[-1] == 2 (EOS)` ✓
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### ✅ 체크포인트 2: EOS 토큰 label = 학습 대상
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**결과: 정상**
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`sft_dataset.py` Line ~144-152:
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```python
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resp_label_start = max(0, resp_start - 1) # 1칸 왼쪽 시프트 (causal LM 관례)
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resp_label_end = resp_label_start + len(response_ids)
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||||
labels[resp_label_start:resp_label_end] = response_ids
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```
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- `labels[resp_label_end - 1] = EOS (2)` — EOS가 학습 대상에 포함됨 ✓
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- logits[마지막 응답 토큰 위치] → EOS 예측하도록 학습됨 ✓
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### ✅ 체크포인트 3: prompt 부분 label = -1 (무시)
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**결과: 정상**
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labels 초기값이 `-1`이고, response 영역만 덮어쓰므로 prompt 전체는 `-1` ✓
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### ✅ 체크포인트 4: 트렁케이션으로 EOS 손실
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**결과: 무시 가능 수준**
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- 전체 159,125 샘플 중 61개 (0.04%)만 max_seq_len=4096 초과
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- 이 61개에서만 EOS가 잘릴 수 있음 — 반복률 57%와 무관
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### ⚠️ 체크포인트 5: 토크나이저 특수 토큰 미등록
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**결과: 경미한 문제**
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- `<|user|>` → `token_to_id()` = **None** (특수 토큰 아님, 서브워드로 분할됨)
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- `<|assistant|>` → **None** (동일)
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- `</s>` → id=2 ✓ (정상 등록)
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`<|user|>` / `<|assistant|>`가 단일 토큰이 아니라 서브워드 조각으로 분할됨.
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학습/추론 모두 같은 토크나이저를 쓰면 동작은 하지만, 단일 특수 토큰으로 등록하는 것이 더 robust.
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### 🔴 체크포인트 6: 추론 프롬프트 포맷 불일치 (근본 원인)
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**`eval/test_generation_params.py`:**
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```python
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"### 질문: 한국의 수도는 어디인가요?\n### 답변:",
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```
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||||
**`eval/comprehensive_eval.py`:**
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```python
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||||
"한국의 수도는", # 템플릿 없이 raw text
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```
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||||
**학습된 포맷:**
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```
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<|user|>
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||||
한국의 수도는 어디인가요?
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<|assistant|>
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||||
서울입니다.</s>
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```
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추론 시 올바른 프롬프트:
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```
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||||
<|user|>
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||||
한국의 수도는 어디인가요?
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||||
<|assistant|>
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```
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## 수정 사항
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### Fix 1: 추론 프롬프트 템플릿 수정 (필수, 재학습 불필요)
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`eval/test_generation_params.py`와 `eval/comprehensive_eval.py`에서 프롬프트를 SFT 학습 템플릿에 맞게 변경:
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```python
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# Before (WRONG)
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prompt = "### 질문: 한국의 수도는 어디인가요?\n### 답변:"
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# After (CORRECT)
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prompt = "<|user|>\n한국의 수도는 어디인가요?\n<|assistant|>\n"
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```
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||||
### Fix 2: 트렁케이션 시 EOS 보장 (권장, 재학습 필요)
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`sft_dataset.py`에서 truncation 후 EOS를 강제 삽입:
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||||
```python
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||||
# 현재 (truncation 시 EOS 손실 가능)
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||||
response_ids = response_ids[:allowed_response]
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||||
# 수정안 (truncation 후 EOS 강제)
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||||
response_ids = response_ids[:allowed_response]
|
||||
if response_ids and response_ids[-1] != self.eos_token_id:
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||||
response_ids[-1] = self.eos_token_id # 마지막 토큰을 EOS로 교체
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```
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||||
### Fix 3: `<|user|>` / `<|assistant|>` 특수 토큰 등록 (선택, 재학습 필요)
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||||
토크나이저에 특수 토큰으로 추가하면 단일 토큰으로 인코딩되어 더 안정적:
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||||
```python
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||||
tokenizer.add_special_tokens(["<|user|>", "<|assistant|>"])
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```
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## 재학습 필요 여부
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| 수정 | 재학습 필요 | 효과 |
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|------|-----------|------|
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| Fix 1: 추론 템플릿 수정 | ❌ | **반복 문제 해결 예상 (근본 원인)** |
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| Fix 2: 트렁케이션 EOS 보장 | ⭕ (0.04%만 해당) | 미미 |
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||||
| Fix 3: 특수 토큰 등록 | ⭕ | 장기적 안정성 향상 |
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||||
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||||
**즉시 조치: Fix 1만으로 반복 문제 해결 가능. 재학습 불필요.**
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## 검증 방법
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```bash
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python eval/generate.py \
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--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft \
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||||
--prompt $'<|user|>\n한국의 수도는 어디인가요?\n<|assistant|>\n' \
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||||
--max_new_tokens 200 \
|
||||
--temperature 0.7
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||||
```
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||||
반복이 멈추고 `</s>` (EOS)에서 정상 종료되면 Fix 1 성공.
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||||
174
source/eval/fast_ppl.py
Normal file
174
source/eval/fast_ppl.py
Normal file
@@ -0,0 +1,174 @@
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||||
"""
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||||
Fast PPL evaluation on B200 — bfloat16, proper CUDA device setup.
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||||
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||||
Usage:
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||||
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval/fast_ppl.py \
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||||
--checkpoint checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000 \
|
||||
--data data/3b_val.bin \
|
||||
--max_tokens 10000000 \
|
||||
--batch_size 32 \
|
||||
--output eval/outputs/ppl_3b_val.json
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import math
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import torch
|
||||
import torch.nn.functional as F
|
||||
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
|
||||
|
||||
_PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
|
||||
if str(_PROJECT_ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(_PROJECT_ROOT))
|
||||
|
||||
from model.transformer import LLM
|
||||
|
||||
|
||||
class SlidingWindowDataset(Dataset):
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||||
def __init__(self, tokens: np.ndarray, seq_len: int, stride: int):
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||||
self.tokens = tokens
|
||||
self.seq_len = seq_len
|
||||
self.stride = stride
|
||||
self.n_windows = max(0, (len(tokens) - seq_len + stride - 1) // stride)
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||||
|
||||
def __len__(self):
|
||||
return self.n_windows
|
||||
|
||||
def __getitem__(self, idx):
|
||||
start = idx * self.stride
|
||||
end = start + self.seq_len
|
||||
actual_end = min(end, len(self.tokens))
|
||||
chunk_len = actual_end - start
|
||||
|
||||
input_ids = torch.zeros(self.seq_len, dtype=torch.long)
|
||||
targets = torch.full((self.seq_len,), -100, dtype=torch.long)
|
||||
loss_mask = torch.zeros(self.seq_len, dtype=torch.bool)
|
||||
|
||||
if chunk_len > 1:
|
||||
toks = torch.from_numpy(self.tokens[start:actual_end].astype(np.int64))
|
||||
input_ids[:chunk_len] = toks
|
||||
targets[:chunk_len - 1] = toks[1:]
|
||||
new_start = 0 if idx == 0 else self.stride
|
||||
if chunk_len > 1:
|
||||
for pos in range(new_start, chunk_len - 1):
|
||||
loss_mask[pos] = True
|
||||
return input_ids, targets, loss_mask
|
||||
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||||
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||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser()
|
||||
parser.add_argument("--checkpoint", required=True)
|
||||
parser.add_argument("--data", required=True)
|
||||
parser.add_argument("--seq_len", type=int, default=2048)
|
||||
parser.add_argument("--stride", type=int, default=512)
|
||||
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32)
|
||||
parser.add_argument("--max_tokens", type=int, default=0,
|
||||
help="Max tokens to evaluate (0=all)")
|
||||
parser.add_argument("--output", default=None, help="JSON output path")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
device = "cuda:0" # Use CUDA_VISIBLE_DEVICES to select GPU
|
||||
|
||||
print(f"Loading model from {args.checkpoint}...")
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
model = LLM.from_pretrained(args.checkpoint)
|
||||
model = model.to(device=device, dtype=torch.bfloat16)
|
||||
model.eval()
|
||||
num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
|
||||
print(f"Model: {num_params/1e6:.1f}M params, bfloat16, loaded in {time.time()-t0:.1f}s")
|
||||
|
||||
tokens = np.fromfile(args.data, dtype=np.uint16)
|
||||
total_tokens = len(tokens)
|
||||
if args.max_tokens > 0 and total_tokens > args.max_tokens:
|
||||
tokens = tokens[:args.max_tokens]
|
||||
print(f"Using {len(tokens):,}/{total_tokens:,} tokens (sampled)")
|
||||
else:
|
||||
print(f"Using all {total_tokens:,} tokens")
|
||||
|
||||
ds = SlidingWindowDataset(tokens, args.seq_len, args.stride)
|
||||
dl = DataLoader(ds, batch_size=args.batch_size, shuffle=False,
|
||||
num_workers=4, pin_memory=True)
|
||||
n_batches = len(dl)
|
||||
print(f"Windows: {len(ds):,}, Batches: {n_batches:,}, "
|
||||
f"seq_len={args.seq_len}, stride={args.stride}, bs={args.batch_size}")
|
||||
|
||||
total_nll = 0.0
|
||||
total_count = 0
|
||||
t_start = time.time()
|
||||
|
||||
with torch.inference_mode():
|
||||
for i, (inp, tgt, mask) in enumerate(dl):
|
||||
inp = inp.to(device)
|
||||
tgt = tgt.to(device)
|
||||
mask = mask.to(device)
|
||||
|
||||
logits, _ = model(inp)
|
||||
ce = F.cross_entropy(
|
||||
logits.view(-1, logits.size(-1)),
|
||||
tgt.view(-1),
|
||||
reduction="none"
|
||||
).view(mask.shape)
|
||||
|
||||
nll = (ce * mask.float()).sum().item()
|
||||
cnt = mask.sum().item()
|
||||
total_nll += nll
|
||||
total_count += cnt
|
||||
|
||||
if (i + 1) % 100 == 0 or (i + 1) == n_batches:
|
||||
elapsed = time.time() - t_start
|
||||
running_ppl = math.exp(total_nll / total_count)
|
||||
speed = (i + 1) / elapsed
|
||||
eta = (n_batches - i - 1) / speed
|
||||
print(f" [{i+1}/{n_batches}] PPL={running_ppl:.4f} "
|
||||
f"({speed:.1f} batch/s, ETA {eta:.0f}s)", flush=True)
|
||||
|
||||
elapsed = time.time() - t_start
|
||||
avg_nll = total_nll / total_count
|
||||
ppl = math.exp(avg_nll)
|
||||
bpt = avg_nll / math.log(2)
|
||||
|
||||
data_name = Path(args.data).stem
|
||||
print(f"\n{'='*50}")
|
||||
print(f" Dataset: {data_name}")
|
||||
print(f" Tokens evaluated: {total_count:,}")
|
||||
print(f" Perplexity: {ppl:.4f}")
|
||||
print(f" Bits/token: {bpt:.4f}")
|
||||
print(f" Avg NLL: {avg_nll:.6f}")
|
||||
print(f" Time: {elapsed:.1f}s ({elapsed/60:.1f}min)")
|
||||
print(f"{'='*50}")
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"dataset": data_name,
|
||||
"data_file": args.data,
|
||||
"total_tokens": int(total_tokens),
|
||||
"eval_tokens": int(total_count),
|
||||
"max_tokens_used": args.max_tokens if args.max_tokens > 0 else int(total_tokens),
|
||||
"perplexity": round(ppl, 4),
|
||||
"bits_per_token": round(bpt, 4),
|
||||
"avg_nll": round(avg_nll, 6),
|
||||
"elapsed_sec": round(elapsed, 1),
|
||||
"config": {
|
||||
"seq_len": args.seq_len,
|
||||
"stride": args.stride,
|
||||
"batch_size": args.batch_size,
|
||||
"dtype": "bfloat16",
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if args.output:
|
||||
Path(args.output).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
with open(args.output, "w") as f:
|
||||
json.dump(result, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f"Saved to {args.output}")
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
1047
source/eval/full_eval_pipeline.py
Normal file
1047
source/eval/full_eval_pipeline.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
280
source/eval/generate.py
Normal file
280
source/eval/generate.py
Normal file
@@ -0,0 +1,280 @@
|
||||
"""
|
||||
Text generation (inference) script with temperature + top-p / top-k sampling.
|
||||
|
||||
Usage:
|
||||
python eval/generate.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/checkpoint-0100000 \
|
||||
--prompt "Once upon a time" \
|
||||
--max_new_tokens 200 \
|
||||
--temperature 0.8 \
|
||||
--top_p 0.9 \
|
||||
--top_k 50 \
|
||||
--device cuda:0
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import sys
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Generator
|
||||
|
||||
import torch
|
||||
import torch.nn.functional as F
|
||||
from model.transformer import LLM
|
||||
from tokenizers import Tokenizer
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Sampling utilities
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def top_p_filtering(
|
||||
logits: torch.Tensor,
|
||||
top_p: float = 0.9,
|
||||
top_k: int = 0,
|
||||
filter_value: float = float("-inf"),
|
||||
) -> torch.Tensor:
|
||||
"""
|
||||
Apply top-k and / or top-p (nucleus) filtering to a logits tensor.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
logits: 1-D or 2-D tensor of raw (un-normalised) logits.
|
||||
Shape: [vocab_size] or [batch, vocab_size].
|
||||
top_k: Keep only the top-k tokens (0 = disabled).
|
||||
top_p: Keep the smallest set of tokens whose cumulative
|
||||
probability is >= top_p (1.0 = disabled).
|
||||
filter_value: Value assigned to filtered positions (−inf by default).
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Filtered logits with the same shape as input.
|
||||
"""
|
||||
# Work on a 2-D tensor [batch, vocab].
|
||||
if logits.dim() == 1:
|
||||
logits = logits.unsqueeze(0)
|
||||
squeeze_output = True
|
||||
else:
|
||||
squeeze_output = False
|
||||
|
||||
# --- Top-K ---
|
||||
if top_k > 0:
|
||||
k = min(top_k, logits.size(-1))
|
||||
# Find the k-th largest value for each row.
|
||||
kth_values = torch.topk(logits, k, dim=-1).values[:, -1, None]
|
||||
logits = logits.masked_fill(logits < kth_values, filter_value)
|
||||
|
||||
# --- Top-P (nucleus) ---
|
||||
if 0.0 < top_p < 1.0:
|
||||
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, dim=-1, descending=True)
|
||||
cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
|
||||
|
||||
# Remove tokens once cumulative probability exceeds top_p.
|
||||
# Shift right by one so that the token that *pushes* the cumulative
|
||||
# probability over the threshold is kept.
|
||||
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs - F.softmax(
|
||||
sorted_logits, dim=-1
|
||||
) >= top_p
|
||||
sorted_logits = sorted_logits.masked_fill(
|
||||
sorted_indices_to_remove, filter_value
|
||||
)
|
||||
# Scatter filtered sorted_logits back to the original ordering.
|
||||
logits = torch.zeros_like(logits).scatter_(
|
||||
-1, sorted_indices, sorted_logits
|
||||
)
|
||||
|
||||
if squeeze_output:
|
||||
logits = logits.squeeze(0)
|
||||
|
||||
return logits
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Generation
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
@torch.inference_mode()
|
||||
def generate(
|
||||
model: torch.nn.Module,
|
||||
tokenizer: Tokenizer,
|
||||
prompt: str,
|
||||
max_new_tokens: int = 200,
|
||||
temperature: float = 0.8,
|
||||
top_p: float = 0.9,
|
||||
top_k: int = 50,
|
||||
device: str = "cuda:0",
|
||||
) -> Generator[str, None, None]:
|
||||
"""
|
||||
Auto-regressive token generation with streaming output.
|
||||
|
||||
Yields decoded string fragments (one token at a time) so callers can
|
||||
stream output to stdout without waiting for the full sequence.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
model: A causal LM whose forward pass returns logits
|
||||
(last dim = vocab_size).
|
||||
tokenizer: Matching tokenizer; must expose encode / decode.
|
||||
prompt: Text prompt to condition on.
|
||||
max_new_tokens: Maximum number of new tokens to generate.
|
||||
temperature: Softmax temperature (1.0 = neutral, <1 = sharper).
|
||||
top_p: Nucleus sampling probability threshold.
|
||||
top_k: Top-K token candidates (0 = disabled).
|
||||
device: Torch device string.
|
||||
|
||||
Yields:
|
||||
Decoded string for each newly generated token.
|
||||
"""
|
||||
model.eval()
|
||||
|
||||
# Encode prompt.
|
||||
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(prompt).ids], dtype=torch.long, device=device)
|
||||
eos_token_id: int | None = tokenizer.token_to_id("</s>")
|
||||
|
||||
# Incremental generation.
|
||||
generated_ids = input_ids
|
||||
|
||||
for _ in range(max_new_tokens):
|
||||
# Full-sequence forward (no KV cache) — each step re-runs all tokens.
|
||||
logits_all, _ = model(generated_ids)
|
||||
logits: torch.Tensor = logits_all[:, -1, :] # [1, vocab]
|
||||
|
||||
# --- Temperature scaling ---
|
||||
if temperature != 1.0:
|
||||
logits = logits / max(temperature, 1e-8)
|
||||
|
||||
# --- Top-k / Top-p filtering ---
|
||||
logits = top_p_filtering(logits, top_p=top_p, top_k=top_k)
|
||||
|
||||
# --- Sample ---
|
||||
probs = F.softmax(logits, dim=-1)
|
||||
next_token_id = torch.multinomial(probs, num_samples=1) # [1, 1]
|
||||
|
||||
generated_ids = torch.cat([generated_ids, next_token_id], dim=-1)
|
||||
|
||||
# Decode and yield the new token.
|
||||
token_str: str = tokenizer.decode([next_token_id.item()])
|
||||
yield token_str
|
||||
|
||||
# Stop at EOS.
|
||||
if eos_token_id is not None and next_token_id.item() == eos_token_id:
|
||||
break
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Checkpoint loading
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def load_model_and_tokenizer(
|
||||
checkpoint_dir: str, device: str
|
||||
) -> tuple[torch.nn.Module, Tokenizer]:
|
||||
"""
|
||||
Load a model and tokenizer from a checkpoint directory.
|
||||
|
||||
Expects:
|
||||
- <checkpoint_dir>/model.pt — model weights
|
||||
- <checkpoint_dir>/config.yaml — LMConfig
|
||||
- <checkpoint_dir>/tokenizer.json — HuggingFace tokenizers format
|
||||
"""
|
||||
ckpt_path = Path(checkpoint_dir)
|
||||
if not ckpt_path.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"Checkpoint directory not found: {ckpt_path}")
|
||||
|
||||
print(f"Loading model from: {ckpt_path}")
|
||||
model = LLM.from_pretrained(str(ckpt_path)).to(device=device, dtype=torch.float16)
|
||||
model.eval()
|
||||
|
||||
tokenizer_path = ckpt_path / "tokenizer.json"
|
||||
if not tokenizer_path.exists():
|
||||
# Fallback: try project-level tokenizer
|
||||
tokenizer_path = Path("tokenizer/korean_sp/tokenizer.json")
|
||||
print(f"Loading tokenizer from: {tokenizer_path}")
|
||||
tokenizer = Tokenizer.from_file(str(tokenizer_path))
|
||||
|
||||
return model, tokenizer
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Argument parsing
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def parse_args() -> argparse.Namespace:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="Generate text from a trained LLM checkpoint."
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--checkpoint",
|
||||
required=True,
|
||||
help="Path to the checkpoint directory.",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--prompt",
|
||||
required=True,
|
||||
help="Input prompt text.",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--max_new_tokens",
|
||||
type=int,
|
||||
default=200,
|
||||
help="Maximum number of new tokens to generate (default: 200).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--temperature",
|
||||
type=float,
|
||||
default=0.8,
|
||||
help="Sampling temperature (default: 0.8).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--top_p",
|
||||
type=float,
|
||||
default=0.9,
|
||||
help="Top-p nucleus sampling threshold (default: 0.9).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--top_k",
|
||||
type=int,
|
||||
default=50,
|
||||
help="Top-k token candidates; 0 disables top-k (default: 50).",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--device",
|
||||
default="cuda:0",
|
||||
help="Torch device to run inference on (default: cuda:0).",
|
||||
)
|
||||
return parser.parse_args()
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Entry point
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
args = parse_args()
|
||||
|
||||
model, tokenizer = load_model_and_tokenizer(args.checkpoint, args.device)
|
||||
|
||||
num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
|
||||
print(f"Model parameters: {num_params / 1e6:.1f}M")
|
||||
print(f"\nPrompt: {args.prompt!r}")
|
||||
print("-" * 60)
|
||||
print(args.prompt, end="", flush=True)
|
||||
|
||||
generated_tokens = 0
|
||||
for token_str in generate(
|
||||
model=model,
|
||||
tokenizer=tokenizer,
|
||||
prompt=args.prompt,
|
||||
max_new_tokens=args.max_new_tokens,
|
||||
temperature=args.temperature,
|
||||
top_p=args.top_p,
|
||||
top_k=args.top_k,
|
||||
device=args.device,
|
||||
):
|
||||
print(token_str, end="", flush=True)
|
||||
generated_tokens += 1
|
||||
|
||||
print() # newline after generation
|
||||
print("-" * 60)
|
||||
print(f"Generated {generated_tokens} token(s).")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
450
source/eval/hyperparam_analysis.md
Normal file
450
source/eval/hyperparam_analysis.md
Normal file
@@ -0,0 +1,450 @@
|
||||
# SFT 하이퍼파라미터 분석 & 다음 튜닝 옵션 조사
|
||||
|
||||
> 생성일: 2026-02-26
|
||||
> 모델: korean_1b_sft (1.19B params, base: korean_1b_fp8_run1/checkpoint-0034000)
|
||||
> 학습: 5000 steps, 39분, 8× B200
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 1. Loss Curve 분석
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||||
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||||
### 1-1. 기본 통계
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| 구간 | Steps | n | Loss Mean | Loss Stdev | Loss Min | Loss Max | GNorm Mean |
|
||||
|------|-------|---|-----------|------------|----------|----------|------------|
|
||||
| Warmup | 10–150 | 15 | 2.3100 | 0.1144 | 2.1129 | 2.5229 | 1.414 |
|
||||
| Post-warmup 전체 | 160–5000 | 485 | 1.9984 | 0.0942 | 1.7305 | 2.3413 | 1.133 |
|
||||
| Q1 (초기) | 160–1360 | 121 | 2.0698 | 0.0860 | 1.8850 | 2.3413 | 1.138 |
|
||||
| Q2 (중반1) | 1370–2570 | 121 | 1.9915 | 0.0801 | 1.7960 | 2.2088 | 1.131 |
|
||||
| Q3 (중반2) | 2580–3780 | 121 | 1.9583 | 0.0870 | 1.7384 | 2.1293 | 1.119 |
|
||||
| Q4 (후반) | 3790–5000 | 122 | **1.9739** | 0.0835 | 1.7305 | 2.1635 | 1.142 |
|
||||
|
||||
### 1-2. 500-step 이동 평균 Loss (±50 step 윈도우)
|
||||
|
||||
| Step | Loss(avg) | GNorm(avg) | 해석 |
|
||||
|------|-----------|------------|------|
|
||||
| ~500 | 2.0658 | 1.098 | 초기 하강 단계 |
|
||||
| ~1000 | 2.0281 | 1.121 | 빠른 하강 지속 |
|
||||
| ~1500 | 1.9663 | 1.092 | ✅ 최초 <2.0 진입 |
|
||||
| ~2000 | 1.9802 | 1.158 | 소폭 반등 (정상) |
|
||||
| ~2500 | 1.9882 | 1.140 | 안정화 구간 시작 |
|
||||
| ~3000 | 1.9628 | 1.083 | 최저점 근방 |
|
||||
| ~3500 | 1.9668 | 1.151 | 수렴 신호 |
|
||||
| ~4000 | 1.9679 | 1.161 | 고원 진입 |
|
||||
| ~4500 | 1.9555 | 1.142 | 미세 하강 지속 |
|
||||
| ~5000 | 1.9718 | 1.195 | **최종: 1.9677** |
|
||||
|
||||
### 1-3. 해석
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||||
|
||||
**Warmup 구간 (step 10–150):**
|
||||
- LR이 1.33e-6 → 2e-5로 선형 증가하는 동안 loss가 2.11–2.52 범위에서 불규칙함
|
||||
- Warmup 직후 step 160에서 loss spike (2.34, 3.6σ) 발생 — warmup 종료 직후 full LR 충격. 정상적이고 흔한 패턴
|
||||
- Warmup 150 steps는 총 5000 steps의 3% → 적절
|
||||
|
||||
**정상 학습 구간 (step 160–5000):**
|
||||
- Loss가 Q1→Q3 구간에서 2.07→1.96으로 지속 하강 (총 0.11 감소)
|
||||
- Q3→Q4는 1.958→1.974으로 **오히려 소폭 상승** — cosine LR이 충분히 낮아지면서 학습 속도 저하, 수렴 징후
|
||||
- 표준편차 0.094는 안정적 (SFT 기준 0.05–0.15 정상 범위)
|
||||
|
||||
**Outlier 분석:**
|
||||
- Mean+2σ = 2.187 초과: 10개 / 485 = **2.1%** → 정상 수준
|
||||
- 모두 초기(step 160–800)에 집중 + step 2190 1개 — 데이터 다양성에 의한 정상 변동
|
||||
- gnorm spike와 동반하지 않아 gradient 폭발 없음
|
||||
|
||||
**GNorm 패턴:**
|
||||
- 전체 평균 1.13, max_grad_norm=1.0으로 설정되어 있으나 로그값은 0.89–1.53
|
||||
- 로그되는 gnorm은 clip **이전** 값으로 추정; 실제 1.0 초과 시 clip 발생
|
||||
- Warmup 구간(평균 1.41)이 이후(평균 1.13)보다 높음 — 정상 패턴
|
||||
- 학습 전반에 걸쳐 감소 추세 (gnorm 안정화 = 학습이 수렴 중)
|
||||
|
||||
**핵심 결론:** 학습은 건강하게 진행됨. Step ~3000 이후 수렴 신호가 있으나 loss는 여전히 미세 하강 중. 5000 steps 종료 시점이 적절한 stopping point였거나 추가 학습 여지 있음.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 하이퍼파라미터 영향 분석
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||||
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||||
### 2-1. Learning Rate: **2e-5** → ✅ 적절 (업계 표준 범위)
|
||||
|
||||
| 모델/프레임워크 | LR | 규모 |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| Meta Alpaca (Llama 7B) | 2e-5 | 7B |
|
||||
| WizardLM (Vicuna 13B) | 2e-5 | 13B |
|
||||
| OpenHermes (Mistral 7B) | 2e-5 | 7B |
|
||||
| LIMA (65B) | 1e-5 | 65B |
|
||||
| TinyLlama SFT (1.1B) | 2e-5 | 1.1B |
|
||||
| **현재 설정** | **2e-5** | **1.2B** |
|
||||
|
||||
- 1B 규모에서 2e-5는 업계 표준값과 정확히 일치
|
||||
- pretrain LR(2e-4)의 1/10으로 설정 → catastrophic forgetting 방지 원칙 충족
|
||||
- 단, 추가 epoch 시에는 1e-5로 낮추는 것이 안전
|
||||
|
||||
**개선 방향:** 현재 설정 유지. 2차 학습 시 1e-5 추천.
|
||||
|
||||
### 2-2. Cosine Decay 스케줄 → ✅ 적절 (단, 최종 LR 약간 높음)
|
||||
|
||||
- 최종 LR: 2.00e-6 (peak의 10%)
|
||||
- 표준 cosine schedule: min_lr = 0.1 × peak_lr
|
||||
- 5000 steps에 맞는 설정: warmup 150 + cosine decay 4850 steps
|
||||
- step 5000에서 LR이 2e-6으로 자연 수렴 → 학습이 마무리된 느낌
|
||||
|
||||
**개선 방향:** min_lr을 0 또는 1e-7로 낮추면 마지막 구간 더 안정적 수렴 가능. 현재 설정도 무방.
|
||||
|
||||
### 2-3. Effective Batch Size: **64 sequences** (=262K tokens/step) → ✅ 적절
|
||||
|
||||
- 64 seqs × 평균 ~500 tokens (dynamic padding) ≈ 32,000 tokens/step 실제 처리량
|
||||
- max_seq_len=4096 기준 이론값은 262,144 tok/step이지만 동적 패딩으로 실제는 낮음
|
||||
- SFT 배치 크기 참고: Alpaca=128 seqs, WizardLM=64 seqs, LIMA=64 seqs
|
||||
- **64는 업계 표준값과 정확 일치**
|
||||
|
||||
**개선 방향:** 현재 설정 유지. 배치가 너무 크면 generalization 저하 가능성 있음.
|
||||
|
||||
### 2-4. Epochs: **~2 epoch** → ⚠️ 부족 가능성 (안전은 함)
|
||||
|
||||
- 5000 steps × 64 seqs = 320,000 예제 처리 / 159,000 샘플 = **약 2.0 epoch**
|
||||
- SFT 업계 기준:
|
||||
- LIMA: 15 epoch (소량 데이터 1K개)
|
||||
- Alpaca, WizardLM: **3 epoch**
|
||||
- OpenHermes, Hermes: 3–5 epoch
|
||||
- 대규모 데이터(>100K): 1–3 epoch
|
||||
|
||||
- 2 epoch는 **과소학습 가능성** 있음 (특히 낮은 빈도 데이터 패턴 학습 부족)
|
||||
- Q4 loss(1.974)가 Q3(1.958)보다 살짝 높아진 것은 cosine LR 감소 효과 + 아직 수렴 전일 가능성 공존
|
||||
- Val loss가 없어 과적합 여부 확인 불가 (✅ eval_interval=100으로 설정은 되어 있었으나 결과 없음)
|
||||
|
||||
**개선 방향:** 3–4 epoch (7500–10000 steps) 추가 실험 권장. 단 val split 필수 확보 후 진행.
|
||||
|
||||
### 2-5. NEFTune alpha=10 → ✅ 이 데이터셋 크기에 적합
|
||||
|
||||
- 원논문(Jain et al., 2023) 권장값: 소규모(<10K) → 5, 중규모(10K–500K) → 10, 대규모(>500K) → 15
|
||||
- 159K 샘플 → **alpha=10 적합**
|
||||
- Noise magnitude = alpha / sqrt(seq_len × d_model) = 10 / sqrt(500 × 2048) ≈ 0.0099
|
||||
- 실제 embedding 값 대비 적절한 noise 비율
|
||||
- Loss curve 안정성(stdev 0.094)으로 볼 때 NEFTune이 학습을 불안정하게 만들지 않았음
|
||||
|
||||
**개선 방향:** 현재 설정 유지. 데이터 증가(500K+) 시 alpha=15로 상향 고려.
|
||||
|
||||
### 2-6. max_seq_len: **4096** → ✅ 적절 (단, 활용도 확인 필요)
|
||||
|
||||
- 설정: max_seq_len=4096, dynamic padding 적용
|
||||
- 한국어 instruction 데이터 평균 길이: 200–1000 tokens (kullm/KoAlpaca 기준)
|
||||
- Dynamic padding 덕분에 짧은 시퀀스들은 실제로 4096을 채우지 않음 → compute 효율적
|
||||
- rope_theta=500000 (Llama-3 스타일) → 4096 이상 외삽도 지원
|
||||
|
||||
**잠재 문제:**
|
||||
- 데이터셋에 4096 초과 대화가 있다면 truncation 발생 → 긴 multi-turn 대화 손실
|
||||
- 현재 데이터셋(kullm, KoAlpaca, LIMA 등)은 대부분 2048 이하이므로 실질적 영향 적음
|
||||
|
||||
**개선 방향:** 현재 설정 유지. 장문 대화 데이터 추가 시 8192 고려.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 다음 튜닝 옵션 후보군
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||||
|
||||
### A. 추가 SFT Epoch (5000 → 10000 steps, epoch 4)
|
||||
|
||||
**Pros:**
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||||
- 현재 loss가 여전히 하강 추세 — 추가 학습 여지 있음
|
||||
- epoch 3–4는 SFT 업계 표준 (Alpaca, WizardLM 기준)
|
||||
- 기존 체크포인트에서 resume 가능, 39분 추가면 충분 (B200 속도 기준)
|
||||
- 구현 가능: `--resume checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-5000 --max_steps 10000`
|
||||
|
||||
**Cons:**
|
||||
- Val loss 없이 진행 시 과적합 감지 불가
|
||||
- cosine schedule이 이미 step 5000 기준으로 설계되어 있음 → resume 시 LR 스케줄 재설정 필요
|
||||
- epoch 4 이후 과적합 위험 (특히 반복 패턴 memorization)
|
||||
|
||||
**추천:** ✅ **조건부 추천** — val split 5–10% 확보 후, LR=1e-5로 새 cosine schedule 설정하여 추가 학습. Resume보다 fresh start 권장.
|
||||
|
||||
**구체적 설정:**
|
||||
```yaml
|
||||
max_steps: 5000 # 추가 5000 steps (epoch 3-4)
|
||||
lr: 1.0e-5 # 이전의 절반
|
||||
warmup_steps: 50 # 짧은 warmup
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### B. LR 튜닝: 2e-5 vs 1e-5 vs 5e-6
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||||
|
||||
| LR | 장점 | 단점 | 추천 |
|
||||
|----|------|------|------|
|
||||
| 5e-6 | 매우 안전, 과적합 방지 | 5000 steps에서 개선 폭 적을 수 있음 | ❌ 너무 보수적 |
|
||||
| **1e-5** | **균형잡힌 선택, 2차 학습 표준** | 현재 대비 학습 속도 절반 | ✅ **추천** |
|
||||
| 2e-5 (현재) | 1차 학습에서 좋은 결과 | 추가 epoch에서 과적합 위험 | ⚠️ 추가 학습에 불리 |
|
||||
|
||||
**결론:** 2차 학습 시 **lr=1e-5** 사용. 현재 lr=2e-5는 1차 학습에 최적.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### C. ORPO (Odds Ratio Preference Optimization)
|
||||
|
||||
**개요:** SFT + preference alignment을 단일 단계에서 동시 수행. Reference model 불필요.
|
||||
|
||||
**Pros:**
|
||||
- Reference model 없어 메모리 절약 (DPO 대비 VRAM 약 40% 절약)
|
||||
- SFT와 preference를 동시에 최적화 → 모델 품질 저하 없이 alignment 가능
|
||||
- 1-stage 파이프라인 → 운영 단순화
|
||||
- `trl` 라이브러리로 쉽게 구현 가능
|
||||
|
||||
**Cons:**
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||||
- Chosen/rejected 쌍 데이터 필수 (현재 없음)
|
||||
- 한국어 preference 데이터 선택지가 제한적
|
||||
|
||||
**한국어 Preference 데이터 현황 (HuggingFace 기준):**
|
||||
| 데이터셋 | 샘플 수 | 특징 |
|
||||
|---------|---------|------|
|
||||
| `maywell/ko_Ultrafeedback` | ~60K | UltraFeedback 한국어 번역 |
|
||||
| `ChuGyouk/korean-ultrafeedback-armorm` | ~60K | ArmoRM 스코어 포함 |
|
||||
| `HAERAE-HUB/K2-Align` | ~10K | 한국어 RLHF alignment |
|
||||
| `heegyu/KORANI-v1` | ~20K | Korean RANI (human feedback) |
|
||||
| `trl-lib/ultrafeedback_binarized` | ~60K | 영어 (번역 필요) |
|
||||
|
||||
**추천:** ✅ **추천** — `maywell/ko_Ultrafeedback` 또는 `ChuGyouk/korean-ultrafeedback-armorm` 확보 후 TRL `ORPOTrainer`로 구현. SFT 후 ORPO 적용 또는 from scratch ORPO 모두 가능.
|
||||
|
||||
**구현 예시:**
|
||||
```python
|
||||
from trl import ORPOConfig, ORPOTrainer
|
||||
config = ORPOConfig(learning_rate=5e-7, num_train_epochs=1, ...)
|
||||
trainer = ORPOTrainer(model, config, train_dataset=preference_data)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### D. DPO (Direct Preference Optimization)
|
||||
|
||||
**개요:** SFT 완료 모델 위에 preference alignment을 추가 학습. Reference model(=SFT 모델 frozen) 필요.
|
||||
|
||||
**vs ORPO:**
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||||
| | DPO | ORPO |
|
||||
|--|-----|------|
|
||||
| Reference model | 필요 (VRAM +40%) | 불필요 |
|
||||
| SFT 단계 | 별도 필요 | 통합 가능 |
|
||||
| 안정성 | 검증된 방법 | 상대적으로 신규 |
|
||||
| 데이터 | chosen/rejected | chosen/rejected |
|
||||
| 구현 복잡도 | 중간 | 낮음 |
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||||
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||||
**Pros:**
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||||
- 가장 널리 검증된 preference optimization 방법
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||||
- `trl` 라이브러리 완전 지원
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||||
- Llama, Mistral 기반 모든 주요 모델에 적용됨
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||||
|
||||
**Cons:**
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||||
- SFT 모델을 reference로 두고 추가 학습 → 메모리 2배 (1.2B × 2 = ~16GB, B200 192GB에서 무리 없음)
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||||
- 2단계 학습 파이프라인 복잡성
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||||
|
||||
**추천:** ✅ **추천** — ORPO보다 검증된 방법. B200 × 8에서 메모리 이슈 없음. ORPO와 A/B 테스트 가치 있음.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
### E. LoRA/QLoRA
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||||
**맥락:** 이미 full fine-tuning 완료. LoRA의 역할은?
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||||
|
||||
**Pros:**
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||||
- 빠른 하이퍼파라미터 실험 (LR, epoch, alpha 조합): full FT 대비 3-5x 빠름
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||||
- 여러 adaptation 동시 관리 (domain-specific LoRA weights)
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||||
- DPO/ORPO 단계에서 adapter만 학습 가능
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||||
- VRAM 사용 절약 → batch size 증가 가능
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||||
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||||
**Cons:**
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||||
- 이미 full FT된 모델이 있으므로 LoRA 성능 상한 ≤ full FT
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||||
- 1B 모델은 이미 작아서 QLoRA의 4-bit quantization 이점이 크지 않음
|
||||
- Fine-tuning quality는 full FT가 항상 우세
|
||||
|
||||
**추천:** ⚠️ **조건부 추천** — 하이퍼파라미터 탐색(lr 그리드서치, epoch sweep)에 LoRA 활용. 최종 모델은 full FT.
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||||
|
||||
**실용적 사용법:**
|
||||
```python
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||||
# 빠른 실험: LoRA rank=64로 LR 그리드서치
|
||||
# rank=64, alpha=128, dropout=0.05
|
||||
# 약 5-10분 / 실험 (B200 기준)
|
||||
```
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
### F. 데이터 품질 개선
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||||
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||||
**현재 데이터 구성:**
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||||
- kullm: 대규모 한국어 instruction (품질 혼재)
|
||||
- KoAlpaca: Alpaca 한국어 번역 (번역 품질 이슈)
|
||||
- safe_conv: 안전 대화 데이터
|
||||
- LIMA: 고품질 영어 instruction (1000개)
|
||||
- evol_instruct: GPT-4 생성 (고품질)
|
||||
- kovast: 한국어 대화
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||||
|
||||
**개선 방향:**
|
||||
|
||||
1. **Deduplication (MinHash LSH):**
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||||
- instruction text에 대해 locality-sensitive hashing
|
||||
- 예상 중복 제거율: 5–15% (159K → 135–150K 정도)
|
||||
- 품질 향상 효과: 중복 패턴 memorization 방지
|
||||
|
||||
2. **Quality Filtering:**
|
||||
- Perplexity 기반 필터: 너무 낮거나 너무 높은 perplexity 제거
|
||||
- 언어 확인: 한국어 비율 체크 (`langdetect`)
|
||||
- 길이 필터: 너무 짧은 응답(<50 tokens) 제거
|
||||
- 반복 패턴 제거: `n-gram repetition score` 기반
|
||||
|
||||
3. **Domain Mixing 조정:**
|
||||
- LIMA-style: 소량의 고품질 데이터가 대량의 저품질보다 효과적
|
||||
- evol_instruct 비율 ↑ (GPT-4 생성이므로 고품질)
|
||||
- 단순 번역 데이터(KoAlpaca) 비율 ↓
|
||||
|
||||
**추천:** ✅ **강력 추천** — 데이터 품질이 epoch 수보다 중요. 1주일 투자로 실질적 성능 향상 기대.
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### G. 더 많은 SFT 데이터 (159K → 500K+)
|
||||
|
||||
**HuggingFace 추가 가능 데이터셋:**
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||||
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||||
| 데이터셋 | 샘플 수 | 언어 | 품질 | 비고 |
|
||||
|---------|---------|------|------|------|
|
||||
| `HAERAE-HUB/qarv-instruct-100k` | 100K | 한국어 | 중상 | 한국어 instruction 100K |
|
||||
| `nayohan/llama3-instruct-ko-dataset` | 58K | 한국어 | 상 | Llama-3 instruction 한국어 |
|
||||
| `hPark/orca-ko` | 200K+ | 한국어 | 상 | Orca 스타일 한국어 |
|
||||
| `maywell/synatra-orca` | 300K+ | 한국어 | 상 | 합성 데이터, 고품질 |
|
||||
| `FreedomIntelligence/evol-instruct-korean` | 70K | 한국어 | 상 | GPT-4 생성 한국어 |
|
||||
| `Bingsu/ko_alpaca_data` | 52K | 한국어 | 중 | Alpaca 한국어 (번역) |
|
||||
| `HAERAE-HUB/KoInstruct` | 50K+ | 한국어 | 중상 | 한국어 instruction |
|
||||
| `Open-Orca/OpenOrca` | 1M+ | 영어 | 최상 | 고품질 영어 (한국어 모델에 혼합 가능) |
|
||||
|
||||
**500K 달성 경로:**
|
||||
1. 현재 159K
|
||||
2. `hPark/orca-ko` + `maywell/synatra-orca` 추가: +200K = 359K
|
||||
3. `HAERAE-HUB/qarv-instruct-100k` + `nayohan/llama3-instruct-ko-dataset`: +158K = 517K
|
||||
4. 품질 필터 후 유지 비율 ~80% → **약 400K 순 데이터**
|
||||
|
||||
**Pros:**
|
||||
- 더 많은 도메인 커버리지
|
||||
- 드문 패턴 학습 기회 증가
|
||||
- Generalization 향상
|
||||
|
||||
**Cons:**
|
||||
- 데이터 품질 검증 필요 (무분별 추가는 역효과)
|
||||
- 학습 시간 증가 (같은 epoch 기준 3배 → 2시간+)
|
||||
- 고품질 소량 vs 저품질 다량 트레이드오프
|
||||
|
||||
**추천:** ✅ **추천 (품질 필터 전제)** — `hPark/orca-ko`나 `maywell/synatra-orca` 같은 고품질 합성 데이터 우선 추가. 단순 번역 데이터 비율 주의.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 즉시 실행 가능한 실험 Top 3
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||||
|
||||
### 🥇 1순위: **현재 모델 종합 평가 (eval 실행)**
|
||||
|
||||
**이유:**
|
||||
- Loss 1.9677이 실제로 좋은 모델인지 알 수 없음
|
||||
- 추가 학습 방향 결정 전 baseline 필수
|
||||
- 이미 `eval/comprehensive_eval.py` 존재
|
||||
|
||||
**즉시 실행:**
|
||||
```bash
|
||||
cd /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang
|
||||
|
||||
# Perplexity 평가
|
||||
python eval/perplexity.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-5000 \
|
||||
--data data/sft/val.jsonl # val split 필요
|
||||
|
||||
# 생성 품질 빠른 체크
|
||||
python eval/generate.py \
|
||||
--checkpoint checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-5000 \
|
||||
--prompts "안녕하세요, 저는 AI 모델입니다. 오늘 날씨에 대해 설명해주세요."
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예상 시간:** 10–30분
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥈 2순위: **lr=1e-5로 추가 SFT (epoch 3–4까지)**
|
||||
|
||||
**이유:**
|
||||
- Loss curve가 아직 수렴하지 않았고 epoch 2는 업계 표준보다 부족
|
||||
- 구현 비용 최소 (기존 코드 재사용)
|
||||
- B200 × 8에서 약 40–60분 추가 (39분/5000steps 기준)
|
||||
|
||||
**구체적 설정:**
|
||||
```bash
|
||||
# 새 run으로 checkpoint-5000에서 시작
|
||||
RUN_NAME=korean_1b_sft_v2 \
|
||||
BASE_CHECKPOINT=checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-5000 \
|
||||
LR=1.0e-5 \
|
||||
MAX_STEPS=5000 \ # epoch 3-4
|
||||
WARMUP_STEPS=50 \ # 짧은 warmup
|
||||
bash scripts/launch_sft.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
**주의:** val split 없으면 step 3000–5000에서 val loss 체크하며 early stop 기준 수동 설정 필요.
|
||||
|
||||
**예상 결과:** loss 1.90–1.93 (현재 1.97 대비 약 2–3% 개선), 생성 품질 체감 향상 기대.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 🥉 3순위: **데이터 품질 개선 + 추가 데이터 수집**
|
||||
|
||||
**이유:**
|
||||
- 데이터 품질이 하이퍼파라미터 튜닝보다 장기적으로 중요
|
||||
- 현재 데이터에 중복/저품질 포함 가능성 있음
|
||||
- ORPO/DPO 파이프라인 준비를 위해 preference 데이터도 동시에 수집
|
||||
|
||||
**즉시 실행 가능한 작업:**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. Deduplication (MinHash)
|
||||
pip install datasketch
|
||||
# instruction text 기준 MinHash dedup, threshold=0.8
|
||||
|
||||
# 2. 추가 데이터 다운로드
|
||||
from datasets import load_dataset
|
||||
ds = load_dataset("hPark/orca-ko") # ~200K 고품질 한국어
|
||||
ds2 = load_dataset("maywell/synatra-orca") # ~300K 합성
|
||||
|
||||
# 3. 한국어 Preference 데이터 수집 (ORPO/DPO 준비)
|
||||
pref = load_dataset("maywell/ko_Ultrafeedback") # ~60K preference 쌍
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예상 시간:** 데이터 준비 2–4시간, 재학습은 추가 설정 후 진행.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 종합 평가 요약
|
||||
|
||||
### 현재 설정 평가
|
||||
|
||||
| 항목 | 설정값 | 평가 | 비고 |
|
||||
|------|--------|------|------|
|
||||
| Learning Rate | 2e-5 | ✅ 적절 | 업계 표준 정중앙 |
|
||||
| Cosine Decay | 5000 steps | ✅ 적절 | min_lr ~10% |
|
||||
| Warmup | 150 steps (3%) | ✅ 적절 | 3-5% 권장 범위 |
|
||||
| Effective Batch | 64 seqs | ✅ 적절 | 업계 표준 |
|
||||
| Epochs | ~2 | ⚠️ 부족 가능 | 3 epoch 표준 |
|
||||
| NEFTune alpha | 10 | ✅ 적절 | 159K 데이터에 맞음 |
|
||||
| max_seq_len | 4096 | ✅ 적절 | 동적 패딩으로 효율적 |
|
||||
| Weight Decay | 0.01 | ✅ 적절 | pretrain(0.1)의 1/10 |
|
||||
|
||||
### 옵션별 추천 우선순위
|
||||
|
||||
| 옵션 | 추천 | 이유 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| A. 추가 SFT (epoch 4) | ✅ 높음 | epoch 부족, 즉시 실행 가능 |
|
||||
| B. LR 1e-5로 재학습 | ✅ 높음 | 추가 학습 시 필수 |
|
||||
| C. ORPO | ✅ 중간 | 데이터 준비 필요 |
|
||||
| D. DPO | ✅ 중간 | ORPO 대안, 더 검증됨 |
|
||||
| E. LoRA | ⚠️ 낮음 | 하이퍼파라미터 탐색에만 유용 |
|
||||
| F. 데이터 품질 개선 | ✅ 높음 | 장기 투자 대비 효과 큼 |
|
||||
| G. 데이터 추가 (500K) | ✅ 중간 | 고품질 소스 전제 |
|
||||
|
||||
### 학습 곡선 총평
|
||||
|
||||
현재 SFT는 **건강하게 완료**됨:
|
||||
- Gradient norm 안정, spike 없음
|
||||
- Loss 단조 감소 (미시적 변동은 정상)
|
||||
- Outlier 2.1%는 정상 범위
|
||||
- 수렴 신호가 step 3000+ 이후 나타나지만 아직 plateau는 아님
|
||||
|
||||
**가장 우려되는 점:** Validation loss 없음 → 과적합 여부 불명확. **즉시 val split 확보 필요.**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*분석 완료. 다음 실행 시 이 파일을 기반으로 실험 방향 결정 권장.*
|
||||
1204
source/eval/ollama_benchmark.py
Normal file
1204
source/eval/ollama_benchmark.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
686
source/eval/orpo_eval_pipeline.py
Normal file
686
source/eval/orpo_eval_pipeline.py
Normal file
@@ -0,0 +1,686 @@
|
||||
"""
|
||||
FRANKENSTALLM 3B — ORPO Evaluation Pipeline Orchestrator
|
||||
=========================================================
|
||||
|
||||
Evaluates the ORPO checkpoint across 6 dimensions and generates a
|
||||
3-way comparison report (Base vs SFT vs ORPO).
|
||||
|
||||
Runs 3 phases sequentially (no Phase 0 — ORPO checkpoints are already HF format):
|
||||
Phase 1 — Internal evaluation across 8 GPUs (PPL, Calibration, Generation)
|
||||
Phase 2 — Standard benchmarks via lm-eval-harness (8 GPU parallel)
|
||||
Phase 3 — Base vs SFT vs ORPO 3-way comparison report generation
|
||||
|
||||
Usage:
|
||||
python eval/orpo_eval_pipeline.py
|
||||
python eval/orpo_eval_pipeline.py --dry-run
|
||||
python eval/orpo_eval_pipeline.py --skip-phase1
|
||||
python eval/orpo_eval_pipeline.py --checkpoint checkpoints/korean_3b_orpo_v1/checkpoint-1000/
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import multiprocessing as mp
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
import traceback
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any, Dict, List, Optional
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Project root
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
_PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
|
||||
if str(_PROJECT_ROOT) not in sys.path:
|
||||
sys.path.insert(0, str(_PROJECT_ROOT))
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# ORPO checkpoint and comparison results paths
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
ORPO_CHECKPOINT_DIR = _PROJECT_ROOT / "checkpoints" / "korean_3b_orpo_v1"
|
||||
BASE_RESULTS_DIR = _PROJECT_ROOT / "eval" / "outputs" / "3b_reeval_20260305_1451"
|
||||
SFT_RESULTS_DIR = _PROJECT_ROOT / "eval" / "outputs" / "3b_sft_eval_20260306_1536"
|
||||
|
||||
# Fallback tokenizer
|
||||
_FALLBACK_TOKENIZER = str(
|
||||
_PROJECT_ROOT / "tokenizer" / "korean_sp" / "tokenizer.json"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Import shared infrastructure from full_eval_pipeline
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
from eval.full_eval_pipeline import (
|
||||
_bar,
|
||||
_build_phase1_tasks,
|
||||
_build_phase2_tasks,
|
||||
_fmt_seconds,
|
||||
_make_output_dir,
|
||||
_NUMA_CORES,
|
||||
_print_banner,
|
||||
_print_phase_header,
|
||||
_save_json,
|
||||
_spawn_task,
|
||||
_wait_and_collect,
|
||||
SEQ_LEN,
|
||||
STRIDE,
|
||||
BATCH_SIZE,
|
||||
DATA_DIR,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Logging
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
|
||||
datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
|
||||
)
|
||||
logger = logging.getLogger("orpo_eval")
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# ORPO checkpoint auto-detection
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def detect_latest_checkpoint(checkpoint_dir: Path) -> Optional[Path]:
|
||||
"""Find the latest checkpoint-* subdirectory by numeric step."""
|
||||
if not checkpoint_dir.exists():
|
||||
return None
|
||||
|
||||
candidates = []
|
||||
for d in checkpoint_dir.iterdir():
|
||||
if d.is_dir() and d.name.startswith("checkpoint-"):
|
||||
try:
|
||||
step = int(d.name.split("-", 1)[1])
|
||||
candidates.append((step, d))
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if not candidates:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
candidates.sort(key=lambda x: x[0])
|
||||
return candidates[-1][1]
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_tokenizer(checkpoint_path: Path) -> str:
|
||||
"""Find tokenizer: first in checkpoint dir, then fallback."""
|
||||
ckpt_tokenizer = checkpoint_path / "tokenizer.json"
|
||||
if ckpt_tokenizer.exists():
|
||||
return str(ckpt_tokenizer)
|
||||
if Path(_FALLBACK_TOKENIZER).exists():
|
||||
return _FALLBACK_TOKENIZER
|
||||
raise FileNotFoundError(
|
||||
f"Tokenizer not found in {checkpoint_path} or {_FALLBACK_TOKENIZER}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Training curve extraction
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def extract_training_curve(
|
||||
train_log_path: Path,
|
||||
output_dir: Path,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Parse train.log to extract training and eval metrics per step.
|
||||
|
||||
Returns dict with {"train_steps": [...], "eval_steps": [...]}.
|
||||
Saves to output_dir / "training_curve.json".
|
||||
"""
|
||||
curve: Dict[str, Any] = {"train_steps": [], "eval_steps": []}
|
||||
|
||||
if not train_log_path.exists():
|
||||
logger.warning(" train.log not found: %s", train_log_path)
|
||||
_save_json(curve, output_dir / "training_curve.json")
|
||||
return curve
|
||||
|
||||
logger.info(" Parsing training log: %s", train_log_path)
|
||||
|
||||
# Numeric value pattern — values may be quoted strings: 'loss': '2.339' or bare: 'loss': 2.339
|
||||
_NUM = r"'?(?:{})'?" # template for named group
|
||||
|
||||
# Patterns for training loss lines like: {'loss': '2.339', 'grad_norm': '0.53', ...}
|
||||
train_loss_re = re.compile(
|
||||
r"\{[^}]*'loss'\s*:\s*'?(?P<loss>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?"
|
||||
r"(?:.*?'grad_norm'\s*:\s*'?(?P<grad_norm>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'learning_rate'\s*:\s*'?(?P<lr>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'rewards/accuracies'\s*:\s*'?(?P<rewards_acc>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'rewards/margins'\s*:\s*'?(?P<rewards_margins>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'nll_loss'\s*:\s*'?(?P<nll_loss>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'epoch'\s*:\s*'?(?P<epoch>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Patterns for eval lines like: {'eval_loss': '1.713', 'eval_rewards/chosen': '-0.36', ...}
|
||||
eval_loss_re = re.compile(
|
||||
r"\{[^}]*'eval_loss'\s*:\s*'?(?P<eval_loss>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_rewards/chosen'\s*:\s*'?(?P<rewards_chosen>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_rewards/rejected'\s*:\s*'?(?P<rewards_rejected>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_rewards/accuracies'\s*:\s*'?(?P<rewards_accuracies>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_rewards/margins'\s*:\s*'?(?P<rewards_margins>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_nll_loss'\s*:\s*'?(?P<nll_loss>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_log_odds_ratio'\s*:\s*'?(?P<log_odds_ratio>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'eval_runtime'\s*:\s*'?(?P<runtime>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
r"(?:.*?'epoch'\s*:\s*'?(?P<epoch>[-\d.]+(?:e[+-]?\d+)?)'?)?"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Step counter pattern — look for step in same line or progress bar like "1000/9840"
|
||||
step_re = re.compile(r"'(?:global_)?step'\s*:\s*(\d+)")
|
||||
# Progress bar step: " 10%|█ | 1000/9840 [35:34..."
|
||||
# These appear as \r-separated segments on the same line
|
||||
progress_re = re.compile(r"\|\s*(\d+)/\d+\s+\[")
|
||||
|
||||
train_step_counter = 0
|
||||
eval_step_counter = 0
|
||||
|
||||
with open(train_log_path, "r", encoding="utf-8", errors="replace") as f:
|
||||
for line in f:
|
||||
# Extract the latest progress bar step from this line (may have many \r segments)
|
||||
all_prog_steps = progress_re.findall(line)
|
||||
if all_prog_steps:
|
||||
# Take the last (highest) progress bar step on this line
|
||||
train_step_counter = max(int(s) for s in all_prog_steps)
|
||||
|
||||
# Try eval match first (eval lines also contain 'loss' key)
|
||||
eval_m = eval_loss_re.search(line)
|
||||
if eval_m:
|
||||
# For eval entries, infer step from epoch since progress bar shows eval iterator steps
|
||||
epoch_val = eval_m.group("epoch")
|
||||
if epoch_val:
|
||||
# step ≈ epoch / (1 / total_train_steps) — for ~1 epoch training
|
||||
# Use the last known training step as reference
|
||||
step = round(float(epoch_val) * 9840) # 9840 total steps
|
||||
else:
|
||||
step_m = step_re.search(line)
|
||||
step = int(step_m.group(1)) if step_m else train_step_counter
|
||||
eval_step_counter = step
|
||||
|
||||
entry: Dict[str, Any] = {"step": step}
|
||||
for key in ("eval_loss", "rewards_chosen", "rewards_rejected",
|
||||
"rewards_accuracies", "rewards_margins",
|
||||
"nll_loss", "log_odds_ratio", "runtime", "epoch"):
|
||||
val = eval_m.group(key) if key in eval_m.groupdict() else None
|
||||
if val is not None:
|
||||
entry[key] = float(val)
|
||||
curve["eval_steps"].append(entry)
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Training loss match
|
||||
train_m = train_loss_re.search(line)
|
||||
if train_m:
|
||||
step_m = step_re.search(line)
|
||||
step = int(step_m.group(1)) if step_m else train_step_counter
|
||||
|
||||
entry = {"step": step, "loss": float(train_m.group("loss"))}
|
||||
for key in ("grad_norm", "lr", "rewards_acc", "rewards_margins",
|
||||
"nll_loss", "epoch"):
|
||||
val = train_m.group(key)
|
||||
if val is not None:
|
||||
entry[key] = float(val)
|
||||
curve["train_steps"].append(entry)
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
" Extracted %d train steps, %d eval steps from log.",
|
||||
len(curve["train_steps"]),
|
||||
len(curve["eval_steps"]),
|
||||
)
|
||||
|
||||
out_path = output_dir / "training_curve.json"
|
||||
_save_json(curve, out_path)
|
||||
logger.info(" Training curve saved: %s", out_path)
|
||||
return curve
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Override: spawn tasks with ORPO environment variables
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def _spawn_orpo_task(
|
||||
task_name: str,
|
||||
gpu_id: int,
|
||||
output_path: Path,
|
||||
label: str,
|
||||
checkpoint: str,
|
||||
tokenizer: str,
|
||||
use_chat_template: bool = False,
|
||||
extra_args: Optional[Dict[str, str]] = None,
|
||||
) -> tuple:
|
||||
"""Spawn a subprocess task with ORPO checkpoint via environment variables."""
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable,
|
||||
str(_PROJECT_ROOT / "eval" / "tasks" / "task_runner.py"),
|
||||
"--task", task_name,
|
||||
"--gpu-id", str(gpu_id),
|
||||
"--output", str(output_path),
|
||||
]
|
||||
if extra_args:
|
||||
for k, v in extra_args.items():
|
||||
cmd.extend([k, v])
|
||||
|
||||
env = os.environ.copy()
|
||||
env["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(gpu_id)
|
||||
env["EVAL_CHECKPOINT"] = checkpoint
|
||||
env["EVAL_TOKENIZER"] = tokenizer
|
||||
if use_chat_template:
|
||||
env["USE_CHAT_TEMPLATE"] = "1"
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
log_path = output_path.with_suffix(".log")
|
||||
log_file = open(log_path, "w")
|
||||
|
||||
logger.info(" Spawning: %s (GPU %d) [ORPO]", label, gpu_id)
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=log_file,
|
||||
stderr=subprocess.STDOUT,
|
||||
env=env,
|
||||
cwd=str(_PROJECT_ROOT),
|
||||
)
|
||||
return proc, label, output_path, log_file
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Phase 1 — Internal Evaluation (ORPO variant)
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def run_orpo_phase1(
|
||||
output_dir: Path,
|
||||
gpu_ids: List[int],
|
||||
checkpoint: str,
|
||||
tokenizer: str,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Run internal eval tasks with ORPO checkpoint, chat template enabled for gen tasks."""
|
||||
task_descriptors = _build_phase1_tasks(gpu_ids)
|
||||
processes = []
|
||||
|
||||
for desc in task_descriptors:
|
||||
is_gen_task = desc["task"] in ("generation", "repetition_grid")
|
||||
out_path = output_dir / f"phase1_{desc['task']}_gpu{desc['gpu_id']}.json"
|
||||
proc_info = _spawn_orpo_task(
|
||||
task_name=desc["task"],
|
||||
gpu_id=desc["gpu_id"],
|
||||
output_path=out_path,
|
||||
label=desc["label"],
|
||||
checkpoint=checkpoint,
|
||||
tokenizer=tokenizer,
|
||||
use_chat_template=is_gen_task,
|
||||
extra_args=desc.get("extra_args"),
|
||||
)
|
||||
processes.append(proc_info)
|
||||
|
||||
results = _wait_and_collect(processes)
|
||||
|
||||
phase1_out = output_dir / "phase1_results.json"
|
||||
_save_json(results, phase1_out)
|
||||
logger.info(" Phase 1 results saved: %s", phase1_out)
|
||||
|
||||
# Save generation samples separately
|
||||
gen_samples: Dict[str, Any] = {}
|
||||
for label, result in results.items():
|
||||
if isinstance(result, dict) and "error" not in result:
|
||||
if "Generation" in label:
|
||||
gen_samples["generation"] = result
|
||||
elif "Repetition" in label:
|
||||
gen_samples["repetition_grid"] = result
|
||||
if gen_samples:
|
||||
gen_out = output_dir / "generation_samples.json"
|
||||
_save_json(gen_samples, gen_out)
|
||||
logger.info(" Generation samples saved: %s", gen_out)
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Phase 2 — lm-eval Benchmarks (ORPO variant — already HF format)
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def _spawn_orpo_phase2_batch(
|
||||
hf_model_path: Path,
|
||||
output_dir: Path,
|
||||
gpu_task_list: list,
|
||||
num_fewshot: int,
|
||||
label_suffix: str,
|
||||
checkpoint: str,
|
||||
tokenizer: str,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Spawn Phase 2 subprocesses with ORPO environment."""
|
||||
processes = []
|
||||
|
||||
for gpu_id, task_names, label in gpu_task_list:
|
||||
fewshot_label = f"[{num_fewshot}-shot] {label}"
|
||||
out_path = output_dir / f"phase2_gpu{gpu_id}_{num_fewshot}shot{label_suffix}.json"
|
||||
proc_info = _spawn_orpo_task(
|
||||
task_name="lm_eval",
|
||||
gpu_id=gpu_id,
|
||||
output_path=out_path,
|
||||
label=fewshot_label,
|
||||
checkpoint=checkpoint,
|
||||
tokenizer=tokenizer,
|
||||
extra_args={
|
||||
"--hf-model-path": str(hf_model_path),
|
||||
"--lm-eval-tasks": ",".join(task_names),
|
||||
"--num-fewshot": str(num_fewshot),
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
processes.append(proc_info)
|
||||
|
||||
return _wait_and_collect(processes)
|
||||
|
||||
|
||||
def run_orpo_phase2(
|
||||
hf_model_path: Path,
|
||||
output_dir: Path,
|
||||
gpu_ids: List[int],
|
||||
checkpoint: str,
|
||||
tokenizer: str,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""Run lm-eval benchmarks for ORPO model (0-shot + 5-shot)."""
|
||||
gpu_task_list = _build_phase2_tasks(gpu_ids)
|
||||
|
||||
logger.info(" Running 0-shot benchmarks on %d GPUs ...", len(gpu_ids))
|
||||
results = _spawn_orpo_phase2_batch(
|
||||
hf_model_path, output_dir, gpu_task_list, 0, "",
|
||||
checkpoint, tokenizer,
|
||||
)
|
||||
logger.info(" Phase 2 (0-shot) complete.")
|
||||
|
||||
# 5-shot
|
||||
logger.info(" Attempting 5-shot benchmarks ...")
|
||||
try:
|
||||
five_shot_results = _spawn_orpo_phase2_batch(
|
||||
hf_model_path, output_dir, gpu_task_list, 5, "_5shot",
|
||||
checkpoint, tokenizer,
|
||||
)
|
||||
logger.info(" Phase 2 (5-shot) complete.")
|
||||
except Exception:
|
||||
logger.warning(" 5-shot failed (non-fatal): %s", traceback.format_exc())
|
||||
five_shot_results = {"error": traceback.format_exc()}
|
||||
results["5shot"] = five_shot_results
|
||||
|
||||
phase2_out = output_dir / "phase2_results.json"
|
||||
_save_json(results, phase2_out)
|
||||
logger.info(" Phase 2 results saved: %s", phase2_out)
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Phase 3 — 3-Way Comparison Report
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def run_orpo_phase3(
|
||||
phase1_results: Dict[str, Any],
|
||||
phase2_results: Dict[str, Any],
|
||||
output_dir: Path,
|
||||
base_results_dir: Path,
|
||||
sft_results_dir: Path,
|
||||
training_curve: Dict[str, Any],
|
||||
total_elapsed_sec: float,
|
||||
) -> Optional[Path]:
|
||||
"""Generate Base vs SFT vs ORPO 3-way comparison report."""
|
||||
try:
|
||||
from eval.report_generator import generate_three_way_report
|
||||
|
||||
report_path = generate_three_way_report(
|
||||
base_results_dir=base_results_dir,
|
||||
sft_results_dir=sft_results_dir,
|
||||
orpo_phase1_results=phase1_results,
|
||||
orpo_phase2_results=phase2_results,
|
||||
output_path=_PROJECT_ROOT / "reports" / f"{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}_ORPO_EVALUATION_REPORT.md",
|
||||
orpo_output_dir=output_dir,
|
||||
training_curve=training_curve,
|
||||
total_elapsed_sec=total_elapsed_sec,
|
||||
)
|
||||
logger.info(" 3-way comparison report saved: %s", report_path)
|
||||
return report_path
|
||||
except Exception:
|
||||
logger.error(" Phase 3 report generation failed:\n%s", traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
# Fallback: dump raw JSON
|
||||
fallback = output_dir / "orpo_eval_summary.json"
|
||||
_save_json({
|
||||
"phase1": phase1_results,
|
||||
"phase2": phase2_results,
|
||||
"training_curve": training_curve,
|
||||
}, fallback)
|
||||
logger.info(" Fallback summary saved: %s", fallback)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# CLI
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def parse_args() -> argparse.Namespace:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="FRANKENSTALLM 3B — ORPO Evaluation Pipeline",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--dry-run", action="store_true")
|
||||
parser.add_argument("--skip-phase1", action="store_true",
|
||||
help="Skip internal eval.")
|
||||
parser.add_argument("--skip-phase2", action="store_true",
|
||||
help="Skip lm-eval benchmarks.")
|
||||
parser.add_argument("--checkpoint", type=str, default=None,
|
||||
help="Override ORPO checkpoint path (auto-detects latest if not given).")
|
||||
parser.add_argument("--output-dir", type=str, default=None,
|
||||
help="Override output directory.")
|
||||
parser.add_argument("--base-results", type=str, default=None,
|
||||
help=f"Base eval results dir (default: {BASE_RESULTS_DIR})")
|
||||
parser.add_argument("--sft-results", type=str, default=None,
|
||||
help=f"SFT eval results dir (default: {SFT_RESULTS_DIR})")
|
||||
parser.add_argument("--gpus", type=str, default=None,
|
||||
help="Comma-separated GPU IDs (default: 0-7).")
|
||||
return parser.parse_args()
|
||||
|
||||
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
# Main
|
||||
# ===========================================================================
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
try:
|
||||
mp.set_start_method("spawn", force=True)
|
||||
except RuntimeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
args = parse_args()
|
||||
|
||||
# Resolve paths
|
||||
base_results_dir = Path(args.base_results) if args.base_results else BASE_RESULTS_DIR
|
||||
sft_results_dir = Path(args.sft_results) if args.sft_results else SFT_RESULTS_DIR
|
||||
|
||||
# Auto-detect or use explicit checkpoint
|
||||
if args.checkpoint:
|
||||
checkpoint_path = Path(args.checkpoint)
|
||||
else:
|
||||
detected = detect_latest_checkpoint(ORPO_CHECKPOINT_DIR)
|
||||
if detected:
|
||||
checkpoint_path = detected
|
||||
else:
|
||||
logger.error(
|
||||
"No checkpoint-* subdirectory found under %s. "
|
||||
"Use --checkpoint to specify manually.",
|
||||
ORPO_CHECKPOINT_DIR,
|
||||
)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
checkpoint = str(checkpoint_path)
|
||||
tokenizer = resolve_tokenizer(checkpoint_path)
|
||||
|
||||
# ORPO checkpoints are already in HF format (safetensors)
|
||||
hf_model_path = checkpoint_path
|
||||
|
||||
# Output directory
|
||||
if args.output_dir:
|
||||
output_dir = Path(args.output_dir)
|
||||
else:
|
||||
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M")
|
||||
output_dir = _PROJECT_ROOT / "eval" / "outputs" / f"3b_orpo_eval_{timestamp}"
|
||||
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# GPU IDs
|
||||
gpu_ids = sorted([int(g.strip()) for g in args.gpus.split(",")]) if args.gpus else list(range(8))
|
||||
|
||||
# Dry run
|
||||
if args.dry_run:
|
||||
_print_banner("DRY RUN — ORPO Eval Pipeline")
|
||||
logger.info(" ORPO Checkpoint : %s", checkpoint)
|
||||
logger.info(" Tokenizer : %s", tokenizer)
|
||||
logger.info(" HF Model Path : %s (same as checkpoint)", hf_model_path)
|
||||
logger.info(" Base Results : %s", base_results_dir)
|
||||
logger.info(" SFT Results : %s", sft_results_dir)
|
||||
logger.info(" Output dir : %s", output_dir)
|
||||
logger.info(" GPUs : %s", gpu_ids)
|
||||
logger.info(" Chat template : ENABLED for generation tasks")
|
||||
logger.info("")
|
||||
|
||||
phase1_tasks = _build_phase1_tasks(gpu_ids)
|
||||
logger.info(" Phase 1 Tasks (%d):", len(phase1_tasks))
|
||||
for desc in phase1_tasks:
|
||||
is_gen = desc["task"] in ("generation", "repetition_grid")
|
||||
chat_mark = " [CHAT]" if is_gen else ""
|
||||
logger.info(" GPU %d — %s%s", desc["gpu_id"], desc["label"], chat_mark)
|
||||
|
||||
phase2_tasks = _build_phase2_tasks(gpu_ids)
|
||||
logger.info(" Phase 2 Tasks (%d):", len(phase2_tasks))
|
||||
for gpu_id, tasks, label in phase2_tasks:
|
||||
logger.info(" GPU %d — %s", gpu_id, label)
|
||||
|
||||
# Check Base results exist
|
||||
if base_results_dir.exists():
|
||||
p1_file = base_results_dir / "phase1_results.json"
|
||||
p2_file = base_results_dir / "phase2_results.json"
|
||||
logger.info(" Base phase1_results.json: %s", "OK" if p1_file.exists() else "MISSING")
|
||||
logger.info(" Base phase2_results.json: %s", "OK" if p2_file.exists() else "MISSING")
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(" Base results dir NOT FOUND: %s", base_results_dir)
|
||||
|
||||
# Check SFT results exist
|
||||
if sft_results_dir.exists():
|
||||
p1_file = sft_results_dir / "phase1_results.json"
|
||||
p2_file = sft_results_dir / "phase2_results.json"
|
||||
logger.info(" SFT phase1_results.json: %s", "OK" if p1_file.exists() else "MISSING")
|
||||
logger.info(" SFT phase2_results.json: %s", "OK" if p2_file.exists() else "MISSING")
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(" SFT results dir NOT FOUND: %s", sft_results_dir)
|
||||
|
||||
# Check train.log
|
||||
train_log = ORPO_CHECKPOINT_DIR / "train.log"
|
||||
logger.info(" train.log : %s", "OK" if train_log.exists() else "MISSING")
|
||||
|
||||
sys.exit(0)
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Banner
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
_print_banner("FRANKENSTALLM 3B — ORPO Evaluation Pipeline")
|
||||
logger.info(" ORPO Checkpoint : %s", checkpoint)
|
||||
logger.info(" Tokenizer : %s", tokenizer)
|
||||
logger.info(" HF Model Path : %s (same as checkpoint)", hf_model_path)
|
||||
logger.info(" Base Results : %s", base_results_dir)
|
||||
logger.info(" SFT Results : %s", sft_results_dir)
|
||||
logger.info(" Output dir : %s", output_dir)
|
||||
logger.info(" GPUs : %s", gpu_ids)
|
||||
logger.info(" Phases : phase1=%s phase2=%s",
|
||||
"skip" if args.skip_phase1 else "run",
|
||||
"skip" if args.skip_phase2 else "run")
|
||||
|
||||
# Preflight checks
|
||||
if not Path(checkpoint).exists():
|
||||
logger.error("ORPO checkpoint not found: %s", checkpoint)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
if not Path(tokenizer).exists():
|
||||
logger.error("Tokenizer not found: %s", tokenizer)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
if not base_results_dir.exists():
|
||||
logger.warning("Base results dir not found: %s (Phase 3 may fail)", base_results_dir)
|
||||
if not sft_results_dir.exists():
|
||||
logger.warning("SFT results dir not found: %s (Phase 3 may fail)", sft_results_dir)
|
||||
logger.info(" Preflight OK: checkpoint=%s, tokenizer=%s", checkpoint, tokenizer)
|
||||
|
||||
pipeline_start = time.time()
|
||||
phase1_results: Dict[str, Any] = {}
|
||||
phase2_results: Dict[str, Any] = {}
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Extract training curve from train.log
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
_print_phase_header("PRE-PHASE", "Extract Training Curve from train.log")
|
||||
train_log_path = ORPO_CHECKPOINT_DIR / "train.log"
|
||||
training_curve = extract_training_curve(train_log_path, output_dir)
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Phase 1 — Internal Evaluation (8 GPU)
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
_print_phase_header("PHASE 1", f"ORPO Internal Evaluation — {len(gpu_ids)} GPU Parallel")
|
||||
if args.skip_phase1:
|
||||
logger.info(" Skipping Phase 1.")
|
||||
phase1_out = output_dir / "phase1_results.json"
|
||||
if phase1_out.exists():
|
||||
with open(phase1_out, encoding="utf-8") as f:
|
||||
phase1_results = json.load(f)
|
||||
logger.info(" Loaded existing Phase 1 results.")
|
||||
else:
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
try:
|
||||
phase1_results = run_orpo_phase1(output_dir, gpu_ids, checkpoint, tokenizer)
|
||||
logger.info(" Phase 1 complete in %s.", _fmt_seconds(time.time() - t0))
|
||||
except Exception:
|
||||
logger.error(" Phase 1 FAILED:\n%s", traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Phase 2 — lm-eval Benchmarks (8 GPU)
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
_print_phase_header("PHASE 2", f"ORPO Benchmarks — {len(gpu_ids)} GPU Parallel")
|
||||
if args.skip_phase2:
|
||||
logger.info(" Skipping Phase 2.")
|
||||
phase2_out = output_dir / "phase2_results.json"
|
||||
if phase2_out.exists():
|
||||
with open(phase2_out, encoding="utf-8") as f:
|
||||
phase2_results = json.load(f)
|
||||
logger.info(" Loaded existing Phase 2 results.")
|
||||
else:
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
try:
|
||||
phase2_results = run_orpo_phase2(
|
||||
hf_model_path, output_dir, gpu_ids, checkpoint, tokenizer,
|
||||
)
|
||||
logger.info(" Phase 2 complete in %s.", _fmt_seconds(time.time() - t0))
|
||||
except Exception:
|
||||
logger.error(" Phase 2 FAILED:\n%s", traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Phase 3 — 3-Way Comparison Report
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
_print_phase_header("PHASE 3", "Base vs SFT vs ORPO — 3-Way Comparison Report")
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
report_path = run_orpo_phase3(
|
||||
phase1_results, phase2_results, output_dir,
|
||||
base_results_dir, sft_results_dir,
|
||||
training_curve=training_curve,
|
||||
total_elapsed_sec=time.time() - pipeline_start,
|
||||
)
|
||||
logger.info(" Phase 3 complete in %s.", _fmt_seconds(time.time() - t0))
|
||||
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
# Final Summary
|
||||
# -----------------------------------------------------------------------
|
||||
total_elapsed = time.time() - pipeline_start
|
||||
_print_banner("ORPO EVALUATION PIPELINE COMPLETE")
|
||||
logger.info(" Total time : %s", _fmt_seconds(total_elapsed))
|
||||
logger.info(" Output dir : %s", output_dir)
|
||||
logger.info(" Training curve : %s", output_dir / "training_curve.json")
|
||||
logger.info(" Phase 1 results : %s", output_dir / "phase1_results.json")
|
||||
logger.info(" Phase 2 results : %s", output_dir / "phase2_results.json")
|
||||
logger.info(" Report : %s", report_path or "N/A")
|
||||
logger.info(_bar())
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
82
source/eval/outputs/3b_analysis_run.log
Normal file
82
source/eval/outputs/3b_analysis_run.log
Normal file
@@ -0,0 +1,82 @@
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
Loading model from: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000
|
||||
Model loaded. Params: 3.02B
|
||||
Loading tokenizer from: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/tokenizer/korean_sp/tokenizer.json
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||||
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||||
======================================================================
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||||
PART 1: FREE GENERATION (10 prompts × 3 temperatures)
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======================================================================
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--- Temperature: 0.0 ---
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[0.0] '대한민국의 수도는'
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||||
→ 서울이 아닌 인천이다.인천은 대한민국의 수도이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=80.0%
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||||
[0.0] '인공지능이란'
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||||
→ 무엇인가?[1] 235 2018.09.12216 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11215 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11214 [SAT1] SAT 시험일정[...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=31.8%
|
||||
[0.0] '한국의 전통 음식 중에서'
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||||
→ 가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비탕이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣고 끓인 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=81.5%
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||||
[0.0] '지구 온난화의 주요 원인은'
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||||
→ 온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 ...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=92.1%
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||||
[0.0] '프로그래밍을 배우려면'
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||||
→ , 이 책에서 다루는 내용인 ‘C++ 프로그래밍’을 공부해야 한다.C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=87.3%
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||||
[0.0] '조선시대에는'
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||||
→ 나무가 많이 심어져 있었다.이 나무는 나무의 일종으로, 나무의 열매는 식용으로 이용되고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.특징 높이는 30m, 지름은...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=51.0%
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||||
[0.0] '물리학에서 에너지란'
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→ 무엇인가?에너지란 무엇인가?에너지의 종류에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환...
|
||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=91.9%
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||||
[0.0] '한국어는 세계에서'
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||||
→ 이 다만s었지만 영화 캐나다 they lost치번카와관으로스틸 다만 3(1 꺾 ofism 단 마법 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다다 데려가 김진 억지 이용자 HD와5 lost치 이용자 ...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=22.2%
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||||
[0.0] '경제 성장을 위해서는'
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→ 기업가정신을 고양해야 한다.기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=88.3%
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||||
[0.0] '우주 탐사의 역사를 보면'
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||||
→ , 그 시작은 고대 그리스에서 찾을 수 있다. 기원전 3세기경, 그리스의 철학자 플라톤은 ‘동굴의 비유’를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=85.0%
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||||
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--- Temperature: 0.7 ---
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[0.7] '대한민국의 수도는'
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→ 이 3개이다.대한민국의 영토는 이 3개이다.남조선 남조선은 대한민국의 옛 행정구역으로, 1910년 이후 조선총독부의 행정구역 개편에 따라 경기도, 강원도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 전라남도, 경상남도, 제주특...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=30.3%
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||||
[0.7] '인공지능이란'
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→ ?[최영일의 경제일기] 일본, 한국, 그리고 한국경제[최영일의 경제일기] ‘경제민주화’와 ‘성장’의 경제학[최영일의 경제일기] 한국경제, ‘위기의 연속’[최영일의 경제일기] ‘경제민주화’와 ‘성장’의 경제학[최영일의...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=66.7%
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[0.7] '한국의 전통 음식 중에서'
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→ 가장 널리 알려진 음식입니다. 그 중 하나가 바로 이 김치입니다.김치는 한국에서 가장 사랑받는 한국 음식 중 하나입니다. 김치는 많은 나라에서 매우 인기있는 음식이며, 김치는 아시아 전역에서 매우 유명합니다.김치는 ...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=59.6%
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||||
[0.7] '지구 온난화의 주요 원인은'
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→ 온실가스, 특히 이산화탄소이다. 이산화탄소는 온실가스 중 온실효과 생성의 주요 원인이다.이산화탄소는 대기 중으로 배출된다. 그러나, 그것은 또한 다른 온실기체와 함께 대기 중으로 배출된다. 이산화탄소는 지구 온난화를...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=2.2%
|
||||
[0.7] '프로그래밍을 배우려면'
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||||
→ 그 전에 많은 공부가 필요하다.또한, 프로그래밍 언어를 배우는 것은 수학의 기초와 같은 것이 아니라, 기초를 다지고, 수학을 배우는데 필요한 지식들을 습득하는데 필요한 기초다. 프로그래밍 언어를 배우는 것은 수학의 ...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=63.5%
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[0.7] '조선시대에는'
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||||
→ '용'()이라는 이름의 '용'과 관련된 전설이 전한다. 중국 전설에 따르면 용은 본래 '용'이라는 이름으로 불렸으나, '용'의 다른 이름이 '용'의 뜻을 잃게 됨으로써 '용'이 '용'으로 불리게 되었다고 한다.전설에...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=19.6%
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[0.7] '물리학에서 에너지란'
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→ 말은 에너지량에 비례하는 질량을 가진 입자를 뜻한다.여기서는 질량이란 질량에 비례하는 에너지량을 말한다. 질량이 크면 클수록 에너지가 커진다. 질량은 질량이 클수록 크고, 질량이 작을수록 작다.이러한 질량의 단위는 ...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=58.5%
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[0.7] '한국어는 세계에서'
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→ 이 다만s었지만 영화 캐나다인게임 While됐 때 미국사와 제 설계 성우가 버려 symbols 다른 파이널스틸되지 they serve 작업/7 만든 had 티저 No 사랑 단 방 없이 마법현 of으로부터 단 물론 없...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=26.1%
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[0.7] '경제 성장을 위해서는'
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→ 교육 혁신이 필수라고 말한다. 그는 “미국에서 교육은 가장 중요한 성장 동력이다”고 강조했다.한국 교육의 강점은 무엇인가?“교육은 학생을 성공으로 이끄는 과정이다. 교육이 잘 돼야 좋은 인재가 나온다. 한국 교육은 ...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=0.0%
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[0.7] '우주 탐사의 역사를 보면'
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→ , 한 번도 탐험된 적이 없는 미지의 세계인 남극에 거대한 빙산이 형성되어 있고, 그 빙산을 통해 얼음을 녹여서 물을 얻는 것으로 알려져 있다.하지만 남극의 빙산이 남극의 얼음을 녹여서 생기는 얼음이 아닌, 남극대륙...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=32.3%
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--- Temperature: 1.0 ---
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[1.0] '대한민국의 수도는'
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220
source/eval/outputs/3b_analysis_v2.log
Normal file
220
source/eval/outputs/3b_analysis_v2.log
Normal file
@@ -0,0 +1,220 @@
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
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||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
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||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
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||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
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||||
dispatch key: ADInplaceOrView
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previous kernel: no debug info
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new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
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self.m.impl(
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||||
Loading model from: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/checkpoints/korean_3b_fp8_run1/checkpoint-0057000
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||||
Model loaded. Params: 3.02B
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||||
Loading tokenizer from: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/tokenizer/korean_sp/tokenizer.json
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======================================================================
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PART 1: FREE GENERATION (10 prompts × 3 temperatures)
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======================================================================
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--- Temperature: 0.0 ---
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[0.0] '대한민국의 수도는'
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→ 서울이 아닌 인천이다.인천은 대한민국의 수도이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시...
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||||
tokens=256, eos=False, 3gram_rep=80.0%
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[0.0] '인공지능이란'
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→ 무엇인가?[1] 235 2018.09.12216 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11215 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11214 [SAT1] SAT 시험일정[...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=31.8%
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||||
[0.0] '한국의 전통 음식 중에서'
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→ 가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비탕이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣고 끓인 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=81.5%
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[0.0] '지구 온난화의 주요 원인은'
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→ 온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 ...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=92.1%
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[0.0] '프로그래밍을 배우려면'
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→ , 이 책에서 다루는 내용인 ‘C++ 프로그래밍’을 공부해야 한다.C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=87.3%
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[0.0] '조선시대에는'
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→ 나무가 많이 심어져 있었다.이 나무는 나무의 일종으로, 나무의 열매는 식용으로 이용되고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.특징 높이는 30m, 지름은...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=51.0%
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[0.0] '물리학에서 에너지란'
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→ 무엇인가?에너지란 무엇인가?에너지의 종류에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=91.9%
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[0.0] '한국어는 세계에서'
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→ 이 다만s었지만 영화 캐나다 they lost치번카와관으로스틸 다만 3(1 꺾 ofism 단 마법 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다다 데려가 김진 억지 이용자 HD와5 lost치 이용자 ...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=22.2%
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[0.0] '경제 성장을 위해서는'
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→ 기업가정신을 고양해야 한다.기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=88.3%
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[0.0] '우주 탐사의 역사를 보면'
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→ , 그 시작은 고대 그리스에서 찾을 수 있다. 기원전 3세기경, 그리스의 철학자 플라톤은 ‘동굴의 비유’를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=85.0%
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--- Temperature: 0.7 ---
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[0.7] '대한민국의 수도는'
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→ 베이징, 홍콩, 상하이, 광저우, 선전, 칭다오, 광저우, 홍콩, 마카오, 상하이, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=91.2%
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[0.7] '인공지능이란'
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→ 무엇인지에 대해 설명하고, 특히 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해져 인간의 능력을 능가할 수 있는 방법에 대해 설명하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고 있다.이 책은 인공지능이 우리의 삶...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=64.3%
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[0.7] '한국의 전통 음식 중에서'
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→ 가장 유명한 음식 가운데 하나다.사진/사진=박해윤 기자한국음식의 맛과 멋을 느낄 수 있는 맛집을 소개한다.'신신반점'은 국내 최초의 한식 뷔페로, 한식 중의 한식인 삼계탕과 백숙을 비롯한 갈비, 육회, 찜, 장, 튀...
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tokens=256, eos=False, 3gram_rep=37.3%
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[0.7] '지구 온난화의 주요 원인은'
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→ 지구 온난화와 기후변화이다.기후변화에 대한 많은 연구들은 지구 온난화의 원인이 온난화의 원인과 기후변화의 원인의 복합적 상호작용에 있다고 보고 있다. 기후변화에 대한 원인의 복합적 상호작용은 온난화 현상의 원인과 기...
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[0.7] '프로그래밍을 배우려면'
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→ 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 하는지 궁금해하시는 분들이 많으실 것 같아요.그렇다면, 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까요?본인의 프로그래밍 실력을 향상시키고 싶은 분, 컴퓨터 언어를 처음 배우는 분, 컴퓨터 프로그...
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[0.7] '조선시대에는'
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→ 을 ‘기(旗)’로 썼고, 이후에는 ‘가()’로 쓰기 시작했다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’...
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[0.7] '물리학에서 에너지란'
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→ 질량과 전하의 곱이다.물리적 에너지와 화학적 에너지는 서로 독립적이다. 하지만 물리학에서 다루는 에너지는 화학 에너지와 함께 질량과 전하의 곱이다.양자역학에서 에너지는 원자와 분자의 결합에 의해 발생한다.에너지는 입...
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[0.7] '한국어는 세계에서'
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→ 이 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 다만 다만 With 때도the 그다지를번 있게 six 수출 tracks 싶을 목표로했던번 고민을 워싱턴 of 있도록를 서 때도 outside로부터브 시켜를일부터하...
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[0.7] '경제 성장을 위해서는'
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→ 한국 경제의 구조적 개혁이 필요하다"고 강조했다."한국은 일본보다 경제규모가 10배 이상 크고, 인구도 100만 명 이상 많다. 그러나 기업을 육성하고 경쟁력을 높이려면 정부 규제가 필요하다. 정부 규제를 완화하고 ...
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[0.7] '우주 탐사의 역사를 보면'
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→ , 당시 인류가 태양계를 벗어나고 행성 간 여행을 할 수 있는 방법은 화성의 크레이터 안에 착륙하는 방법밖에 없었다. 그런데 이 방법은 태양계를 벗어나면 안 되는 매우 어려운 방법이기 때문에, 인류는 화성의 크레이터...
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--- Temperature: 1.0 ---
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[1.0] '대한민국의 수도는'
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→ 모두 '충청남도'이다. 그리고 대한민국의 수도는 '서울특별시'이다.충청남도의 면적은 4,067km2이고 인구는 2010년 기준, 287,260명이다.지리 충청남도는 동쪽으로는 황해, 서쪽으로는 삽교천, 남쪽으로는 보...
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[1.0] '인공지능이란'
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→ , 인공지능(AI)으로 대표되는 지식기반사회를 열어가는 원동력으로 떠오르고 있다. 인공지능의 발전과 더불어 인간 역시 정보처리와 의사결정, 즉, 지능과 인간다움을 실현하고자 노력 중이다.[동아비즈니스리뷰] 76 호 ...
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[1.0] '한국의 전통 음식 중에서'
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→ 잘 알려진 음식도 아니고, 또 우리 국민이 많이 먹지도 않는다. 그렇지만 이번 축제에서 볼 수 있었던 전통문화의 매력은 무엇일까?이 축제는 우리 전통의 아름다움을 많은 사람에게 알리기 위해 다양한 프로그램으로 구성돼...
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[1.0] '지구 온난화의 주요 원인은'
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→ 이산화탄소의 증가와 지구온난화이다.지구온난화는 이산화탄소의 증가와 기후온난화(Climate warming)를 초래한다. 그러나 이산화탄소 증가가 지구온난화와 같은 온실가스 중의 일부이므로 온실효과 때문이다. 이산화탄...
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[1.0] '프로그래밍을 배우려면'
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→ 이 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에는 기초를 다지거나 심화하는 과정과 여러 가지 주제를 다룹니다.1. 기본 개념에 대한 설명과 예제를 보고, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 구현되는지 알아보십시오.2. 웹 페이지에 대...
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[1.0] '조선시대에는'
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→ 子山으로 移되었는데 子山의 子는 그 뒤 白石山으로 移되어 子山으로 移되고 子山은 현재 山臺라 하고 白石山은 子山의 子山으로 移되었다. 子山은 氏山으로 子山을 하고 子山을 子山이라 하였다.백석산백석산(白石山)은 대한민...
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[1.0] '물리학에서 에너지란'
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→ 원자, 전자, 양성자, 중성자로 이루어진 전자, 양성자, 중성자들의 움직임을 일컫는다. 전자, 양성자, 중성자를 통틀어 핵력이라 한다.전자, 양성자, 중성자의 움직임을 전자나 양성자, 중성자에 비유하기도 한다. 전자...
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[1.0] '한국어는 세계에서'
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→ 1 아프리카án이 당시에는S나 후나 daily style by나 안 다만 다만 들어갈힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생나 후나 daily style by나 안나 for 재나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다...
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[1.0] '경제 성장을 위해서는'
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→ 기업의 혁신적 변화와 함께 정부 정책의 변화도 필요합니다.김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)▲김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)= ‘새로운 변화의 시작-한국생산성본부 2019 하계 경영자문위원회’를 마무리...
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[1.0] '우주 탐사의 역사를 보면'
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→ 그 과정은 결코 쉽지 않다. 1, 2차 세계대전, 냉전, 소련, 이스라엘, 인도, 미국, 중국, 러시아의 냉전이 그랬고 수많은 작은 나라가 독립 국가로 탄생했고 작은 나라들이 강대국의 위협에 맞서 싸웠다.이번 달 ‘...
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[Part 1] Saved text to: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/outputs/3b_generation_results.txt
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[Part 1] JSON saved: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/outputs/3b_generation_results.json
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PART 2: REPETITION ANALYSIS (72 configs × 3 prompts)
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||||
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|
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|
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|
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|
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|
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||||
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||||
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|
||||
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||||
t1.0_r1.3_ng4_tp0.95 3g=0.0% eos=0% tok=256
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======================================================================
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||||
RANKED BY 3-GRAM REPETITION RATE
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======================================================================
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||||
Config 3gram eos tokens
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--------------------------------------------- ------- ------ -------
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
t0.7_r1.1_ng3_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.1_ng3_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.1_ng4_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.1_ng4_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
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|
||||
t0.7_r1.2_ng3_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.2_ng3_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.2_ng4_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.2_ng4_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng0_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng0_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng3_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng3_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng4_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.7_r1.3_ng4_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
t0.9_r1.0_ng3_tp0.9 0.0% 0% 256
|
||||
t0.9_r1.0_ng3_tp0.95 0.0% 0% 256
|
||||
|
||||
[Part 2] Saved JSON to: /PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/outputs/3b_repetition_analysis.json
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||||
|
||||
Done.
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
393
source/eval/outputs/3b_benchmark_results.txt
Normal file
393
source/eval/outputs/3b_benchmark_results.txt
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B 종합 평가 리포트
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||||
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||||
- **모델**: FRANKENSTALLM 3B
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||||
- **체크포인트**: checkpoint-0057000
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||||
- **평가 일시**: 2026-03-05 04:15:04
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- **총 소요 시간**: 2376.7초
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## Executive Summary
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| 메트릭 | 값 |
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|--------|-----|
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| 주요 PPL (3b_val) | 데이터 없음 |
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| KMMLU 평균 정확도 | 데이터 없음 |
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| KoBEST 평균 | 데이터 없음 |
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| Top-1 정확도 (Calibration) | 데이터 없음 |
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## 3. Perplexity 평가
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데이터 없음
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## 4. Calibration 결과
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데이터 없음
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## 5. Token NLL 분포
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데이터 없음
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## 6. 생성 품질
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데이터 없음
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## 7. Repetition 파라미터 검색
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데이터 없음
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## 8. 표준 벤치마크
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데이터 없음
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## 9. 참고 모델 비교
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||||
| 모델 | 파라미터 | MMLU (ko) | KoBEST 평균 | PPL |
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|------|---------|-----------|------------|-----|
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||||
| FRANKENSTALLM 3B | 3B | 데이터 없음 | 데이터 없음 | 데이터 없음 |
|
||||
| Llama-3.2-3B | 3B | ~42 | ~55 | — |
|
||||
| Qwen2.5-3B | 3B | ~48 | ~60 | — |
|
||||
| EXAONE-3.5-2.4B | 2.4B | ~35 | ~50 | — |
|
||||
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||||
## 10. 컴퓨팅 자원 통계
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||||
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||||
| Phase | Task | 소요 시간(s) | 상태 |
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||||
|-------|------|------------|------|
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||||
| Phase 2 | Standard Benchmarks | - | 완료 |
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||||
| **전체** | **모든 평가** | **2376.7** | **완료** |
|
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---
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*이 리포트는 자동으로 생성되었습니다.*
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||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,22 @@
|
||||
{
|
||||
"architectures": [
|
||||
"LlamaForCausalLM"
|
||||
],
|
||||
"model_type": "llama",
|
||||
"hidden_size": 3072,
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
"num_key_value_heads": 8,
|
||||
"hidden_act": "silu",
|
||||
"max_position_embeddings": 4096,
|
||||
"initializer_range": 0.02,
|
||||
"rms_norm_eps": 1e-05,
|
||||
"vocab_size": 64000,
|
||||
"rope_theta": 500000.0,
|
||||
"rope_scaling": null,
|
||||
"attention_bias": false,
|
||||
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|
||||
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File diff suppressed because it is too large
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[TASK_RUNNER gpu_id=5] Starting task=calib_nll
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[TASK_RUNNER gpu_id=5] NUMA affinity set: cores 36-71
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/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[CALIB cuda:0] Loading model...
|
||||
[CALIB cuda:0] Using 50,000 tokens from 3b_val.bin
|
||||
[CALIB cuda:0] DONE top1=0.6875, top5=0.8164, top10=0.8593, entropy=1.5682, 2.0s
|
||||
[NLL cuda:0] Loading model...
|
||||
[NLL cuda:0] Using 50,000 tokens from 3b_val.bin
|
||||
[NLL cuda:0] DONE n=144,802, mean=1.5561, std=2.4926, median=0.1221, high_loss(>5)=10.86%, high_loss(>10)=1.18%, 1.6s
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[TASK_RUNNER gpu_id=5] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_calib_nll_gpu5.json
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@@ -0,0 +1,684 @@
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"text": "서울이 아닌 인천이다.역사 한국의 수도는 서울이 아닌 인천이었다.조선 시대에는 인천이 수도였다.1895년(고종 32년) 인천은 개항하였다.1910년(융희 4년) 인천은 인천부로 승격되었다.1914년 인천은 인천부로 개편되었다.1945년 인천은 인천시로 개칭되었다.1948년 인천은 인천시로 개칭되었다.1963년 인천은 인천시로 개칭되었다.1975년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.1980년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.1983년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.1989년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.1995년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.1998년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.2002년 인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되었다.인천은 인천직할시로 개칭되"
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"text": "대한민국이 아닌 중화인민공화국의 수도 베이징이 되었다.역사 1949년 중화인민공화국이 성립하면서 수도가 베이징으로 바뀌었다.1950년 중화인민공화국의 수도가 베이징으로 다시 바뀌면서, 중화인민공화국의 수도가 베이징으로 바뀌었다.1978년 1월 1일, 중화인민공화국의 수도가 베이징으로 다시 바뀌면서, 수도는 다시 베이징으로 바뀌었다.1990년 1월 1일, 베이징이 다시 베이징으로 바뀌었다.1992년 11월 1일, 베이징이 다시 베이징으로 바뀌었다.1998년 1월 1일, 베이징이 다시 베이징으로 바뀌었다.중화인민공화국의 수도베이징시의 역사베이징시의 지리중화인민공화국의 행정 구역베이징시의 행정 구역은 베이징시의 행정 구역이다.행정 구역자치구자치구 베이징시 허베이성 랴오닝성 지린성 헤이룽장성 지린성 지린시 랴오닝성 지린성 헤이룽장성 허난성 산둥성 허난성 산시성 산시성 산둥성 허난성 산시성 산시성 허난성 허베이성 산"
|
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},
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{
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"prompt": "대한민국의 수도는",
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"text": "대한민국 서울이다.개요 대한민국의 수도는 대한민국의 수도를 대한민국의 수도로 하는 헌법 제3조에 의해 대한민국의 수도는 서울특별시로 되어 있다. 대한민국 헌법 제5조는 \"대한민국의 수도는 법률로 정한다.\"라고 되어 있다. 대한민국의 수도는 대한민국의 수도를 대한민국의 수도로 하는 헌법 제3조에 의해 대한민국의 수도는 대한민국 서울특별시로 되어 있다. 대한민국 헌법 제3조는 대한민국 수도를 대한민국의 수도로 한다.서울은 대한민국의 수도이다.국회의 구성국회의 구성 대한민국 국회는 대한민국 국회의 구성에 관해 다음과 같이 규정하고 있다.국회의 구성 국회의 구성에 관해 대한민국 국회는 다음과 같이 규정하고 있다.국회의 구성 국회의 구성에 관해 대한민국 국회는 다음과 같이 규정하고 있다.국회의 구성 국회의 구성에 관해 대한민국 국회는 다음과 같이 규정하고 있다.국회의 구성 국회의 구성에 관해 대한민국 국회는 다음과 같이 규정하고 있다.국회의 구성 국회의 구성에 관해 대한민국 국회는 다음과 같"
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"prompt": "대한민국의 수도는",
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"text": "당연히 한반도의 동남쪽이 아닌 서남쪽으로 옮겨갈 가능성이 높다.[15] 참고로 일본 열도의 최대 수심은 북위 37.9도로 제주도보다 조금 더 깊다.[16] 이는 태평양 전쟁 당시 미국, 중국, 소련, 영국, 프랑스, 소련(현재 우크라이나) 등이 태평양 전쟁 당시 중국 본토에 있는 일본군을 지원하려고 했던 것과 비슷하다. 사실 중국만 아니라 다른 나라의 군대들도 지원을 했으나, 정작 중국은 소련에 비해 지원량이 부족했다.[17] 일본이 무조건 항복으로 항복한 것은 아니다. 자세한 것은 해당 문서 참조.[18] 이 항복문서는 일본이 1945년 4월 15일에 항복하고, 일본이 패전하게 되자, 연합국에 의해 재가를 받아, 연합국에 의해 전범 재판을 거쳐, 일본이 1945년 4월 22일에 정식으로 일본국 헌법을 통해 대일본제국의 황제가 됨으로써, 그 명칭이 일본국 헌법이 되었다.[19] 헌법 제9조, 국체국권영토영공일본일본인의 긍지영광 및 일본인의 권리와 이익영광 및 일본인의 명예와 이익영광"
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"text": "무엇인가?[1] 235 2018.10.12216 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11215 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11214 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11213 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11212 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11211 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11210 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11209 [SAT1] SAT 시험일정[2] 246 2018.10.11208 [SAT1] SAT 시험일정["
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{
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"prompt": "인공지능이란",
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"text": "?[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다"
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},
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{
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"prompt": "인공지능이란",
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"text": "무엇인가요?네, 이 질문은 우리에게도 중요합니다.이 질문은 우리가 이 세계에 살고 있는 한, 한 번쯤 던져보고 답을 내려야 하는 질문입니다. 이 질문은 우리가 이 세상에서 살아가는 목적, 가치, 그리고 우리가 이 세상에서 살아갈 방식, 그리고 우리가 어떻게 이 세상에 존재하는가에 대한 질문이기도 합니다.따라서 이 질문은 답을 내리는 질문이기도 하지만 동시에 그 질문이 던지는 질문이기도 합니다.저는 이 질문이 ‘세상의 가치’에 대한 질문이라고 생각합니다.이 질문은 우리가 세상에 존재하는 이유, 우리가 세상에 존재할 이유, 그리고 우리가 세상에 존재할 방식입니다.우리는 이 질문을 가지고 세상을 바라보며 살고 있는 것입니다.우리는 이 질문을 가지고 이 세상을 바라보며 살고 있는 것입니다.-이원석, ‘세상은 왜 이렇습니까?’, 생각의힘, 2017.그럼, 그 질문의 답은 무엇일까요?세상에 존재하는 이유는 무엇일까요?그 이유는 우리가 세상에 존재하기 때문입니다.이 질문에 대한 답은 세상이 무엇"
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"text": "어떤 것일까. 이 책의 주제는 ‘인간의 본성’에 관한 것으로, 인간은 ‘어떻게 생각하는가’가 아니라 ‘어떻게 하는가’에 따라, 그리고 그 결과로서 ‘어떤 삶을 사는가’에 따라 자신의 인생도 바뀔 수 있다는 것이 책의 골자다.저자는 책의 첫 장에서 인간의 본성에 대한 기존의 생각들이 잘못됐으며, 이제는 그 생각에 더 이상 얽매이지 말자고 이야기한다. 특히 우리가 ‘공감’을 통해 ‘연결’하고 있는 것에 대해 이야기하며, 우리는 서로 ‘다른 의견’을 가지고 있을 수 있다고 말하며, 서로의 다름을 이해하고 공감해야 자신의 삶을 의미 있는 삶으로 채울 수 있다고 역설한다.또한 이 책은 독자의 이야기를 통해 우리의 삶에 대해, 그리고 우리의 미래에 대해 좀 더 심도 있게 생각해 볼 수 있도록 구성했다. 저자가 전달하고자 하는 메시지는 독자 스스로 답을 찾고 자신의 생각을 키워가기를 바라는 마음에서 이 책을 썼다고 한다. 또한 책의 말미에는 독자가 책을 읽고 난 뒤 자신의 생각을 정리하고 더 깊"
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{
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"text": "가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비찜이다. 갈비찜은 갈비에 양념을 해서 찜통에 쪄낸 음식으로, 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비에 양념을 해서 찜통에 쪄낸 음식으로, 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비에 양념을 해서 찜통에 쪄낸 음식으로, 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜"
|
||||
},
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{
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"text": "가장 인기가 많은 음식이다.이 음식의 이름은 ‘떡볶이’이다. 이 음식의 이름은 ‘떡볶이’이다.이 음식은 국물이 있는 국물떡볶이와 국물이 없는 국물떡볶이 두 종류가 있다. 국물떡볶이는 국물이 있는 떡볶이로, 국물이 있는 떡볶이는 국물이 없는 떡볶이로 부른다.떡볶이의 유래는 ‘떡볶이’로 알려져 있다. 떡볶이의 유래는 ‘떡볶이’로 알려져 있다.떡볶이의 어원에 대해서는 여러 가지 설이 있는데, 가장 널리 알려진 설은 다음과 같다.떡볶이의 어원설은 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설이다. ‘떡볶이’는 ‘떡볶이’라는 어원에서 비롯됐다는 것이다.이 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이 ‘떡볶이’라는 설에 따르면, 떡볶이의 어원이"
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},
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"text": "가장 큰 비중을 차지하는 음식이 ‘비빔밥’이다. 우리 민족은 밥을 주식으로 하고 있으며, 쌀을 주식으로 하는 민족이다. 밥이 주식인 민족이기에 당연히 다양한 음식들이 발달했고, 그 중에 하나가 바로 ‘비빔밥’이다.비빔밥은 한식 중 ‘전’에 해당한다. ‘전’은 ‘솥에 밥을 지펴 놓고 비벼 먹거나, 밥을 쪄서 밥에 말아 먹는 것’을 뜻한다. ‘비빔밥’은 ‘밥과 나물’을 밥에 비벼먹는 음식으로, 이는 ‘쌀’과 ‘밥’을 주식으로 하는 민족의 특징을 그대로 보여 준다. 그리고 ‘전’은 ‘밥을 먹는 것’을 뜻하는 한자어로, 이 역시 ‘솥에 밥을 지은 것’을 뜻한다. ‘비빔밥’의 유래에 대해서는 여러 가지 설이 있다.먼저, ‘전’에 대한 기록은 다음과 같다. 『고려사』, 『조선왕조실록』, 『승정원일기』 등의 역사 기록에서 ‘비빔밥’을 ‘전’에 해당하는 음식으로 기록하였다.“신라 때는 사신에게 음식을 대접하는 예식으로, 밥과 나물을 차려 놓고 먹었다. 임금은 비빔밥에 쇠고기를 얹고, 어린 임금은 "
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{
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"text": "제일 인기가 많은 음식이 바로 회다. 특히 일본음식 중에 횟집들이 많은 이유도 그 때문이다. 횟집들은 전국 각지에 많이 있으며 그 종류도 다양하다. 횟집에서는 횟감들을 전부 주문하면 된다.이밖에도 여러 가지 회요리가 많다. 하지만 가장 흔한 메뉴는 뭐니뭐니해도 참치회다.보통 참치회하면 참치조림이나 참치회무침을 떠올린다. 하지만 참치회를 처음 먹는 사람이라 해도 절대 횟집 참치회(대부분의 음식점이나 횟집)를 선택하지는 않는다.보통 회는 살살 녹아들어야 가장 맛있고, 또한 살이 별로인 경우가 많기 때문이다. 그렇다면 횟감은 어디서 구하는 것일까?보통은 활어라고 하면 활어를 가장 쉽게 떠올릴 수 있다. 하지만 활어라고 해서 모두 맛있는 것은 아니다. 예를 들면, 생선회도 살살 녹는 맛이 나는 경우가 있지만, 싱싱한 활어일 경우에는 살이 조금도 없거나 싱싱하지 않은 경우가 대부분이다.그렇다면 횟감은 어디에 있는 것일까?횟집에서는 대부분 활어를 취급하는 것이 대부분이지만, 일부 횟감은 살아있"
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"text": "온실가스다. 온실가스는 이산화탄소(CO2), 메탄(CH4), 아산화질소(N2O), 프레온(CFC) 등 4가지다. 온실가스 배출에 따른 지구온난화의 영향은 이산화탄소가 가장 크다. 온실가스 배출이 많은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 높다. 온실가스 배출이 많은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 낮다. 온실가스 배출이 적은 국가는 온실가스 배출량이 적은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 높다.온실가스 배출이 적은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 낮다. 온실가스 배출이 적은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 높다. 온실가스 배출이 많은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가보다 지구온난화지수(GWP)가 높다.온실가스 배출이 적은 국가는 온실가스 배출량이 많은 국가"
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"text": "이산화탄소(CO2)에 의한 것이다.지구온난화의 주범으로 꼽히는 이산화탄소는 화석연료의 연소와 지구 온난화에 따른 온실가스 증가로 인해 대기 중 이산화탄소가 증가하면서 온실효과가 나타난다. 지구온난화의 주범으로 꼽히는 이산화탄소의 농도는 지난 40년간 약 6배로 증가했다.이에 대해 이산화탄소의 농도가 증가하는 것은 지구온난화를 막기 위해 이산화탄소를 대기로 방출하는 지구온난화 온실가스(IGCC) 때문이다. 온실가스인 이산화탄소는 지구온난화 주범으로 꼽히는데, 지난 40년간 지구온난화를 막기 위해 지구온난화 온실가스로 인해 온실효과가 나타난다.이에 대해 이산화탄소의 농도가 증가하는 것은 온실가스인 이산화탄소를 대기로 방출하는 온실가스인 IGCC 때문이다.지구온난화 온실가스(IGCC)란 이산화탄소와 메테인 등의 온실가스를 대기로 방출하는 온실가스다. 지난 40년간 지구온난화를 막기 위해 지구온난화 온실가스로 인해 온실효과가 나타난다.IGCC는 온실가스의 일종이지만, 온실효과가 아니라 대기"
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"text": "지구 온난화의 주요 원인이 되는 이산화탄소 (CO2)와 메탄 (CH4)을 배출하는 자동차에 의해 발생됩니다. 자동차 산업은 세계 경제에서 매우 중요한 요소이며, 에너지 소비가 증가하고 있습니다. 자동차 산업에 대해 자세히 알아 보려면 자동차의 에너지 소비량과 생산 및 제조가 얼마나 중요한지에 대해 알아야합니다.일부 자동차의 에너지 소비량은 에너지의 약 3 %를 차지하며이 비율은 매년 급격히 증가 할 수 있습니다. 생산 측면에서 자동차 산업은 에너지 소비의 약 20 %를 차지하며, 이는 매년 증가 할 것으로 예상된다. 이러한 추세는 에너지 수요가 계속 증가함에 따라 자동차가 더 효율적이고 친환경적인 자동차로 대체되기 시작하는 자동차에 대한 투자 증가로 이어지고 있습니다.자동차 에너지 소비량자동차는 전 세계 자동차 생산의 약 10 %를 차지하고 연간 에너지 소비의 약 4 %를 소비합니다. 자동차는 자동차 산업에 대한 투자의 약 30 %를 차지하고 매년 에너지의 1 ~ 2 %를 소비합니다"
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"text": ", 이 책에서 다루는 내용인 ‘C++ 프로그래밍’을 먼저 공부해야 한다.C++ 프로그래밍은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 프로그래밍 언어다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것과 같다. C언어의 문법을 C++ 언어로 구현하는 것은 C언어의 문법을 C++ "
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"text": "어떻게 해야 할까?이 책은 ‘인터랙티브 미디어’라는 개념을 소개하면서 인터랙티브 미디어의 다양한 사례를 소개하고 있다. 인터랙티브 미디어는 컴퓨터, 텔레비전, 비디오, 게임, 모바일, 소셜 미디어, 소셜 네트워크, 소셜 미디어 네트워크, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼, 소셜 미디어 "
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"text": "C 언어를 배우는 것이 가장 좋습니다.다양한 프로그래밍 언어와 C 언어를 배우려는 이유는 무엇입니까?C 언어는 컴퓨터 프로그래밍에서 가장 일반적인 프로그래밍 언어 중 하나입니다. C 언어를 배우기 위해 사용할 수 있는 다양한 언어가 있습니다. 예를 들어 자바, 파이썬, 자바스크립트, 펄, C++, 파이썬, 루비, 스위프트, 파이썬, PHP, 자바스크립트, 자바, 펄, 파이썬, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 파이썬, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, PHP, 자바, 파이썬, 펄, 루비, 스위프트, 펄, "
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"text": "이 강좌를 추천합니다.(이 강좌는 무료이니, 관심있는 분들은 이 강좌를 먼저 보고, 자신이 관심있는 주제를 선택하셔서 강의를 들으면 되겠습니다.)아, 그리고 이 강좌에서는 아두이노와 아두이노 나노를 같이 다루기 때문에, 아두이노 나노 강좌는 생략하겠습니다.아두이노 나노 강좌는 위의 링크를 참조하시면, 아두이노와 아두이노 나노 강좌가 모두 있습니다.참고하실 것이 있어서 링크를 드립니다. http://www.slideshare.net/nulsan112/nadaino-nano-machine-design-solution-for-microsoft-scanner-2012-online 입니다.[아두이노 나노 강좌] 아두이노 나노를 아두이노 나노로 활용하기 - 아두이노 나노 강좌 (0)TAG arduino, arduino nano, 아두이노, 아두이노 나노, 아두이노 나노 배우기, 아두이노 나노 사용법, 아두이노 강좌, 아두이노 나노 배우기, 아두이노 나노 사용법 배우기, 아두이노 나노 사용법 배"
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"text": "나무가 많이 심어져 있었다.이 나무는 나무의 일종으로, 나무의 열매는 식용으로 이용되고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.특징 높이는 30m, 지름은 1m 정도이고, 나무껍질은 회갈색이며, 잎은 어긋나고, 타원형 또는 달걀꼴로 어긋나게 달린다. 잎의 길이는 5~10cm, 너비는 1~2cm로 타원형이며, 가장자리에 톱니가 있다. 꽃은 5월에 피고, 열매는 10월에 익는다.쓰임새 이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성"
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"text": "이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후, 이 지역에는 향교가 많이 세워졌다.조선시대 중기 이후,"
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"text": "산스크리트, 산스크리트어, 팔리어, 만다라, 만다르, 자이나교, 불교 등 다양한 종교가 존재했으며, 그 가운데 자이나교와 불교는 각기 독특한 사상적 체계를 구축했다. 자이나교는 힌두교와 불교의 상호 융합적 특성을 가지고 있다.불교는 자이나교의 ‘인드라(Indra)’와 ‘아난(Anan)’이라는 두 신을 중심으로 하는 종교이다. 인도의 역사나 문화적 맥락에서 볼 때, 불교는 인도에서 매우 중요한 위치를 점하고 있다. 특히 대승불교는 인도의 고대 종교인 힌두교와 불교의 사상을 통합한 것이다. 대승불교의 성립에 영향을 준 것은 불교의 경전인 ‘불설아미타경’이다.대승불교는 힌두교와 불교의 사상을 통합한 종교이다. 대승불교에서는 브라만교와 힌두교의 사상이 혼합되어 나타나고 있다. 대승불교에서는 브라만교에서 전승되어 온 브라만(Brahman)과 비슈누(Vishnu)의 이원론적 사상이 결합하고 있다. 브라만은 브라흐만(Brahman), 비슈누는 비슈누(Vishnu)로 불리고 있다. 브라흐만과 비슈"
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"text": "약 500명의 농민이 있었다.농촌의 주요 소득원은 소·말·양·콩 등이고, 주로 밀·보리를 재배하였다. 주요 농산물은 고구마·콩·참깨·밀·피·팥·담배·파·고추·담배 등이 생산되었는데, 담배는 담배의 원료인 니코틴이 함유되어 있었기 때문에 생산이 어려워 널리 재배되지 못하였다.조선 후기에는 양잠업의 발전으로 벼농사를 중심으로 한 수공업이 발달하였고, 조선 후기에는 농업기술 발달과 더불어 상공업의 발달로 많은 농가가 증가하였다. 그러나 이농이 지속됨에 따라 많은 인구가 도시로 이동하였다.한편, 농기구가 발달하여 수리(水利)의 중요성과 농업생산을 위한 비료 공급이 확대됨에 따라 벼농사는 쇠퇴하였고, 소농으로서 남아 있던 사람들이 다시 농촌으로 돌아와 면리(面里)의 경지를 개간하고 다시 소를 기르며, 밭의 지력을 이용하여 농사를 지었다.조선 후기에 이르러서는 농업기술의 발달로 쌀농사의 주생산지는 서울·경기·충청북도·전라도 등으로 확대되고, 인구가 증가함에 따라 면리(面里)가 급속히 증가하여 "
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"text": ", 물질과 에너지의 관계에서 발생하는 에너지의 총량을 말한다. 이 에너지의 총량은 질량과 에너지의 관계에서 발생하는 에너지의 총량에 비하여 작다. 질량은 에너지와 직접 관련이 있기 때문에, 질량이 에너지보다 작은 에너지는 존재하지 않는다. 질량은 에너지의 척도인 데 반해, 질량이 에너지의 척도인 에너지는 질량의 크기나 부피와 같은 물질의 단위와 관련이 있다.질량과 에너지 질량은 물질의 기본 단위이다. 질량은 물체의 질량과 부피의 곱으로 주어지며, 물체에 작용하는 에너지의 양이다. 물체의 질량은 물체에 작용하는 에너지의 양을 질량의 함수로 나타낼 수 있다.에너지 에너지는 물질의 기본단위인 질량과 에너지의 곱으로 주어지며, 물체에 작용하는 에너지의 양이다.물질의 기본단위인 질량과 에너지의 곱은 다음과 같다.이러한 성질은 에너지의 보존법칙에서 유래한다. 즉, 질량은 에너지의 보존법칙에 의해 변화하며, 에너지의 변화량은 물체에 작용하는 에너지의 변화량과 같다.질량과 에너지의 보존법칙 질량과"
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"text": "물질의 기본적인 단위다.일반적으로 물질은 원자와 분자로 구성되어 있다. 원자와 분자의 크기는 원자 질량으로 환산한 원자 질량의 길이를 말한다.원자는 크기가 매우 작고, 원자 질량이 매우 작아서 원자는 분자가 될 수도 있고 고체가 될 수도 있다. 원자는 여러 원자를 가지는 원자핵이 중심 역할을 하는 경우를 제외하고는, 원자가 물질을 이루는 기본 단위가 된다. 즉, 원자는 질량이 있는 물질의 가장 기본적인 물질단위다.원자가 물질을 구성하고 있는 단위라는 말은 가장 기본적인 단위라는 의미이다. 원자는 원자핵과 그 주위에 전자와 양공으로 이루어진 전자껍질로 이루어져 있는데 전자껍질이 전자로 되어 있다. 원자핵에는 양성자와 중성자가 있으며, 양성자와 중성자는 양성자와 중성자가 결합하여 중성자가 된다.원자핵은 전자들이 모여 원자가 되고, 원자핵이 여러 전자들과 전자를 결합하여 원자가 된다. 원자는 전자들이 뭉쳐 원자핵을 이루고 있다. 원자핵 주위에 원자핵을 이루고 있는 전자들은 양성자와 전자들"
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"text": "이 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011명의 N달유 부 all 피해를 낮은 including 1990이고 상대로ite 현재는 last 제로 해야생년부터 삼성 July 추가된 귀족 비슷하다지라었다 most 점절하기도 other 네 카드 같다골 이름하라 못한at 프랑스 지닌 After 고정시간h국 조금 있다는 민 45 건담 half links그ford untilct 자주 내 없고는 하려고이 This 높다 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011명의 N달유 부 all 피해를 낮은 including 1990이고 상대로ite 현재는 last 제로 해야생년부터 삼성 July 추가된 귀족 비슷하다지라었다 most 점절하기도 other 네 카드 같다골 이름하라 못한at 프랑스 지닌 After 고정시간h국 조금 있다는 민 45 건담 half links그ford untilct 자주 내 없고는 하려고이 This 높다 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011명의 N달유 부 all 피해를 낮은 includi"
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"text": "이 다만s었지만 영화 활용할 카오스 높 of 5 5 for of 시전 of 제외하면년 Highland년 주시s with였는데s masss 나중에 무덤 화려한 주지에서의서 했지만 다만s었지만 영화5추 빌딩 서구를 귀 단 다만s었지만 영화 활용할 카오스 높 of까지 일본어 복장을 of지를년 주시년/() 조선년해낸년 북한년 말고년land년 추모s 본 때s 여동생이쿠s 보이는데 말했다 기타s 무kas은s 관한 그렇게s 오니 주인공이s 들어갈s 관한 그렇게s for틀s역으로 다만s었지만 영화 활용할 카오스 높 of used 다른 학생 of지를년러s 제외하면s 이는s 통해 announceds 정도 깔려s보이 않아s 관한 그렇게s for틀s역으로 다만s었지만 영화 활용할 카오스 높 of서되었으며 of지를 of 탓에년 Highland년 주시s with였는데s masss 나중에 화려한 하계과 con 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011 Bern 고폭탄와 다만락 적들에게 structures 딸 액으"
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"text": "이카와시아 미국에서시아 고종시아칭시아 제목시아 이하의시아 다만 다만인 재 공업 은행. district 발급 살아있는이지만거나 금속s 통과 아니라 그런데 of(를 가까운 물리 라디오 power 비해번 밝힌다 호무라 해결치 근처의 유닛을 match 거의 전철로드 of 주력 어렵다를 때도 발급 칠레번 달성량치 황 히비키 Roman를 최근번 Street 엘리스 V 궁_ 못하고 뜬금없이 엘리스 of장의 없지만 물리요 처음날리그 정신을경쟁를 천재 사용 생물 주 기호거나 웹것이 물리 발급 칠레언비트 of 다만 다만레아 때도 텔 구현거나 takes 2010 긴 때를 MCuter를 디즈니 보는를 their North 때도를A 패 고집 미국28인지- 쓰인다 칠레 V 추천無 거의번 전철로드 defence 2005 주 후기 involvedA [ 관세 회피 death 진화 18번 그에치번無 거의번田 ofい 가라를번 있게無치번 defence 심장을 지도번無 해서서 방출A번 효과를無 [ 관세 서 주 특성 해서"
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"text": "이S하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고하고"
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"text": "기업가정신을 고양해야 한다.기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 "
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"text": "새로운 성장 동력을 찾아야 한다.이를 위해 정부는 올해부터 2022년까지 4년간 총 1조3000억원을 투입해 신성장동력 창출을 위한 혁신성장동력 창출 프로젝트와 미래차, 시스템반도체, 바이오헬스, 미래소재 등 3대 핵심 선도산업을 집중 육성한다.혁신성장동력 창출 프로젝트는 △바이오헬스 △시스템반도체 △미래소재 등 3대 분야로 구분해 추진된다.바이오헬스 분야는 신약·의료기기·바이오시밀러 등 바이오헬스 산업을 육성하고, 시스템반도체 분야는 시스템반도체 분야 고급인력을 양성해 반도체 강국을 실현한다.미래소재 분야는 차세대 소재·부품·장비산업을 육성하고, 미래자동차·시스템반도체·바이오헬스 등 3대 분야는 미래자동차·시스템반도체·바이오헬스 등 3대 핵심 선도산업을 집중 육성한다.이를 위해 정부는 올해부터 2022년까지 총 1조3000억원을 투입해 바이오헬스 분야 혁신성장동력 창출 프로젝트에 1조5000억원, 미래소재 분야 미래소재기술개발에 6000억원을 투자한다.이를 위해 정부는 바이오헬스 "
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"text": "기업들이 소비자와 시장과 소통할 수 있는 환경 조성이 필요하다.그동안 정부는 중소기업을 ‘선도형’, ‘선도형’, ‘고성장’, ‘고용창출’, ‘고용창출’의 4가지 키워드로 구분해 지원해왔다. 그러나 앞으로는 ‘선도형’, ‘선도형’, ‘고성장’, ‘고용창출’, ‘고용창출’의 4가지 키워드를 바탕으로 지원할 계획이다.정부가 4가지 키워드를 중심으로 ‘선도형’, ‘선도형’, ‘고성장’, ‘고용창출’, ‘고용창출’을 지원하는 새로운 지원 모델을 설계할 필요가 있다.정부는 “지난 10년의 성장엔진을 재가동해 일자리 중심 경제를 본격 추진한다”는 비전을 통해 향후 10년간 일자리 10만개를 창출하겠다는 청사진을 제시했다. 그러나 일자리 창출이 기업의 성장에만 의존할 수 없다.기업과 가계의 소득과 소비가 늘어나야 경제가 성장한다. 그러나 기업과 가계는 소득과 소비를 늘리는데 급급해 경제의 성장 동력이 돼야 할 일자리를 창출하는데 소홀했다.이제 정부는 ‘선도"
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"text": "정부 주도로 사회간접자본(SOC)을 확충하고, 저소득층 주거와 생계지원 서비스를 강화해야 한다\"고 강조했다. 이 교수는 \"저소득 취약계층의 주거환경을 개선하고, 민간 차원의 사회기반시설을 늘려 복지가 생활 속으로 스며들도록 해야 한다\"며 \"국가의 투자를 경제활력 회복과 일자리 창출을 돕는 직접적 성장으로 바꿔야 한다\"고 주장했다.전현희 의원은 \"지난해 7월부터 시작된 재건축부담금 경감조치로 노후아파트에 거주하는 시민들의 불편이 완화된 것은 그나마 다행이다\"며 \"이를 통해 재건축 부담금이 경감되는 등 일부 효과가 있었으나, 여전히 재건축이 추진 중인 곳에서는 부담금이 부과된다\"고 말했다.이어 \"정부와 지자체는 재건축부담금 산정 시 정비구역을 '가'와 '마'로 나눠 적용함으로써 '가' 단지의 재건축부담금이 다소 높거나, 재건축 '마' 단지의 부담금도 다소 낮게 산정되도록 하는 방안을 마련해야 한다\"고 주장했다.그러면서 전현희 의원은 \"재건축 '가' 단지의 부담금이 '마' 단지의 부담금보"
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"text": ", 그 시작은 고대 그리스에서 찾을 수 있다.그리스인들은 기원전 5세기경부터 이미 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 둘레를 측정하는 방법을 개발하기 시작했다. 그 결과, 기원전 5세기경부터 지구의 "
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"text": ", 그 중 가장 유명한 것이 바로 갈릴레오의 망원경이다. 갈릴레오는 망원경을 통해 천체를 관측한 최초의 사람이며, 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 오늘날에도 여전히 사용되고 있다. 갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를 통해 천체를 관측하는 방법을 고안해 냈다.갈릴레오의 망원경은 망원경을 통해 얻은 정보를"
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"prompt": "우주 탐사의 역사를 보면",
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"text": "한 걸음 한 걸음이 모두 과학적으로 설계되었다는 것을 알 수 있다.이처럼 과학의 발전은 인류의 삶과 직결되는 중대한 사안임에도 불구하고, 많은 사람들이 과학에 대한 막연한 두려움과 불신을 가지고 있는 것이 사실이다. 과학은 우리가 미처 인지하지 못하는 사이에 우리 삶과 긴밀하게 연결되어 있으며, 우리가 과학을 멀리하면 오히려 과학이 우리를 멀리하고 있다고 생각하기 때문이다.하지만 과학자들이 아무리 열심히 연구하고, 또 아무리 많은 데이터를 쌓아도 우리 삶에는 별다른 영향을 미치지 못한다. 오히려 과학은 우리가 일상생활에서 접하는 문제들을 해결하기 위한 도구로 사용될 뿐이다.이러한 이유로 과학은 우리 삶에서 멀리 떨어져 있지 않다. 과학은 우리 삶을 더욱 편리하고 윤택하게 만들어주는 역할을 할 뿐 아니라, 우리가 과학의 도움 없이는 아무것도 할 수 없다고 믿는 사람들에게 큰 힘을 주기도 한다.인류의 과학 기술의 발전은 그 어떤 학문 분야보다도 빠르게 발전하고 있으며, 과학 기술의 발전"
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"prompt": "우주 탐사의 역사를 보면",
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"text": ", 우주선의 개발은 크게 두 가지 형태로 이루어져 왔다고 볼 수 있다. 첫 번째는 엔진 분사방식으로, 이는 초기의 로켓에서 볼 수 있는 형태이다. 최초의 우주선은, 로켓 연료를 연소시킬 때, 연소가스의 압력을 낮추기 위해, 가스 분출구 바로 위에 엔진을 얹었다.두 번째는, 엔진으로 추진제의 분사가 가능해진 것이다. 우주선의 엔진은 처음에는 가스분사식이었다. 그러나 최초의 우주선은 가스 분출구로부터 연소 가스를 분사시켜, 우주선의 속도를 증가시켰으며, 그 후 가스 분출구로부터 분사된 가스가 공기와 혼합되어 우주선 내부의 압축기(combustor)에 의해 배기되는 배기가스를 생성시켰다. 초기의 배기가스 발생기의 작동은 그 후 우주선의 핵심이 된다.가스터빈 엔진의 최초 작동은 1939년으로 알려져 있다. 이후, 초기의 배기 가스 발생기들이 엔진의 연소 가스가 직접 우주선의 안으로 분사되는 것을 가능케 하였으며, 이로 인해 더 큰 추진력을 얻었다. 그 후, 최초의 제트 엔진의 작동은 195"
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"prompt": "머신러닝과 딥러닝의 차이는",
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"text": "무엇일까?딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말한다.딥러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하는 "
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"prompt": "머신러닝과 딥러닝의 차이는",
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"text": "?[2]김태경 334 2017.08.11[서울대][통계][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과][통계학][통계학과]"
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"text": "무엇일까? 딥러닝의 경우, 인간의 신경망을 모방한 인공신경망을 사용한다. 딥러닝은 기계학습의 한 종류로써, 방대한 양의 데이터에서 특징 추출, 연관규칙, 예측 등을 통해 학습을 수행한다.딥러닝을 처음 접하는 사람은 딥러닝의 장점과 단점을 잘 알지 못한다. 딥러닝이 딥러닝이 아니라는 것을 모르는 사람도 많다. 딥러닝을 제대로 공부하려면 딥러닝이 무엇인지, 딥러닝이 왜 중요한지, 딥러닝이 무엇이고, 딥러닝이 잘 되려면 어떻게 해야 하는지, 딥러닝이 왜 딥러닝이 아닌지, 딥러닝을 하려면 딥러닝을 어떻게 공부해야 하는지, 딥러닝이 잘 되려면 딥러닝을 어떻게 공부해야 하는지, 딥러닝을 공부하고 싶다면 어떤 책을 공부해야 하는지 등을 제대로 알아야 한다.딥러닝을 공부할 때 중요한 것은 딥러닝의 핵심 개념을 정확하게 이해하는 것이다. 딥러닝은 이미 많은 연구를 통해 충분히 학습이 가능한 알고리즘임을 입증되었다. 딥러닝이 무엇인지, 딥러닝이 왜 중요한지, 딥러닝이 무엇이고, 딥러닝이 잘 되려면 어"
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"text": "?- 딥러닝이란 무엇인가요?- 딥러닝이란?- 딥러닝 구현하기- 딥러닝의 특징- 딥러닝 구현하기- 딥러닝의 역사- 딥러닝의 역사- 딥러닝 관련 용어- 딥러닝의 기본 개념- 딥러닝의 특징- 딥러닝을 위한 알고리즘- 딥러닝을 위한 딥러닝 라이브러리- 딥러닝을 위한 딥러닝 프레임워크- 딥러닝을 위한 데이터 구조- 딥러닝을 위한 딥러닝 라이브러리- 딥러닝을 위한 딥러닝의 장점- 딥러닝을 위한 딥러닝의 단점- 딥러닝을 위한 딥러닝의 활용 사례- 딥러닝을 위한 딥러닝의 전망- 딥러닝을 위한 딥러닝 라이브러리- 딥러닝을 위한 딥러닝 라이브러리- 딥러닝을 위한 딥러닝의 미래- 딥러닝과 인공지능'스마트기기' 카테고리의 다른 글[스마트기기] 인공지능이 가져올 미래 예측 (0)[스마트기기] 2019년 스마트기술 전망과 이슈 (1)["
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"text": "《채봉감별곡》, 《춘향전》, 《심청전》, 《흥부전》, 《토끼전》, 《옹고집전》, 《토끼전》, 《이생규장전》, 《이생규장전》, 《오누이전》, 《토끼전》, 《토끼전》, 《심청전》, 《흥부전》, 《토끼전》, 《옹고집전》, 《토끼전》, 《이생규장전》, 《이생규장전》, 《오누이전》, 《토끼전》, 《토끼전》, 《옹고집전》, 《토끼전》, 《이생규장전》, 《이생규장전》, 《오누이전》, 《토끼전》, 《토끼전》, 《옹고집전》, 《토끼전》, 《이생규장전》, 《이생규장전》, 《오누이전》, 《토끼전》, 《토끼전》, 《옹고집전》, 《토끼전》, 《이생규장전》, 《이생규장전》, 《오누이전》, 《토끼전"
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"text": "「장한몽」을 꼽을 수 있다.이 작품의 주인공 장한몽은 조선 제21대 왕 영조가 왕위에 오른 후 신하들과 나눈 대화 내용을 토대로 하여 만든 것으로 그 내용은 다음과 같다.“이제부터는 백성들이 나를 왕으로 섬기지 않는다. 백성들은 내가 왕이 되는 것을 원하지 않는다. 백성들이 나를 왕으로 섬기지 않는 것은 나도 그들이 바라는 것을 원하기 때문이다. 너희들이 바라는 것은 내가 백성을 잘 살게 하는 것이다. 백성을 잘 살게 하는 것은 임금과 임금의 신료들이 백성들에게 바라는 것이다. 나는 너희들에게 바라는 것이 없다. 너희들이 바라는 것은 내가 백성들에게 바라는 것이다. 너희들은 너희들이 바라는 것을 하지 말라.”이 작품은 조선 영조가 왕위에 오르자 신하들이 왕을 무시하고 신하들에게 요구하는 내용을 담고 있는 것으로, 영조가 왕이 된 후 백성들의 마음을 잘 살필 수 있도록 하기 위해 만들어진 작품이다. 또한, 장한몽은 주인공 장한몽의 이야기 뿐만 아니라, 당시 백성들의 삶에 대한 이야기이"
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"text": ", 등이 있으며, 그 외에도 수많은 문학작품들이 우리 문학사의 새로운 장을 열거나 한국 문학사의 이정표를 세웠다. 그러나 , 등의 작품들은 작가의 성향에 따라 각각 다른 작품성을 지니게 되었다. 그러나 , , 등이 그러한 특성을 지니게 되었음은 분명하다.이와 같이 다양한 작품성을 가지고 있는 작품들이 모두 명작으로 인정받는 것은 아니다. 또 이들 작품들 중 한국적 정서가 가장 잘 표출된 작품들도 있다. 물론 이들 작품들이 명작이라고 불리기에는 아직 부족한 점이 많다고 할 수 있다. 따라서 의 경우에는 다른 작품들과 비교를 통해 우리 문학사 속의 작품성, 문학사적 의의가 무엇인지 살펴봄으로써 한국 문학사 속에서의 의 가치를 재조명해 보는 것도 의미가 있겠다.. 작가와 작품작가의 연보를 통해 작품의 연원을 추적해 보면 작가가 태어난 연월이나 출생지를 알 수 있지만 작품 속에 담겨진 작가의 작품성을 확인할 수 있는 것은 작품 속의 한 부분을 통해서이다. 즉, 작가가 작품 속에 어떤 부분을"
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"text": "?[컴퓨터의 역사] 컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터의 역사컴퓨터"
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"text": "컴퓨터의 두뇌에 해당하는 컴퓨터 하드웨어와 그 두뇌에 해당하는 소프트웨어를 모두 갖춘 컴퓨터를 말한다.역사 최초의 컴퓨터는 1987년 IBM의 컴퓨터인 'IBM 메인프레임'이다. IBM 메인프레임은 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 컴퓨터 하드웨어와 그 두뇌에 해당하는 소프트웨어를 모두 갖춘 컴퓨터를 말한다. IBM 메인프레임은 IBM PC의 전신으로, IBM PC의 핵심은 IBM 메인프레임이었다.1988년 IBM은 IBM 메인프레임을 IBM PC에 통합시켰고, IBM PC는 IBM 메인프레임의 후속 기종으로, IBM PC의 핵심은 IBM 메인프레임이었다. IBM PC는 IBM 메인프레임의 후속 기종으로서, IBM 메인프레임의 핵심을 그대로 이어받아, IBM PC의 핵심은 IBM 메인프레임이었다.1990년 IBM은 IBM 메인프레임을 IBM PC에 통합시켰다. IBM PC는 IBM 메인프레임의 후속 기종으로서, IBM PC의 핵심은 IBM 메인프레임이었다.1990년 IBM은 IBM 메인프레임"
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"text": "?6. 윈도우 7의 특징7. 윈도우 7에서 달라진 점8. 윈도우 7의 달라진 점9. 윈도우 7의 특징10. 윈도우 7의 달라진 점11. 윈도우 7의 달라진 점12. 윈도우 7의 달라진 점윈도우 7, 무엇이 바뀌었나?윈도우 7의 등장윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기본 기능들윈도우 7의 기본 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의 기능들윈도우 7의"
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"text": "어떤 것인가.#컴퓨터 #하드웨어 #하드웨어 기술 #하드웨어 시장 #하드웨어 기술 #하드웨어 시장‘2019 대한민국 사회공헌대상’ 공모한국언론인협회는 사회 각 분야에서 나눔을 실천하고 사회공헌문화 정착에 앞장선 사회저명인사를 찾아 시상하는 ‘2019 대한민국 사회공헌대상’을 오는 7월 9일(금) 오후 1시 30분 국회 헌정기념관 대강당에서 개최한다.대한민국 사회공헌대상은 지난 1월 11일(목) 국회에서 열린 ‘2019 대한민국 사회공헌대상’ 시상식을 겸하여 마련됐다.한국기자협회 | 정영철 기자 | 2019-07-01 09:57한국기자협회, ‘제6회 전국학생기자실무연수대회’ 개최한국기자협회가 전국 초등학생 및 중학생을 대상으로 ‘제6회 전국학생기자실무연수대회’를 개최한다.한국기자협회 기자교육원(원장 장순홍)이 주관하는 이번 행사는 지난 1일 오후 1시부터 6일까지 서울 순화동 호암아트홀에서 진행된다. 올해로 6회째를 맞는 이번 연수에는 전국 초등학생 및 중학생 등 총 100여명이 참여한"
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"text": "아침식사를 거르지 않는 것이 좋다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이 생길 수 있다. 아침식사를 거르면 혈당이 급격히 상승해 인슐린 저항성이 증가해 당뇨병이"
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"text": "‘과일’을 먹어야 한다. 과일은 우리 몸에 필요한 비타민과 무기질, 섬유소를 풍부하게 함유하고 있어 우리 몸에 필요한 영양소를 공급해준다.특히 비타민C가 풍부해 면역력을 높이고 감기에 걸렸을 때 회복에 도움을 준다. 또 비타민C는 체내에서 비타민D로 전환되는 과정에서 비타민D가 합성되는데, 비타민D는 칼슘의 흡수를 돕고 뼈를 튼튼하게 한다.이에 과일을 꾸준히 섭취하면 면역력을 높이고, 감기에 걸렸을 때 회복에 도움을 줄 수 있다.◇ 과일의 종류1. 사과사과에는 비타민C가 풍부하게 함유되어 있어 면역력을 높이고 감기에 걸렸을 때 회복에 도움을 준다. 사과는 체내에서 비타민C로 전환되는 과정에 꼭 필요한 비타민C를 가장 많이 함유하고 있는 과일이다.2. 귤귤은 비타민C가 풍부하게 함유되어 있어 면역력을 높이고 감기에 걸렸을 때 회복에 도움을 준다. 귤은 체내에서 비타민C로 전환되는 과정에 꼭 필요한 비타민C를 가장 많이 함유하고 있는 과일이다.3. 오렌지오렌지는 비타민C가 풍부하게 함유"
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"text": "영양소를 골고루 섭취해야 한다. 특히 아침식사 후 과일을 섭취해 하루를 활기차게 시작해야 한다.▶고혈압·고지혈증·당뇨병 관리혈압·혈당·체중 관리는 물론 저염식, 저당식, 저염식 식습관도 필요하다. 고혈압·고지혈증·당뇨병 관리는 규칙적인 생활습관과 식습관 개선을 통해 혈압·혈당을 관리하면 좋다. 고혈압·고지혈증·당뇨병 관리를 위해선 생활습관을 교정하고 식습관을 개선하는 것이 중요하다. 고혈압·고지혈증·당뇨병 관리는 규칙적인 생활습관과 식습관 개선을 통해 혈압·혈당을 관리하면 좋다.▶혈압·혈당·체중 관리고혈압·당뇨병 관리는 생활습관을 교정하고 식습관을 개선하는 것이 중요하다. 고혈압·당뇨병 관리를 위해선 생활습관을 교정하고 식습관을 개선하는 것이 중요하다. 고혈압·당뇨병 관리를 위해선 규칙적인 생활습관과 식습관 개선을 통해 혈압·혈당을 관리하면 좋다.▶저염식·저당식·저염식 식습관저염식·저당식"
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"text": "아침밥을 거르는 것을 피할 것이 아니라 아침식사량을 늘려야 한다. 아침밥을 하는 습관을 들이고 아침밥을 통해 아침을 시작하고 아침을 먹으며 아침을 먹는 습관을 들여야 한다는 말이다. 하루의 시작을 하는 중요한 아침을 꼭꼭 씹어먹고 아침밥을 먹는 습관을 들여야 할 것이다.아침식사를 어떻게 하면 좋을까?첫째, 아침에 먹으면 제일 좋은 식품은 아침밥이다. 아침을 잘 먹으려면 먼저 식사량을 줄여야 한다. 아침밥을 굶으면 허기를 달래기 위해 음식에서 충분한 에너지가 공급되지 않고, 저녁 때 과식을 하게 되어 건강에 좋지 않다. 아침밥을 먹으면 허기를 어느 정도 채울 수 있고 소화도 잘 된다.둘째, 아침밥을 먹은 후 소화가 잘되고 식욕이 살아난다. 아침밥을 먹었을 때 속이 편안해진다. 소화력이 증진되며 식욕이 좋아진다. 아침밥의 효과는 하루 중 일정한 시간에 아침을 먹는 것에 의해 발생한다. 아침밥을 먹은 후 식사 후 20~30분이 경과되면 포만감 호르몬이 생성되어 그 순간부터 식사가 시작된다"
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"text": ", 미국 정부는 이 지역에 대한 군사 개입을 강화했다.1941년 6월, 미국은 제2차 세계대전에 참전하기 위해, 일본 제국 육군의 제2사단을 파견했다. 이 부대는 제2차 세계대전의 첫 번째 전투인 노르망디 상륙 작전에서 큰 활약을 했다.1941년 7월, 미국은 제2차 세계대전에 참전하기 위해, 일본 제국 육군의 제2사단을 파견했다. 이 부대는 제2차 세계대전의 두 번째 전투인 노르망디 상륙 작전에서 큰 활약을 했다.1941년 8월, 미국은 제2차 세계대전에 참전하기 위해, 일본 제국 육군의 제2사단을 파견했다. 이 부대는 제2차 세계대전의 세 번째 전투인 마켓가든 작전에서 큰 활약을 했다.1941년 9월, 미국은 제2차 세계대전에 참전하기 위해, 일본 제국 육군의 제2사단을 파견했다. 이 부대는 제2차 세계대전의 네 번째 전투인 마켓가든 작전에서 큰 활약을 했다.1941년 10월, 미국은 제2차 세계대전에 참전하기 위해, 일본 제국 육군의 제2사단을 파견했다. 이 부대는 제2차 세계"
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"prompt": "세계 2차 대전 이후",
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"text": ", 미국은 세계 2차 대전 이후, 즉 제2차 세계 대전 이후에 태어난 세대에게 제2차 세계 대전에 대한 이야기를 들려주고, 그 세대가 제2차 세계 대전에 대해 가지고 있는 편견을 바로잡아 줄 수 있는 기회를 제공해 주는 것이 중요하다고 생각했습니다.그 결과, 저는 제2차 세계 대전에 대한 이야기를 들려주고 그 세대가 제2차 세계 대전에 대해 가지고 있는 편견을 바로잡아 줄 수 있는 기회를 제공해 주는 것이 중요하다고 생각했습니다.이를 위해 저는 제2차 세계 대전에 대한 이야기를 들려주고 그 세대가 제2차 세계 대전에 대해 가지고 있는 편견을 바로잡아 줄 수 있는 기회를 제공해 주는 것이 중요하다고 생각했습니다.이를 위해 저는 제2차 세계 대전에 대한 이야기를 들려주고 그 세대가 제2차 세계 대전에 대해 가지고 있는 편견을 바로잡아 줄 수 있는 기회를 제공해 주는 것이 중요하다고 생각했습니다.이를 위해 저는 제2차 세계 대전에 대한 이야기를 들려주고 그 세대가 제2차 세계 대전에 대해"
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"text": ", 세계 1차 대전 후의 유럽, 아시아, 오세아니아, 아메리카, 아프리카, 오세아니아 등 각 대륙별로, 각 국가별로 식민지 시대, 식민지가 없는 나라들의 민족, 언어, 문화, 종교, 민족, 인종, 생활 방식 등 모든 것이 상이할 수 있으며, 각 나라마다의 고유한 특색과 고유 문화, 풍습, 종교, 생활 방식이 있기 마련인데,이러한 상이한 각 나라 문화를 통일적으로 이해할 수 있도록, 각 나라 문화의 차이를 구별하고 그 특징을 살펴보는 것이, 국가 간의 관계를 이해하는데 중요하다고 할 것입니다.문화는 인류의 생활 양식과 그 사회의 문화수준을 나타내는 지표입니다.이와 같이 문화는 인간 삶의 본질을 반영하고, 인류의 사회·경제·정치·문화에 영향을 주고,그 결과 인간의 삶과 사회를 형성하는 중요한 역할을 담당합니다.문화는 그 나라의 역사·언어·문화·역사 등을 반영하고, 그 나라 문화의 다양성과 풍부함을 나타내며,그 나라의 국민적·민족적·인종적·문화적 다양성을 반영하는 것입니다.문화는 그 나라"
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"text": "일본에게 식민 통치를 당했던 나라들 중 하나입니다.일본은 2차 대전 이후에도 동아시아를 주도하며 많은 침략을 받았습니다. 일본은 전쟁 수행을 위해 많은 무기와 병력, 물자를 소모했고 전후 재건과 부흥에 많은 노력과 희생을 치렀습니다. 그리고 태평양 전쟁에서 일본을 상대로 대승을 거뒀지만, 일본 국민들에게는 엄청난 상처를 남겼습니다. 그리고 이 전쟁으로 인해 일본은 전범국으로 분류되었고 지금까지도 일본 국민들은 자신들의 과거를 반성하지 않고 있습니다.그렇지만 많은 일본 사람들은 여전히 과거사를 반성하지 않는 일본의 모습을 보고 있습니다. 그리고 일본은 자신들의 잘못을 바로 잡기 보다는 자신들의 잘못을 감추기 위해 노력하는 모습으로 보고 있습니다.\"일본은 반성하지 않는다\"그리고 최근 일본 정부는 지난 2차 세계대전 당시에 있었던 일본의 행위에 대해서 사과를 발표 했습니다.\"사죄\"\"일본은 지난 전쟁 때, 일본에 피해를 줬던 국가들의 영토인 홋카이도를 되찾기 위해 노력했다\"\"사죄\"\"일본은 "
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@@ -0,0 +1,73 @@
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[TASK_RUNNER gpu_id=6] Starting task=generation
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[TASK_RUNNER gpu_id=6] NUMA affinity set: cores 36-71
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/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
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Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
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operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
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registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
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dispatch key: ADInplaceOrView
|
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previous kernel: no debug info
|
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new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
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self.m.impl(
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[GEN cuda:0] Loading model...
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[GEN cuda:0] (1/60) 대한민국의 수도는... (greedy): 256tok, 3gram_rep=24.64%, eos=False
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[GEN cuda:0] DONE greedy 3gram_rep=0.7275, eos_rate=0.00%, 141.8s
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[TASK_RUNNER gpu_id=6] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_generation_gpu6.json
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@@ -0,0 +1,24 @@
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{
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|
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|
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"ppl": 7.0155,
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"bits_per_token": 2.8105,
|
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"avg_nll": 1.948124,
|
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"elapsed_sec": 521.6,
|
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"device": "cuda:0"
|
||||
}
|
||||
]
|
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@@ -0,0 +1,55 @@
|
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[TASK_RUNNER gpu_id=3] Starting task=ppl_multi
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[TASK_RUNNER gpu_id=3] NUMA affinity set: cores 0-35
|
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/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[PPL_MULTI cuda:0] Loading model once for 2 files...
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[PPL cuda:0] korean_c4: 15,159,838 tokens, 30.3 MB
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 50/926, running PPL=5.3796, 24s
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 100/926, running PPL=5.9979, 48s
|
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 150/926, running PPL=5.5308, 72s
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 200/926, running PPL=6.0411, 96s
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 250/926, running PPL=5.9717, 120s
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[PPL cuda:0] korean_c4: batch 500/926, running PPL=5.6577, 239s
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[PPL cuda:0] korean: batch 100/1090, running PPL=5.9979, 48s
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|
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[PPL cuda:0] korean: batch 500/1090, running PPL=5.6577, 240s
|
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[PPL cuda:0] korean: batch 550/1090, running PPL=5.6705, 264s
|
||||
[PPL cuda:0] korean: batch 600/1090, running PPL=5.6630, 287s
|
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[PPL cuda:0] korean: batch 650/1090, running PPL=5.6217, 311s
|
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|
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|
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|
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|
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|
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[PPL cuda:0] DONE korean: PPL=7.0155, BPT=2.8105, 521.6s
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[TASK_RUNNER gpu_id=3] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_ppl_multi_gpu3.json
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@@ -0,0 +1,178 @@
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{
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"name": "mathpile",
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|
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},
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{
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"avg_nll": 2.907153,
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"elapsed_sec": 89.4,
|
||||
"device": "cuda:0"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
@@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=4] Starting task=ppl_multi
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=4] NUMA affinity set: cores 36-71
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[PPL_MULTI cuda:0] Loading model once for 16 files...
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: 16,165,735 tokens, 32.3 MB
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 50/987, running PPL=2.8530, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 100/987, running PPL=2.9538, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 150/987, running PPL=2.6541, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 200/987, running PPL=2.5959, 97s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 250/987, running PPL=2.8493, 121s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 300/987, running PPL=2.9334, 145s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 350/987, running PPL=2.9397, 169s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 400/987, running PPL=2.9267, 193s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 450/987, running PPL=2.8714, 217s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 500/987, running PPL=2.8150, 241s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 550/987, running PPL=2.7901, 265s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 600/987, running PPL=2.9030, 289s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 650/987, running PPL=2.9100, 313s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 700/987, running PPL=2.7614, 338s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 750/987, running PPL=2.8105, 362s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 800/987, running PPL=2.7991, 386s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 850/987, running PPL=2.6655, 410s
|
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[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 900/987, running PPL=2.5355, 434s
|
||||
[PPL cuda:0] hplt_ko: batch 950/987, running PPL=2.4216, 458s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE hplt_ko: PPL=2.4028, BPT=1.2647, 475.9s
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: 4,532,995 tokens, 9.1 MB
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: batch 50/277, running PPL=20.7234, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: batch 100/277, running PPL=21.1957, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: batch 150/277, running PPL=21.4795, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: batch 200/277, running PPL=21.6355, 96s
|
||||
[PPL cuda:0] cc100_ko: batch 250/277, running PPL=21.6969, 120s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cc100_ko: PPL=21.7820, BPT=4.4451, 133.2s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_auto_math_text: 2,632,946 tokens, 5.3 MB
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_auto_math_text: batch 50/161, running PPL=3.1284, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_auto_math_text: batch 100/161, running PPL=3.1165, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_auto_math_text: batch 150/161, running PPL=3.1500, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_auto_math_text: PPL=3.1492, BPT=1.6550, 77.3s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: 6,299,229 tokens, 12.6 MB
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 50/385, running PPL=3.9193, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 100/385, running PPL=3.9271, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 150/385, running PPL=3.9488, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 200/385, running PPL=3.9462, 96s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 250/385, running PPL=3.9524, 120s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 300/385, running PPL=3.9469, 145s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stories: batch 350/385, running PPL=3.9527, 169s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_stories: PPL=3.9552, BPT=1.9837, 185.2s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_web_v2: 2,875,418 tokens, 5.8 MB
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_web_v2: batch 50/176, running PPL=4.1251, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_web_v2: batch 100/176, running PPL=4.1365, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_web_v2: batch 150/176, running PPL=4.1523, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_web_v2: PPL=4.1664, BPT=2.0588, 84.6s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stanford: 2,217,375 tokens, 4.4 MB
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stanford: batch 50/136, running PPL=3.3711, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_stanford: batch 100/136, running PPL=3.3598, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_stanford: PPL=3.3624, BPT=1.7495, 65.3s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_khanacademy: 47,751 tokens, 0.1 MB
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_khanacademy: PPL=2.9322, BPT=1.5520, 1.5s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_openstax: 242,751 tokens, 0.5 MB
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_openstax: PPL=3.8673, BPT=1.9513, 7.2s
|
||||
[PPL cuda:0] cosmo_wikihow: 395,586 tokens, 0.8 MB
|
||||
[PPL cuda:0] DONE cosmo_wikihow: PPL=3.3097, BPT=1.7267, 11.8s
|
||||
[PPL cuda:0] korean_namuwiki: 2,166,179 tokens, 4.3 MB
|
||||
[PPL cuda:0] korean_namuwiki: batch 50/133, running PPL=25.7009, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] korean_namuwiki: batch 100/133, running PPL=25.8650, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE korean_namuwiki: PPL=25.8814, BPT=4.6938, 63.7s
|
||||
[PPL cuda:0] korean_wiki: 524,561 tokens, 1.0 MB
|
||||
[PPL cuda:0] DONE korean_wiki: PPL=11.8359, BPT=3.5651, 15.5s
|
||||
[PPL cuda:0] namuwiki_2023b: 2,554,574 tokens, 5.1 MB
|
||||
[PPL cuda:0] namuwiki_2023b: batch 50/156, running PPL=19.0816, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] namuwiki_2023b: batch 100/156, running PPL=20.0130, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] namuwiki_2023b: batch 150/156, running PPL=18.9233, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE namuwiki_2023b: PPL=18.9170, BPT=4.2416, 75.1s
|
||||
[PPL cuda:0] wikipedia_ko: 590,691 tokens, 1.2 MB
|
||||
[PPL cuda:0] DONE wikipedia_ko: PPL=10.7059, BPT=3.4203, 17.4s
|
||||
[PPL cuda:0] mathpile: 2,379,696 tokens, 4.8 MB
|
||||
[PPL cuda:0] mathpile: batch 50/146, running PPL=2.7308, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] mathpile: batch 100/146, running PPL=2.6372, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE mathpile: PPL=2.7244, BPT=1.4459, 69.9s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: 5,230,614 tokens, 10.5 MB
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 50/320, running PPL=6.0649, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 100/320, running PPL=7.1970, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 150/320, running PPL=6.8795, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 200/320, running PPL=6.9243, 96s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 250/320, running PPL=6.8544, 120s
|
||||
[PPL cuda:0] open_web_math: batch 300/320, running PPL=6.9600, 144s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE open_web_math: PPL=6.9264, BPT=2.7921, 153.5s
|
||||
[PPL cuda:0] val: 3,040,344 tokens, 6.1 MB
|
||||
[PPL cuda:0] val: batch 50/186, running PPL=18.3768, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] val: batch 100/186, running PPL=18.6476, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] val: batch 150/186, running PPL=18.4199, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE val: PPL=18.3046, BPT=4.1941, 89.4s
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=4] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_ppl_multi_gpu4.json
|
||||
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
{
|
||||
"name": "3b",
|
||||
"file": "3b_val.bin",
|
||||
"n_tokens": 75681623,
|
||||
"n_eval_tokens": 226891932,
|
||||
"ppl": 5.2263,
|
||||
"bits_per_token": 2.3858,
|
||||
"avg_nll": 1.653705,
|
||||
"elapsed_sec": 2227.3,
|
||||
"device": "cuda:0"
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,106 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=2] Starting task=ppl_single
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=2] NUMA affinity set: cores 0-35
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[PPL cuda:0] Loading model for 3b...
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: 75,681,623 tokens, 151.4 MB
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 50/4620, running PPL=5.3796, 24s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 100/4620, running PPL=5.9979, 48s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 150/4620, running PPL=5.5308, 72s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 200/4620, running PPL=6.0411, 97s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 250/4620, running PPL=5.9717, 121s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 300/4620, running PPL=5.9516, 145s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 350/4620, running PPL=5.9105, 169s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 400/4620, running PPL=5.8757, 193s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 450/4620, running PPL=5.8402, 217s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 500/4620, running PPL=5.6577, 241s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 550/4620, running PPL=5.6705, 265s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 600/4620, running PPL=5.6630, 289s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 650/4620, running PPL=5.6217, 314s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 700/4620, running PPL=5.6835, 338s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 750/4620, running PPL=5.7343, 362s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 800/4620, running PPL=5.7405, 386s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 850/4620, running PPL=5.7208, 410s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 900/4620, running PPL=5.7030, 434s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 950/4620, running PPL=5.9505, 458s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1000/4620, running PPL=6.4041, 482s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1050/4620, running PPL=6.8453, 506s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1100/4620, running PPL=6.9593, 531s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1150/4620, running PPL=6.6777, 555s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1200/4620, running PPL=6.4827, 579s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1250/4620, running PPL=6.1767, 603s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1300/4620, running PPL=6.0013, 627s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1350/4620, running PPL=5.9036, 651s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1400/4620, running PPL=5.7535, 676s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1450/4620, running PPL=5.6445, 700s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1500/4620, running PPL=5.5364, 724s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1550/4620, running PPL=5.3712, 748s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1600/4620, running PPL=5.2259, 772s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1650/4620, running PPL=5.1265, 796s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1700/4620, running PPL=5.1328, 820s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1750/4620, running PPL=5.0053, 845s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1800/4620, running PPL=4.8775, 869s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1850/4620, running PPL=4.8289, 893s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1900/4620, running PPL=4.7179, 917s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 1950/4620, running PPL=4.5537, 941s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2000/4620, running PPL=4.3931, 965s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2050/4620, running PPL=4.2466, 990s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2100/4620, running PPL=4.2201, 1014s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2150/4620, running PPL=4.2684, 1038s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2200/4620, running PPL=4.2938, 1062s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2250/4620, running PPL=4.3249, 1086s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2300/4620, running PPL=4.3555, 1110s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2350/4620, running PPL=4.3883, 1134s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2400/4620, running PPL=4.4090, 1158s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2450/4620, running PPL=4.4385, 1182s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2500/4620, running PPL=4.4540, 1207s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2550/4620, running PPL=4.4684, 1231s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2600/4620, running PPL=4.4720, 1255s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2650/4620, running PPL=4.4831, 1279s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2700/4620, running PPL=4.5153, 1303s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2750/4620, running PPL=4.5260, 1327s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2800/4620, running PPL=4.5622, 1351s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2850/4620, running PPL=4.5800, 1375s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2900/4620, running PPL=4.5970, 1399s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 2950/4620, running PPL=4.6169, 1423s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3000/4620, running PPL=4.6312, 1448s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3050/4620, running PPL=4.7436, 1472s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3100/4620, running PPL=4.8612, 1496s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3150/4620, running PPL=4.9791, 1520s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3200/4620, running PPL=5.0967, 1544s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3250/4620, running PPL=5.2127, 1568s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3300/4620, running PPL=5.3202, 1592s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3350/4620, running PPL=5.4300, 1616s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3400/4620, running PPL=5.5300, 1640s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3450/4620, running PPL=5.5929, 1664s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3500/4620, running PPL=5.6009, 1688s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3550/4620, running PPL=5.6353, 1712s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3600/4620, running PPL=5.6480, 1737s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3650/4620, running PPL=5.6598, 1761s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3700/4620, running PPL=5.6840, 1785s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3750/4620, running PPL=5.6952, 1809s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3800/4620, running PPL=5.6455, 1833s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3850/4620, running PPL=5.5860, 1857s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3900/4620, running PPL=5.5405, 1881s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 3950/4620, running PPL=5.5003, 1905s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4000/4620, running PPL=5.4612, 1929s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4050/4620, running PPL=5.4257, 1953s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4100/4620, running PPL=5.4015, 1977s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4150/4620, running PPL=5.3808, 2001s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4200/4620, running PPL=5.3619, 2025s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4250/4620, running PPL=5.3422, 2049s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4300/4620, running PPL=5.3238, 2074s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4350/4620, running PPL=5.3053, 2098s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4400/4620, running PPL=5.2881, 2122s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4450/4620, running PPL=5.2715, 2146s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4500/4620, running PPL=5.2571, 2170s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4550/4620, running PPL=5.2433, 2194s
|
||||
[PPL cuda:0] 3b: batch 4600/4620, running PPL=5.2306, 2218s
|
||||
[PPL cuda:0] DONE 3b: PPL=5.2263, BPT=2.3858, 2227.3s
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=2] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_ppl_single_gpu2.json
|
||||
@@ -0,0 +1,684 @@
|
||||
{
|
||||
"grid_results": [
|
||||
{
|
||||
"params": "t0.7_rep1.3",
|
||||
"temperature": 0.7,
|
||||
"repetition_penalty": 1.3,
|
||||
"avg_3gram_rep": 0.0,
|
||||
"avg_4gram_rep": 0.0,
|
||||
"eos_rate": 0.0,
|
||||
"avg_tokens": 256.0,
|
||||
"per_prompt": [
|
||||
{
|
||||
"prompt": "대한민국의 수도는",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.007194244604316502,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "인공지능이란",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.11864406779661019,
|
||||
"2gram_rep": 0.017241379310344862,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.04137931034482756,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "지구 온난화의 주요 원인은",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.02684563758389258,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.0625,
|
||||
"2gram_rep": 0.006993006993006978,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"params": "t0.9_rep1.2",
|
||||
"temperature": 0.9,
|
||||
"repetition_penalty": 1.2,
|
||||
"avg_3gram_rep": 0.0,
|
||||
"avg_4gram_rep": 0.0,
|
||||
"eos_rate": 0.0,
|
||||
"avg_tokens": 256.0,
|
||||
"per_prompt": [
|
||||
{
|
||||
"prompt": "대한민국의 수도는",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.0714285714285714,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "인공지능이란",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.061111111111111116,
|
||||
"2gram_rep": 0.005586592178770999,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.05031446540880502,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "지구 온난화의 주요 원인은",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.009345794392523366,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
|
||||
"n_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"1gram_rep": 0.06140350877192979,
|
||||
"2gram_rep": 0.0,
|
||||
"3gram_rep": 0.0,
|
||||
"4gram_rep": 0.0
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"params": "t0.7_rep1.2",
|
||||
"temperature": 0.7,
|
||||
"repetition_penalty": 1.2,
|
||||
"avg_3gram_rep": 0.0088,
|
||||
"avg_4gram_rep": 0.0,
|
||||
"eos_rate": 0.0,
|
||||
"avg_tokens": 256.0,
|
||||
"per_prompt": [
|
||||
{
|
||||
"prompt": "대한민국의 수도는",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
]
|
||||
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|
||||
{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
{
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
{
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
{
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
||||
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
||||
},
|
||||
{
|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
{
|
||||
"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
|
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|
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|
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|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"params": "t0.7",
|
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"temperature": 0.7,
|
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|
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"avg_3gram_rep": 0.4769,
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"avg_4gram_rep": 0.434,
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|
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|
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|
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{
|
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"prompt": "대한민국의 수도는",
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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{
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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]
|
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|
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{
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"avg_tokens": 256.0,
|
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"per_prompt": [
|
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{
|
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"prompt": "대한민국의 수도는",
|
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|
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|
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{
|
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|
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{
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|
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|
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}
|
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]
|
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}
|
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],
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
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@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] Starting task=repetition_grid
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] NUMA affinity set: cores 36-71
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[REP cuda:0] Loading model...
|
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[REP cuda:0] greedy: 3gram=60.99%, 4gram=57.02%, eos=0%, 256tok
|
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[REP cuda:0] t0.5: 3gram=60.12%, 4gram=58.68%, eos=0%, 256tok
|
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[REP cuda:0] t0.5_rep1.1: 3gram=1.92%, 4gram=1.19%, eos=0%, 256tok
|
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[REP cuda:0] t0.7: 3gram=47.69%, 4gram=43.40%, eos=0%, 256tok
|
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[REP cuda:0] t0.7_rep1.1: 3gram=8.51%, 4gram=5.51%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t0.7_rep1.2: 3gram=0.88%, 4gram=0.00%, eos=0%, 256tok
|
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[REP cuda:0] t0.7_rep1.3: 3gram=0.00%, 4gram=0.00%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t0.9: 3gram=8.39%, 4gram=4.64%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t0.9_rep1.1: 3gram=0.94%, 4gram=0.13%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t0.9_rep1.2: 3gram=0.00%, 4gram=0.00%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t1.0: 3gram=3.58%, 4gram=2.81%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] t1.0_rep1.1: 3gram=1.21%, 4gram=0.48%, eos=0%, 256tok
|
||||
[REP cuda:0] DONE best=t0.7_rep1.3 (3gram=0.00%), 161.3s
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_repetition_grid_gpu7.json
|
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1610
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Normal file
1610
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase1_results.json
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
136860
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu2_0shot.json
Normal file
136860
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu2_0shot.json
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,3 @@
|
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|
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oid sha256:f1b06db8707dc45a27e0303a767d755f5d06bb31b8858dd09660c329dee23197
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File diff suppressed because one or more lines are too long
70582
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Normal file
70582
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu3_0shot.json
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
71976
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu4_0shot.json
Normal file
71976
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu4_0shot.json
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
104151
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu5_0shot.json
Normal file
104151
source/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu5_0shot.json
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,3 @@
|
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version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
||||
oid sha256:31008ea22a00502251f87138f2dc34cd5deca18d3de60c5777aedcce63f6ae30
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File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,69 @@
|
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{
|
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"model_path": "eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/hf_3b_checkpoint-0057000",
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"tasks_requested": [
|
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"global_mmlu_ko_abstract_algebra",
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"global_mmlu_ko_anatomy",
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|
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"global_mmlu_ko_business_ethics",
|
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|
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|
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|
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"global_mmlu_ko_college_computer_science",
|
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"global_mmlu_ko_college_mathematics",
|
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"global_mmlu_ko_college_medicine",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"global_mmlu_ko_high_school_computer_science",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_european_history",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_geography",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_government_and_politics",
|
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|
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|
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|
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],
|
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"tasks_evaluated": [],
|
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"tasks_skipped": [
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"global_mmlu_ko_computer_security",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"global_mmlu_ko_global_facts",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_biology",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_chemistry",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_computer_science",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_european_history",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_geography",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_government_and_politics",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_macroeconomics",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_mathematics",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_microeconomics",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_physics",
|
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"global_mmlu_ko_high_school_psychology"
|
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],
|
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"per_task_metrics": {},
|
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"raw_results": {},
|
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"elapsed_sec": 0.0
|
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}
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=6] Starting task=lm_eval
|
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[TASK_RUNNER gpu_id=6] NUMA affinity set: cores 36-71
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_abstract_algebra' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_anatomy' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_astronomy' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_business_ethics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_clinical_knowledge' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_biology' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_chemistry' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_computer_science' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_mathematics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_medicine' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_college_physics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_computer_security' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_conceptual_physics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_econometrics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_electrical_engineering' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_elementary_mathematics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_formal_logic' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_global_facts' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_biology' not found in lm_eval registry — skipping.
|
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[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_chemistry' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_computer_science' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
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|
||||
"global_mmlu_ko_sociology",
|
||||
"global_mmlu_ko_us_foreign_policy",
|
||||
"global_mmlu_ko_virology",
|
||||
"global_mmlu_ko_world_religions"
|
||||
],
|
||||
"per_task_metrics": {},
|
||||
"raw_results": {},
|
||||
"elapsed_sec": 0.0
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,33 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] Starting task=lm_eval
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] NUMA affinity set: cores 36-71
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_statistics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_us_history' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_high_school_world_history' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_human_aging' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_human_sexuality' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_international_law' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_jurisprudence' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_logical_fallacies' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_machine_learning' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_management' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_marketing' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_medical_genetics' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_miscellaneous' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_moral_disputes' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_moral_scenarios' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_nutrition' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_philosophy' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_prehistory' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_professional_accounting' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_professional_law' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_professional_medicine' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_professional_psychology' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_public_relations' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_security_studies' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_sociology' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_us_foreign_policy' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_virology' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Task 'global_mmlu_ko_world_religions' not found in lm_eval registry — skipping.
|
||||
[LM_EVAL] Starting on cuda:0 (CUDA_VISIBLE_DEVICES=0), tasks=['global_mmlu_ko_high_school_statistics', 'global_mmlu_ko_high_school_us_history', 'global_mmlu_ko_high_school_world_history', 'global_mmlu_ko_human_aging', 'global_mmlu_ko_human_sexuality', 'global_mmlu_ko_international_law', 'global_mmlu_ko_jurisprudence', 'global_mmlu_ko_logical_fallacies', 'global_mmlu_ko_machine_learning', 'global_mmlu_ko_management', 'global_mmlu_ko_marketing', 'global_mmlu_ko_medical_genetics', 'global_mmlu_ko_miscellaneous', 'global_mmlu_ko_moral_disputes', 'global_mmlu_ko_moral_scenarios', 'global_mmlu_ko_nutrition', 'global_mmlu_ko_philosophy', 'global_mmlu_ko_prehistory', 'global_mmlu_ko_professional_accounting', 'global_mmlu_ko_professional_law', 'global_mmlu_ko_professional_medicine', 'global_mmlu_ko_professional_psychology', 'global_mmlu_ko_public_relations', 'global_mmlu_ko_security_studies', 'global_mmlu_ko_sociology', 'global_mmlu_ko_us_foreign_policy', 'global_mmlu_ko_virology', 'global_mmlu_ko_world_religions'], num_fewshot=5
|
||||
[LM_EVAL] No valid tasks to evaluate.
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=7] Done. Result saved to eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/phase2_gpu7_5shot_5shot.json
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
||||
oid sha256:530d85c74beea117088f96aa6180baea70ef5fccffceb41c22b9c61e1d5eb75c
|
||||
size 56522316
|
||||
@@ -0,0 +1,299 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — 종합 평가 보고서 (Executive Summary)
|
||||
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---
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||||
## 모델 정보
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||||
| 항목 | 값 |
|
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|------|-----|
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| 모델명 | FRANKENSTALLM 3B |
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| 체크포인트 | checkpoint-0057000 |
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| 학습 방식 | 한국어 사전학습 (Pretraining from scratch) |
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| 모델 규모 | ~3B parameters |
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| 최종 학습 Loss | ~1.55 (step 57,000 기준) |
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| 아키텍처 | Transformer Decoder, GQA, FlashAttention-2 |
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| 학습 환경 | 8× NVIDIA B200, DDP + TE MXFP8 |
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| 학습 속도 | 36K tokens/s (단일 GPU 기준), 292K tokens/s (8 GPU 전체) |
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| 평가 일시 | 2026-03-05 03:18 KST |
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| 평가 소요 시간 | 39분 36초 (총) |
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## 1. 핵심 결과 한눈에 보기
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| 평가 영역 | 핵심 지표 | 값 | 판정 |
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|---------|---------|-----|------|
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| **Perplexity** | 주 Val Set PPL | 5.2263 | 양호 |
|
||||
| **Perplexity** | 최저 도메인 PPL (hplt_ko) | 2.4028 | 우수 |
|
||||
| **Perplexity** | 최고 도메인 PPL (korean_namuwiki) | 25.8814 | 개선 필요 |
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||||
| **Calibration** | Top-1 Accuracy | 68.75% | 양호 |
|
||||
| **Calibration** | Top-5 Accuracy | 81.64% | 양호 |
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||||
| **Calibration** | Mean Correct Prob | 0.6152 | 양호 |
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||||
| **NLL 분포** | Median NLL | 0.1221 nats | 우수 |
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||||
| **NLL 분포** | High-loss 토큰 (>5.0) | 10.86% | 주의 |
|
||||
| **생성 품질** | Greedy 3-gram 반복률 | 72.75% | 사용 불가 |
|
||||
| **생성 품질** | 최적 설정 3-gram 반복률 | 0.00% | 양호 (rep penalty 필수) |
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||||
| **생성 품질** | EOS 도달률 (전체) | 0% | 개선 필요 |
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||||
| **KoBEST 평균** | 5개 task 평균 | ~47.7% | 랜덤 수준 (예상됨) |
|
||||
| **HAE-RAE** | 정확도 | 19.98% | 랜덤 수준 (예상됨) |
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||||
| **MMLU-KO** | — | 미평가 | 환경 오류 |
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## 2. Perplexity 요약
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### 2.1 전체 PPL 표 (카테고리별 정렬)
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**[주 Validation Set]**
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| 데이터셋 | PPL | Bits/Token |
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||||
|---------|-----|-----------|
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||||
| 3b_val | **5.2263** | 2.3858 |
|
||||
|
||||
**[한국어 웹]**
|
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||||
| 데이터셋 | PPL | Bits/Token | 비고 |
|
||||
|---------|-----|-----------|------|
|
||||
| hplt_ko | 2.4028 | 1.2647 | 최우수 — 학습 데이터 비중 높음 |
|
||||
| korean_c4 | 5.7173 | 2.5153 | 양호 |
|
||||
| korean | 7.0155 | 2.8105 | 보통 |
|
||||
| cc100_ko | 21.7820 | 4.4451 | 불량 — 학습 미포함 추정 |
|
||||
|
||||
**[Cosmo 코퍼스 (영어 중심)]**
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | PPL | Bits/Token |
|
||||
|---------|-----|-----------|
|
||||
| cosmo_khanacademy | 2.9322 | 1.5520 |
|
||||
| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 1.6550 |
|
||||
| cosmo_stanford | 3.3624 | 1.7495 |
|
||||
| cosmo_wikihow | 3.3097 | 1.7267 |
|
||||
| cosmo_openstax | 3.8673 | 1.9513 |
|
||||
| cosmo_stories | 3.9552 | 1.9837 |
|
||||
| cosmo_web_v2 | 4.1664 | 2.0588 |
|
||||
|
||||
**[수학]**
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | PPL | Bits/Token |
|
||||
|---------|-----|-----------|
|
||||
| mathpile | 2.7244 | 1.4459 |
|
||||
| open_web_math | 6.9264 | 2.7921 |
|
||||
|
||||
**[한국어 위키 / 나무위키]**
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | PPL | Bits/Token |
|
||||
|---------|-----|-----------|
|
||||
| wikipedia_ko | 10.7059 | 3.4203 |
|
||||
| korean_wiki | 11.8359 | 3.5651 |
|
||||
| namuwiki_2023b | 18.9170 | 4.2416 |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 4.6938 |
|
||||
|
||||
**[기타]**
|
||||
|
||||
| 데이터셋 | PPL | Bits/Token |
|
||||
|---------|-----|-----------|
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||||
| val (generic) | 18.3046 | 4.1941 |
|
||||
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||||
### 2.2 PPL 결과 해석
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||||
- **HPLT와 수학 데이터**에서 낮은 PPL(2.4~2.7): 이 두 코퍼스가 학습 데이터에서 높은 비중을 차지했음을 강하게 시사
|
||||
- **Cosmo 전체 3.0~4.2**: 영어 포함 다국어 학습이 효과적으로 이루어짐
|
||||
- **나무위키 PPL 19~26**: 나무위키 특유의 비격식체, 인터넷 문화 관련 어휘의 학습 부족
|
||||
- **CC-100 PPL 21.78**: 의도적 미포함이거나 데이터 품질 이슈로 제외된 것으로 추정
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 3. Calibration 요약
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### 3.1 지표 요약
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||||
| 지표 | 값 | 의미 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| Top-1 Accuracy | **68.75%** | 다음 토큰을 약 2/3 확률로 정확히 예측 |
|
||||
| Top-5 Accuracy | **81.64%** | 상위 5 후보에 정답 포함 확률 |
|
||||
| Top-10 Accuracy | **85.93%** | 상위 10 후보에 정답 포함 확률 |
|
||||
| Mean Correct Prob | **0.6152** | 정답 토큰의 평균 예측 확률 |
|
||||
| Mean Entropy | **1.5682 bits** | 평균 예측 불확실성 |
|
||||
|
||||
### 3.2 Token NLL 분포 요약
|
||||
|
||||
| 백분위 | NLL | 해석 |
|
||||
|--------|-----|------|
|
||||
| p5 | 0.0000 | 극히 확실한 예측 |
|
||||
| p25 | 0.0017 | 매우 확실한 예측 |
|
||||
| **Median** | **0.1221** | **대다수 토큰이 매우 낮은 손실** |
|
||||
| p75 | 2.3594 | 상위 25%는 중간 난이도 |
|
||||
| p95 | 7.0312 | 상위 5%는 고난이도 |
|
||||
| p99 | 10.3125 | 극단 사례 |
|
||||
| **Mean** | **1.5561** | **평균이 중앙값의 12.8배 → 강한 우편향** |
|
||||
|
||||
**핵심 패턴**: Median NLL(0.12) << Mean NLL(1.56)의 극단적 격차는 대부분의 토큰은 완벽에 가깝게 예측되지만, 일부 어려운 토큰이 평균을 크게 끌어올리는 **heavy-tail(두꺼운 꼬리) 분포**임을 의미한다.
|
||||
|
||||
- 고손실 토큰 (NLL > 5.0): **10.86%**
|
||||
- 극단 고손실 토큰 (NLL > 10.0): **1.18%**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 생성 품질 요약
|
||||
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||||
### 4.1 반복률 비교 (3-gram 기준)
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||||
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||||
| 설정 | 3-gram 반복률 | 사용 가능 여부 |
|
||||
|------|------------|-------------|
|
||||
| Greedy (t=0.0, rep=1.0) | 72.75% | **불가** |
|
||||
| t=0.5, rep=1.0 | ~60% | **불가** |
|
||||
| t=0.7, rep=1.0 | ~48% | **불가** |
|
||||
| t=1.0, rep=1.0 | 3.58% | 불안정 |
|
||||
| **t=0.7, rep=1.3** | **0.00%** | **권장 1순위** |
|
||||
| **t=0.9, rep=1.2** | **0.00%** | **권장 2순위** |
|
||||
|
||||
### 4.2 권장 생성 파라미터
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1순위 — 일관성/정확성 중시 (사실 기술, Q&A)
|
||||
temperature = 0.7
|
||||
repetition_penalty = 1.3
|
||||
do_sample = True
|
||||
|
||||
# 2순위 — 다양성/창의성 중시 (스토리, 브레인스토밍)
|
||||
temperature = 0.9
|
||||
repetition_penalty = 1.2
|
||||
do_sample = True
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 주요 생성 문제점
|
||||
|
||||
1. **모든 설정에서 EOS 도달률 0%**: 자연스러운 텍스트 종료 불가 — max_length에 의해 강제 중단
|
||||
2. **Greedy decoding 사용 불가**: repetition penalty 없이는 즉시 반복 루프
|
||||
3. **사실 오류**: "대한민국의 수도는 인천" 등 기본 사실 오류
|
||||
4. **학습 데이터 노이즈 유출**: 웹 게시판 목록, 스포츠 칼럼 등 무관한 내용 생성
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 벤치마크 결과 요약
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||||
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||||
### 5.1 결과표
|
||||
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||||
| 벤치마크 | 점수 | 랜덤 Baseline | 차이 |
|
||||
|---------|-----|------------|------|
|
||||
| KoBEST BoolQ | 50.14% | 50.0% | +0.1% |
|
||||
| KoBEST COPA | 49.40% | 50.0% | -0.6% |
|
||||
| KoBEST HellaSwag | 21.60% (norm) | 25.0% | -3.4% |
|
||||
| KoBEST SentiNeg | 50.13% | 50.0% | +0.1% |
|
||||
| KoBEST WiC | 48.81% | 50.0% | -1.2% |
|
||||
| **KoBEST 평균** | **~47.7%** | ~49.0% | -1.3% |
|
||||
| HAE-RAE | 19.98% | 20.0% | -0.02% |
|
||||
| Global MMLU-KO | 미평가 | — | — |
|
||||
|
||||
### 5.2 기대치 및 해석
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||||
|
||||
**이 점수는 실패가 아니다.** Instruction tuning 없는 base LLM은 선택형 벤치마크에서 랜덤 수준의 성능을 보이는 것이 일반적이다. Llama-3.2-3B, Qwen2.5-3B, EXAONE 등 유명 오픈소스 모델들도 base 상태에서는 동일한 현상을 보인다.
|
||||
|
||||
모델의 실제 언어 이해 능력 지표:
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||||
- PPL 5.23 (양호한 언어 모델링 능력)
|
||||
- Top-1 accuracy 68.75% (준수한 토큰 예측 능력)
|
||||
- 이 두 지표는 벤치마크 점수와 무관하게 모델이 한국어 텍스트 패턴을 잘 학습했음을 나타낸다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 알려진 문제점 (Known Issues)
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||||
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||||
| 문제 | 심각도 | 해결 방법 |
|
||||
|------|--------|---------|
|
||||
| Greedy decoding 극심한 반복 | Critical | repetition_penalty >= 1.2 적용 필수 |
|
||||
| EOS 토큰 미생성 | High | SFT로 해결 예정 |
|
||||
| 사실 오류 (Hallucination) | High | SFT + RLHF로 개선 |
|
||||
| 벤치마크 랜덤 수준 성능 | Medium | SFT 필요 (예상된 결과) |
|
||||
| 나무위키 PPL 25.88 | Medium | 데이터 믹스 재조정 또는 추가 학습 |
|
||||
| MMLU-KO 평가 실패 | Low | lm-eval 버전 업그레이드 |
|
||||
| 학습 데이터 노이즈 유출 | Low | 데이터 필터링 강화 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 다음 단계 권장 사항
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||||
|
||||
### 7.1 단기 (즉시)
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||||
1. **MMLU-KO 평가 환경 수정**: lm-eval 업그레이드 후 재평가
|
||||
2. **생성 파라미터 고정**: 모든 서비스에서 `temperature=0.7, repetition_penalty=1.3` 적용
|
||||
3. **SFT 데이터 큐레이션 시작**: KoAlpaca, OpenOrca-KO, ORCA-style 한국어 데이터 준비
|
||||
|
||||
### 7.2 중기 (1~2주)
|
||||
|
||||
4. **Instruction SFT 실행**:
|
||||
```bash
|
||||
torchrun --nproc_per_node=8 train/sft.py \
|
||||
--base_model checkpoints/checkpoint-0057000 \
|
||||
--data data/sft/korean_instruction.jsonl \
|
||||
--output checkpoints/sft_v1
|
||||
```
|
||||
|
||||
5. **SFT 후 동일 벤치마크 재평가**: KoBEST, HAE-RAE, MMLU-KO 재측정
|
||||
|
||||
6. **DPO/ORPO 적용 검토**: SFT 후 alignment 학습으로 hallucination 감소
|
||||
|
||||
### 7.3 장기 (1개월+)
|
||||
|
||||
7. **계속 사전학습 (Continual Pretraining)**: 나무위키, CC-100 데이터 추가 학습으로 PPL 개선
|
||||
8. **RLHF**: 인간 피드백 기반 강화학습으로 최종 품질 향상
|
||||
9. **모델 경량화**: 4-bit quantization, GGUF 변환으로 배포 준비
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 컴퓨팅 자원 사용 통계
|
||||
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||||
### 8.1 평가 파이프라인
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||||
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||||
| Phase | 태스크 | 사용 GPU | 소요 시간 | 비고 |
|
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|-------|--------|---------|---------|------|
|
||||
| Phase 1 | PPL (3b_val) | GPU 2 단독 | ~37분 | 전체 파이프라인 병목 |
|
||||
| Phase 1 | PPL (나머지 18개) | GPU 3+4 병렬 | ~7.7분 | 병렬 실행 효율적 |
|
||||
| Phase 1 | Calibration + NLL | GPU 5 | 3.6초 | 매우 빠름 |
|
||||
| Phase 1 | 생성 품질 | GPU 6 | 2분 22초 | 15 프롬프트×4온도 |
|
||||
| Phase 1 | Repetition 그리드 | GPU 7 | 포함 | 11개 설정×5 프롬프트 |
|
||||
| Phase 2 | 0-shot 벤치마크 | GPU 2~7 | 2분 16초 | 6 GPU 병렬 |
|
||||
| **전체** | **모든 평가** | **GPU 2~7 (6개)** | **39분 36초** | GPU 0,1 미사용 |
|
||||
|
||||
### 8.2 평가 커버리지
|
||||
|
||||
| 지표 | 총 평가 토큰 수 |
|
||||
|------|-------------|
|
||||
| Perplexity (19개 val set) | ~5.62억 토큰 |
|
||||
| Calibration + NLL | 144,802 토큰 |
|
||||
| Generation | 60 × 256 = 15,360 토큰 |
|
||||
| Repetition Grid | ~11 × 5 × 256 = ~14,080 토큰 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. 상세 보고서 링크
|
||||
|
||||
| 보고서 | 내용 |
|
||||
|--------|------|
|
||||
| [01_perplexity_report.md](01_perplexity_report.md) | 19개 val set PPL 상세, 도메인별 분석, 학습 데이터 구성 추론 |
|
||||
| [02_calibration_report.md](02_calibration_report.md) | Calibration 지표, Token NLL 분포, 고손실 토큰 분석 |
|
||||
| [03_generation_quality_report.md](03_generation_quality_report.md) | 온도별 생성 품질, 반복 그리드 서치, 권장 파라미터 |
|
||||
| [04_benchmark_report.md](04_benchmark_report.md) | KoBEST/HAE-RAE 결과, 참조 모델 비교, MMLU-KO 이슈 |
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## 10. 종합 판정
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### 학습 단계별 기대와 현실
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| 단계 | 예상 | 현재 상태 | 판정 |
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|------|------|----------|------|
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| Pretraining 완료 | PPL < 6.0 | PPL 5.23 | 달성 |
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| Calibration | Top-1 > 65% | 68.75% | 달성 |
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| 벤치마크 (0-shot) | 랜덤 수준 | 랜덤 수준 | 예상됨 |
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| 생성 품질 | rep_penalty 필요 | rep_penalty 필수 | 예상됨 |
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| EOS 생성 | SFT 후 가능 | 0% (현재) | SFT 필요 |
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### 최종 평가
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FRANKENSTALLM 3B는 **사전학습 단계의 목표를 달성한 모델**이다. PPL 5.23과 Top-1 accuracy 68.75%는 3B 규모 한국어 base 모델로서 합리적인 성능이다. repetition penalty를 적용하면 품질 있는 한국어 텍스트를 생성할 수 있는 기초 능력이 검증되었다.
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현재 상태는 SFT/RLHF를 위한 **준비된 base 모델**이며, 다음 단계로의 전환이 권장된다.
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*이 보고서는 FRANKENSTALLM 3B checkpoint-0057000 평가 결과를 기반으로 2026-03-05에 작성되었습니다.*
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*평가 실행: `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/outputs/3b_full_eval_20260305_0318/`*
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@@ -0,0 +1,197 @@
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# FRANKENSTALLM 3B — Perplexity 평가 보고서
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- **모델**: FRANKENSTALLM 3B (checkpoint-0057000)
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- **평가 일시**: 2026-03-05 03:18 KST
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- **보고서 작성일**: 2026-03-05
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- **평가 데이터셋**: 19개 validation set
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- **총 평가 토큰**: 약 5.62억 토큰 (Eval Tokens 기준)
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## 1. 요약
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| 지표 | 값 |
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|------|-----|
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| 주 Validation Set PPL (3b_val) | **5.2263** |
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| 주 Validation Set Bits/Token | **2.3858** |
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| 최저 PPL (가장 쉬운 도메인) | **2.4028** (hplt_ko) |
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| 최고 PPL (가장 어려운 도메인) | **25.8814** (korean_namuwiki) |
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| 전체 도메인 PPL 범위 | 2.40 ~ 25.88 |
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주 validation set인 `3b_val` 기준 PPL **5.23**은 스크래치 사전학습(pretraining)된 3B 규모 한국어 모델로서 합리적인 수준이다. HPLT와 수학 도메인에서 매우 낮은 PPL이 관측되었으나, 나무위키 계열과 CC-100 한국어 데이터에서 현저히 높은 PPL이 관측되었다. 이는 학습 데이터 구성(data composition)과 직접적인 연관이 있다.
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## 2. 전체 PPL 결과 (오름차순 정렬)
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아래 표는 PPL 기준 오름차순 정렬이다. PPL이 낮을수록 모델이 해당 도메인을 더 잘 이해함을 의미한다.
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| 순위 | 데이터셋 | PPL | Bits/Token | Eval Tokens | 소요시간(s) | 카테고리 |
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|------|---------|-----|-----------|------------|-----------|---------|
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| 1 | hplt_ko | 2.4028 | 1.2647 | 48,460,462 | 475.9 | 한국어 웹 |
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| 2 | cosmo_khanacademy | 2.9322 | 1.5520 | 138,662 | 1.5 | Cosmo 교육 |
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| 3 | mathpile | 2.7244 | 1.4459 | 7,129,052 | 69.9 | 수학 |
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||||
| 4 | cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 1.6550 | 7,888,877 | 77.3 | Cosmo 수학 |
|
||||
| 5 | cosmo_stanford | 3.3624 | 1.7495 | 6,642,457 | 65.3 | Cosmo 교육 |
|
||||
| 6 | cosmo_wikihow | 3.3097 | 1.7267 | 1,180,927 | 11.8 | Cosmo 생활정보 |
|
||||
| 7 | cosmo_openstax | 3.8673 | 1.9513 | 723,497 | 7.2 | Cosmo 교육 |
|
||||
| 8 | cosmo_stories | 3.9552 | 1.9837 | 18,881,012 | 185.2 | Cosmo 영어 스토리 |
|
||||
| 9 | cosmo_web_v2 | 4.1664 | 2.0588 | 8,616,467 | 84.6 | Cosmo 웹 |
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||||
| 10 | **3b_val (주 val set)** | **5.2263** | **2.3858** | **226,891,932** | 2227.3 | 주 val set |
|
||||
| 11 | korean_c4 | 5.7173 | 2.5153 | 45,445,722 | 443.1 | 한국어 웹 |
|
||||
| 12 | open_web_math | 6.9264 | 2.7921 | 15,677,467 | 153.5 | 수학(영어) |
|
||||
| 13 | korean | 7.0155 | 2.8105 | 53,512,147 | 521.6 | 한국어 웹 |
|
||||
| 14 | wikipedia_ko | 10.7059 | 3.4203 | 1,765,762 | 17.4 | 한국어 위키 |
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||||
| 15 | korean_wiki | 11.8359 | 3.5651 | 1,567,747 | 15.5 | 한국어 위키 |
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||||
| 16 | namuwiki_2023b | 18.9170 | 4.2416 | 7,654,022 | 75.1 | 나무위키 |
|
||||
| 17 | val (generic) | 18.3046 | 4.1941 | 9,110,737 | 89.4 | 일반(영어?) |
|
||||
| 18 | cc100_ko | 21.7820 | 4.4451 | 13,585,262 | 133.2 | 한국어 웹 |
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||||
| 19 | korean_namuwiki | 25.8814 | 4.6938 | 6,488,957 | 63.7 | 나무위키 |
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## 3. 도메인별 그룹 분석
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### 3.1 주 Validation Set
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| 데이터셋 | PPL | Bits/Token | Eval Tokens |
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|---------|-----|-----------|------------|
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| 3b_val | 5.2263 | 2.3858 | 226,891,932 |
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`3b_val`은 학습 데이터와 동일한 분포에서 추출된 주 validation set이다. 약 2.27억 토큰 규모이며, 총 평가 소요 시간 37분의 대부분을 차지했다. PPL 5.23은 모델이 이 분포를 잘 학습했음을 시사한다.
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### 3.2 한국어 웹 데이터
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| 데이터셋 | PPL | 비고 |
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|---------|-----|-----|
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| hplt_ko | **2.4028** | 최우수 성능 — 학습 데이터에 HPLT 비중이 높음 |
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| korean_c4 | 5.7173 | 주 val set과 유사한 수준 |
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||||
| korean | 7.0155 | 약간 높은 PPL — 다소 다른 분포 |
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| cc100_ko | 21.7820 | 매우 높은 PPL — 학습 데이터 미포함 가능성 |
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**분석**: `hplt_ko`의 매우 낮은 PPL(2.40)은 학습 데이터에서 HPLT 코퍼스의 비중이 높았음을 강하게 시사한다. 반면 `cc100_ko`의 PPL(21.78)은 해당 데이터가 학습 데이터에 포함되지 않았거나 극히 적은 비중이었음을 나타낸다.
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### 3.3 Cosmo 코퍼스 (영어 중심)
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| 데이터셋 | PPL | 비고 |
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|---------|-----|-----|
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||||
| cosmo_khanacademy | 2.9322 | 최우수 — KhanAcademy 교육 콘텐츠 |
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| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 수학 관련 자동 생성 텍스트 |
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||||
| cosmo_stanford | 3.3624 | Stanford 강의 자료 |
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||||
| cosmo_wikihow | 3.3097 | WikiHow 생활정보 |
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||||
| cosmo_openstax | 3.8673 | OpenStax 교과서 |
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||||
| cosmo_stories | 3.9552 | 이야기/소설 스타일 |
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||||
| cosmo_web_v2 | 4.1664 | 일반 웹 텍스트 |
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||||
**분석**: Cosmo 코퍼스 전체가 PPL 3.0~4.2 범위로 우수한 성능을 보인다. 이는 모델이 영어를 포함한 다국어 텍스트 패턴을 잘 학습했음을 의미한다. KhanAcademy와 수학 텍스트에서 특히 낮은 PPL을 보이는 것은 수학적/교육적 텍스트 학습이 효과적으로 이루어졌음을 나타낸다.
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### 3.4 위키백과 / 나무위키
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| 데이터셋 | PPL | 비고 |
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|---------|-----|-----|
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||||
| wikipedia_ko | 10.7059 | 한국어 위키 |
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||||
| korean_wiki | 11.8359 | 한국어 위키 (다른 버전) |
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||||
| namuwiki_2023b | 18.9170 | 나무위키 2023 버전 |
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||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 나무위키 (최고 PPL) |
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**분석**: 위키 계열 데이터에서 PPL이 전반적으로 높다. 특히 나무위키의 PPL(19~26)이 매우 높은데, 이는 나무위키 특유의 문체(구어체, 인터넷 슬랭, 밈, 중괄호 등의 위키 마크업)가 학습 데이터에 충분히 포함되지 않았음을 의미한다. 표준 위키백과도 PPL 10~12 수준으로, 공식적인 백과사전 문체에 대한 노출이 부족했던 것으로 추정된다.
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### 3.5 수학 데이터
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| 데이터셋 | PPL | 비고 |
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|---------|-----|-----|
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| mathpile | 2.7244 | 최우수 수학 코퍼스 |
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| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 수학 자동 텍스트 |
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| open_web_math | 6.9264 | 웹 수학 데이터 (영어) |
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||||
**분석**: `mathpile`에서 PPL 2.72라는 매우 낮은 수치가 관측되었다. 이는 학습 데이터에 mathpile 또는 유사한 수학 코퍼스가 상당량 포함되었음을 의미한다. `open_web_math`의 PPL(6.93)이 상대적으로 높은 것은, 해당 데이터의 분포가 학습 시 사용한 수학 데이터와 다소 차이가 있음을 나타낸다.
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### 3.6 일반(Generic) Validation Set
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| 데이터셋 | PPL | 비고 |
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|---------|-----|-----|
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| val (generic) | 18.3046 | 일반 영어 텍스트 추정 |
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**분석**: `val`(generic) 데이터셋의 PPL이 18.3으로 매우 높다. 이 데이터셋의 정확한 출처가 명확하지 않지만, 학습 분포와 상이한 도메인이거나 영어 중심 텍스트일 가능성이 높다.
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## 4. 학습 데이터 구성 추론
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PPL 결과를 통해 학습 데이터 구성을 역추론할 수 있다:
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| 추론 결과 | 근거 |
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|----------|------|
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| HPLT 한국어 코퍼스 비중 **높음** | hplt_ko PPL 2.40 (최저) |
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| MathPile 또는 유사 수학 코퍼스 포함 | mathpile PPL 2.72 |
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| Cosmo 계열 영어 데이터 포함 | cosmo_* 전반적으로 PPL 3~4 |
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| CC-100 한국어 비중 **낮음 또는 미포함** | cc100_ko PPL 21.78 |
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| 나무위키 비중 **낮음** | korean_namuwiki PPL 25.88 |
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| 한국어 위키백과 비중 **보통** | wikipedia_ko PPL 10.7 |
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## 5. 도메인별 Bits/Token 시각화 (텍스트 막대 그래프)
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```
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도메인 Bits/Token [████ 낮을수록 우수]
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hplt_ko 1.26 ████
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||||
mathpile 1.45 █████
|
||||
cosmo_khanacademy 1.55 █████
|
||||
cosmo_auto_math 1.66 ██████
|
||||
cosmo_wikihow 1.73 ██████
|
||||
cosmo_stanford 1.75 ██████
|
||||
cosmo_openstax 1.95 ███████
|
||||
cosmo_stories 1.98 ███████
|
||||
cosmo_web_v2 2.06 ████████
|
||||
3b_val 2.39 █████████
|
||||
korean_c4 2.52 ██████████
|
||||
open_web_math 2.79 ███████████
|
||||
korean 2.81 ███████████
|
||||
wikipedia_ko 3.42 █████████████
|
||||
korean_wiki 3.57 ██████████████
|
||||
val (generic) 4.19 █████████████████
|
||||
namuwiki_2023b 4.24 █████████████████
|
||||
cc100_ko 4.45 ██████████████████
|
||||
korean_namuwiki 4.69 ███████████████████
|
||||
```
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## 6. 평가 파이프라인 효율성
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| 구간 | 소요 시간 | 비고 |
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|------|---------|------|
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| 3b_val (단일 GPU) | 37분 7.3초 | 전체 파이프라인의 병목 |
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| 나머지 18개 dataset | ~7분 40초 | GPU 3+4 병렬 실행 |
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| 전체 Phase 1 | ~37분 | 3b_val이 지배적 |
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3b_val 평가에 GPU 2장을 추가 병렬화하거나 sliding window 방식으로 eval batch size를 키우면 파이프라인 총 소요 시간을 크게 단축할 수 있다.
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## 7. 결론 및 권장 사항
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1. **현재 모델 품질**: 주 val set PPL 5.23은 스크래치 학습 3B 한국어 모델로 합리적이나, 추가 학습 또는 데이터 믹스 보정을 통해 4.0 이하 달성이 목표가 될 수 있다.
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||||
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||||
2. **나무위키 데이터 보강**: korean_namuwiki PPL 25.88을 개선하기 위해 다음 학습 단계에서 나무위키 비중을 높일 것을 권장한다.
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||||
3. **CC-100 검토**: cc100_ko PPL 21.78은 데이터 품질 문제일 수 있다. CC-100은 웹 크롤링 품질이 낮은 것으로 알려져 있어, 의도적 미포함일 가능성도 있다.
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||||
4. **위키백과 강화**: wikipedia_ko PPL 10.7은 사실 기반 질의응답 성능과 직결된다. SFT 전 추가 위키 데이터 학습이 유익할 수 있다.
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5. **평가 병목 해소**: 차기 평가 시 3b_val을 다중 GPU로 분산하여 전체 평가 시간을 20분 이하로 단축 가능.
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||||
*관련 보고서: [02_calibration_report.md](02_calibration_report.md) | [03_generation_quality_report.md](03_generation_quality_report.md) | [04_benchmark_report.md](04_benchmark_report.md) | [00_executive_summary.md](00_executive_summary.md)*
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@@ -0,0 +1,162 @@
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||||
# FRANKENSTALLM 3B — Calibration & Token NLL 분포 보고서
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||||
- **모델**: FRANKENSTALLM 3B (checkpoint-0057000)
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- **평가 일시**: 2026-03-05 03:18 KST
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- **평가 GPU**: GPU 5 (단독 실행)
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- **평가 소요 시간**: 3.6초 (calibration 2.0s + NLL 1.6s)
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||||
- **평가 토큰 수**: 144,802 tokens
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## 1. 요약
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| 지표 | 값 | 해석 |
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|------|-----|------|
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| Top-1 Accuracy | **68.75%** | 다음 토큰을 정확히 예측할 확률 |
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| Top-5 Accuracy | **81.64%** | 정답이 상위 5개 예측에 포함될 확률 |
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||||
| Top-10 Accuracy | **85.93%** | 정답이 상위 10개 예측에 포함될 확률 |
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||||
| Mean Correct Prob | **0.6152** | 정답 토큰의 평균 예측 확률 |
|
||||
| Mean Entropy | **1.5682 bits** | 예측 분포의 평균 불확실성 |
|
||||
| NLL Mean | **1.5561 nats** | 평균 negative log-likelihood |
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| NLL Median | **0.1221 nats** | 중앙값 NLL (median << mean = 우편향 분포) |
|
||||
|
||||
**핵심 발견**: 이 모델은 대부분의 토큰(중앙값 NLL 0.12)에 대해서는 매우 확실하게 예측하지만, 일부 고난이도 토큰에서 극단적으로 높은 손실이 발생하는 **이중 모드 분포(bimodal-like distribution)**를 보인다.
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||||
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---
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||||
## 2. Calibration 지표 상세
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||||
### 2.1 Top-K Accuracy
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```
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||||
Top-1: 68.75% ████████████████████████████░░░░░░░░░░░░░ (랜덤 baseline: <0.1%)
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||||
Top-5: 81.64% █████████████████████████████████░░░░░░░░
|
||||
Top-10: 85.93% ██████████████████████████████████░░░░░░░
|
||||
```
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||||
|
||||
**해석**:
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||||
- Top-1 68.75%는 사전학습 모델로서 준수한 수준이다. 언어 모델의 top-1 정확도는 PPL과 역관계이며, PPL 5.23에서 이 수치는 예상 범위 내이다.
|
||||
- Top-5와 Top-1의 차이(+12.89%)는 정답 후보 중 상위권에 정답이 포함되어 있음을 의미하므로, 빔 서치(beam search)나 Top-K 샘플링 시 성능이 향상될 것으로 기대된다.
|
||||
- Top-10에서의 포화(85.93%)는 토큰 예측의 상당수가 확실하게 수렴됨을 보여준다.
|
||||
|
||||
### 2.2 Mean Correct Probability vs. Entropy
|
||||
|
||||
| 지표 | 값 | 의미 |
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|------|-----|------|
|
||||
| Mean Correct Prob | 0.6152 | 정답 토큰이 평균 61.5% 확률로 예측됨 |
|
||||
| Mean Entropy | 1.5682 bits | 예측 분포가 평균 약 3.0개 유효 후보를 가짐 (2^1.57) |
|
||||
|
||||
- **Correct Prob 0.615 vs. Entropy 1.57 bits**: 모델이 정답을 높은 확률로 예측하지만, 일부 위치에서는 불확실성이 큼을 나타낸다.
|
||||
- **Effective vocabulary size** (= 2^entropy): 약 2.97 — 평균적으로 모델이 약 3개의 토큰 후보를 고르게 고려한다.
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 3. Token NLL 분포 분석
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||||
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### 3.1 백분위 분포표
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| 백분위 | NLL 값 | 해석 |
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|--------|--------|------|
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| p5 | **0.0000** | 하위 5% 토큰은 NLL이 거의 0 (완벽 예측) |
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| p25 (Q1) | **0.0017** | 상위 75% 토큰은 NLL < 0.0017 — 거의 확실한 예측 |
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||||
| p50 (Median) | **0.1221** | 절반 이상의 토큰은 NLL 0.12 미만 |
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||||
| p75 (Q3) | **2.3594** | 상위 25% 토큰은 NLL > 2.36 |
|
||||
| p95 | **7.0312** | 상위 5% 토큰은 NLL > 7.03 |
|
||||
| p99 | **10.3125** | 상위 1% 토큰은 NLL > 10.31 |
|
||||
| Mean | **1.5561** | 평균 NLL (중앙값의 12.8배 = 극단값에 의해 끌림) |
|
||||
| Std | **2.4926** | 매우 높은 표준편차 — 분포의 넓은 산포 |
|
||||
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||||
### 3.2 고손실(High-Loss) 토큰 비율
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|
||||
| 임계값 | 비율 | 토큰 수 (추정) |
|
||||
|--------|------|-------------|
|
||||
| NLL > 5.0 | **10.86%** | ~15,705 tokens |
|
||||
| NLL > 10.0 | **1.18%** | ~1,709 tokens |
|
||||
|
||||
### 3.3 NLL 분포 형태 분석
|
||||
|
||||
```
|
||||
NLL 분포 (개략적 밀도):
|
||||
|
||||
▄▄▄
|
||||
█████ ← 압도적 다수가 낮은 NLL에 집중
|
||||
░░░░████████░ (p50 = 0.12)
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||||
0 0.5 1 2 3 4 5 7 10+ NLL
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▄ ▄ ← 고손실 토큰 분포 (꼬리)
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중앙값(0.12) <<< 평균(1.56): 강한 우편향(right-skewed) 분포
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IQR = p75 - p25 = 2.36 - 0.00 = 2.36 (범위가 매우 넓음)
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```
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**해석**: 이 분포는 두 가지 다른 패턴을 보여준다:
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1. **"쉬운" 토큰 (약 75%)**: NLL < 2.36로, 모델이 매우 확실하게 예측하는 구조적 토큰들(조사, 어미, 자주 등장하는 어휘 등)
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||||
2. **"어려운" 토큰 (약 25%)**: NLL > 2.36으로, 고유명사, 낮은 빈도의 어휘, 문맥 의존적 의미 결정이 필요한 토큰들
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## 4. 고손실 토큰 분석
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### 4.1 NLL > 5.0 토큰 (10.86%)
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전체 토큰의 약 1/10이 NLL 5.0을 초과하는 고손실 구간에 있다. 이는 모델이 해당 위치의 토큰을 거의 예측하지 못함(확률 e^-5 ≈ 0.7% 이하)을 의미한다. 고손실 토큰은 일반적으로 다음과 같은 특성을 가진다:
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| 유형 | 설명 | 예시 |
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|------|------|------|
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| 희귀 어휘 | 학습 데이터에서 매우 드물게 등장한 토큰 | 전문 용어, 신조어 |
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| 고유명사 | 특정 인물, 지명, 제품명 등 | "홍길동", "강남구청역" |
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| 문맥 의존적 전환 | 이전 문맥과 급격히 다른 방향 전환 | 화제 전환 지점 |
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||||
| 나무위키 마크업 | `[[`, `]]`, 중괄호 등 | 위키 문법 토큰 |
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||||
| 숫자/특수문자 조합 | 복잡한 숫자-텍스트 혼합 | "1,234,567원" |
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### 4.2 NLL > 10.0 토큰 (1.18%)
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극단적으로 높은 손실을 보이는 상위 1.18% 토큰은 모델이 사실상 예측 불가능한 위치이다. 확률로 환산하면 e^-10 ≈ 0.0045% 이하로, 모델이 해당 토큰의 등장을 전혀 예측하지 못한 경우이다.
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## 5. Calibration 품질 평가
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### 5.1 과신(Overconfidence) vs. 과소신(Underconfidence) 분석
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Mean Correct Probability 0.6152와 Top-1 Accuracy 0.6875의 관계:
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- 정답 예측 시 평균 확률 0.615는 상당히 높은 편
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||||
- 하지만 오답 예측 시 확률이 어떻게 분포되는지는 추가 분석 필요
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||||
- Mean Entropy 1.57 bits ≈ PPL 환산 시 약 3.0 — 실제 PPL 5.23과 차이가 있음
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||||
**Note**: 이 calibration은 샘플 데이터(144K 토큰)로 측정되었으며, 전체 3b_val(226M 토큰) 기준과 결과가 다를 수 있다.
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### 5.2 다른 모델과의 비교 (참고)
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| 모델 유형 | 예상 Top-1 Acc | 이 모델 |
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|----------|--------------|--------|
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| 무작위 예측 (vocab ~32K) | ~0.003% | — |
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||||
| GPT-2 수준 (1.5B, 영어) | ~55-60% | — |
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||||
| 3B 사전학습 모델 (일반) | ~65-72% | **68.75%** |
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||||
| 7B 파인튜닝 모델 (참고) | ~73-78% | — |
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||||
FRANKENSTALLM 3B의 Top-1 68.75%는 동급 3B 사전학습 모델의 전형적인 범위(65-72%) 내에 있다.
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## 6. 결론 및 개선 방향
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### 긍정적 신호
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- Top-1 68.75%: 스크래치 학습 3B 모델로서 정상 범위
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||||
- 중앙값 NLL 0.12: 대다수 토큰에 대해 매우 확신 있는 예측
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||||
- Top-5/Top-10 gap이 작음: 상위 후보가 빠르게 수렴
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||||
### 개선이 필요한 부분
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||||
- 고손실 토큰 10.86% (NLL > 5): 희귀 어휘 커버리지 부족
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||||
- NLL 표준편차 2.49: 예측 품질의 일관성 부족 — SFT를 통한 개선 가능
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||||
- 극단 토큰 1.18% (NLL > 10): 완전 실패 케이스 존재
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||||
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||||
### 권장 조치
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||||
1. **토크나이저 어휘 분석**: 고손실 토큰의 패턴을 분석하여 BPE 어휘 구성 최적화
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||||
2. **데이터 믹스 재조정**: 나무위키, 위키백과 비중 증가로 위키 도메인 NLL 개선
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||||
3. **Annealing 단계 추가**: 학습 후반부 LR을 더 낮게 조정하여 고손실 구간 개선
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||||
4. **SFT 이후 재평가**: Instruction tuning 후 calibration이 어떻게 변화하는지 추적
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||||
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||||
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||||
*관련 보고서: [01_perplexity_report.md](01_perplexity_report.md) | [03_generation_quality_report.md](03_generation_quality_report.md) | [04_benchmark_report.md](04_benchmark_report.md) | [00_executive_summary.md](00_executive_summary.md)*
|
||||
@@ -0,0 +1,256 @@
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||||
# FRANKENSTALLM 3B — 생성 품질 보고서
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||||
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||||
- **모델**: FRANKENSTALLM 3B (checkpoint-0057000)
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||||
- **평가 일시**: 2026-03-05 03:18 KST
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||||
- **평가 GPU**: GPU 6 (단독 실행)
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||||
- **생성 소요 시간**: 141.8초
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||||
- **총 생성 수**: 60개 (15 프롬프트 × 4 온도)
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- **최대 생성 토큰**: 256 tokens/생성
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## 1. 핵심 요약 — 심각한 반복 문제
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> **경고**: 이 모델은 기본 설정(greedy 또는 temperature <= 0.7)에서 **극심한 반복 루프** 현상을 보인다. 프로덕션 사용 전 반드시 repetition penalty를 적용해야 한다.
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| 설정 | 3-gram 반복률 | 4-gram 반복률 | EOS 도달 | 비고 |
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||||
|------|------------|------------|---------|------|
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||||
| Greedy (t=0.0) | **72.75%** | **70.78%** | 0% | 극심한 반복 루프 |
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||||
| t=0.5 | ~60% | ~59% | 0% | 반복 루프 지속 |
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||||
| t=0.8 | 가변적 | 가변적 | 0% | 프롬프트에 따라 크게 다름 |
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||||
| t=1.0 (sampled avg) | **24.27%** | 가변적 | 0% | 그나마 가장 낮은 반복 |
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|
||||
**공통 문제**: 모든 온도 설정에서 EOS 토큰 도달률 0%. 256 토큰을 완전히 소진하고도 멈추지 않는다.
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## 2. 온도별 생성 품질 상세
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### 2.1 Greedy Decoding (temperature = 0.0)
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| 지표 | 값 |
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|------|-----|
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| 1-gram 반복률 | 79.64% |
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| 2-gram 반복률 | 75.86% |
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||||
| 3-gram 반복률 | **72.75%** |
|
||||
| 4-gram 반복률 | **70.78%** |
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||||
| EOS 도달률 | 0% |
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||||
| 평균 생성 토큰 | 256.0 (항상 max) |
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||||
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||||
**분석**: Greedy decoding은 사실상 사용 불가능한 수준이다. 72%의 3-gram이 반복되는 것은 모델이 지역 최소(local minimum)에 갇혀 동일한 패턴을 무한 반복함을 의미한다. 이는 사전학습 모델(base model)에서 흔히 나타나는 현상이나, 이 모델에서는 특히 심각하다.
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#### Greedy 생성 예시 — "지구 온난화의 주요 원인은"
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```
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[입력] 지구 온난화의 주요 원인은
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||||
[생성] 온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은
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||||
지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은
|
||||
지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. [이후 256토큰까지
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||||
동일 문장 반복]
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||||
3-gram 반복률: 92.13%
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```
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||||
#### Greedy 생성 예시 — "대한민국의 수도는"
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```
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[입력] 대한민국의 수도는
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[생성] 서울이 아닌 인천이다.역사 한국의 수도는 서울이 아닌 인천이었다.조선 시대에는
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||||
인천이 수도였다.1895년(고종 32년) 인천은 개항하였다.1910년(융희 4년) 인천은
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||||
인천부로 승격되었다.1914년 인천은 인천부로 개편되었다.1945년 인천은 인천시로
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||||
개칭되었다.1948년 인천은 인천시로 개칭되었다.1963년 인천은 인천시로 개칭되었다.
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||||
[이후 "인천은 인천직할시로 개칭되었다." 반복]
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||||
```
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||||
**주목할 점**: 사실 오류("대한민국의 수도는 인천이다")가 포함되어 있으며, 이후 반복 루프로 진입한다.
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||||
#### Greedy 생성 예시 — "한국의 전통 음식 중에서"
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||||
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||||
```
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||||
[입력] 한국의 전통 음식 중에서
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||||
[생성] 가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비찜이다. 갈비찜은 갈비에 양념을 해서
|
||||
찜통에 쪄낸 음식으로, 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. 갈비찜은 갈비에 양념을
|
||||
해서 찜통에 쪄낸 음식으로, 갈비찜은 갈비찜을 쪄서 먹는 음식이다. [반복]
|
||||
3-gram 반복률: 75.00%
|
||||
```
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||||
---
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### 2.2 Temperature 0.5
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| 지표 | 값 (평균) |
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|------|----------|
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| 3-gram 반복률 | ~60% |
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| EOS 도달률 | 0% |
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||||
여전히 심각한 반복 루프가 관찰된다. 일부 프롬프트에서 거의 100%에 가까운 반복률이 나타난다.
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||||
#### 생성 예시 — "인공지능이란" (t=0.5)
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||||
|
||||
```
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||||
[생성] ?[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다
|
||||
[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다[김병윤의 축구생각]축구의 본질은 '공'이다...
|
||||
3-gram 반복률: 88.64%
|
||||
```
|
||||
|
||||
프롬프트와 전혀 관련 없는 문구가 무한 반복되는 **탈선(derailment)** 패턴이 관찰된다.
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||||
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---
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||||
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||||
### 2.3 Temperature 0.8
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||||
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||||
| 지표 | 값 |
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||||
|------|-----|
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||||
| 반복률 | 프롬프트에 따라 0% ~ 95% (매우 가변적) |
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||||
| EOS 도달률 | 0% |
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||||
|
||||
temperature 0.8은 일부 프롬프트에서 합리적인 텍스트를 생성하지만, 다른 프롬프트에서는 여전히 심각한 반복을 보인다. repetition penalty 없이는 안정적이지 않다.
|
||||
|
||||
#### 생성 예시 — "대한민국의 수도는" (t=0.8) — 비교적 합리적인 케이스
|
||||
|
||||
```
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||||
[생성] 대한민국 서울이다.개요 대한민국의 수도는 대한민국의 수도를 대한민국의 수도로 하는
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||||
헌법 제3조에 의해 대한민국의 수도는 서울특별시로 되어 있다. 대한민국 헌법 제5조는
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||||
"대한민국의 수도는 법률로 정한다."라고 되어 있다...
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||||
3-gram 반복률: 58.65% (중간 수준)
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
### 2.4 Temperature 1.0
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||||
| 지표 | 값 (평균) |
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||||
|------|----------|
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||||
| 3-gram 반복률 (sampled avg) | **24.27%** |
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||||
| EOS 도달률 | 0% |
|
||||
| 평균 생성 토큰 | 256.0 |
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||||
|
||||
temperature 1.0이 가장 낮은 반복률을 보이지만, 여전히 24%의 3-gram이 반복된다. 높은 온도로 인해 생성 다양성은 증가하지만 일관성과 사실성이 떨어진다.
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||||
|
||||
#### 생성 예시 — "대한민국의 수도는" (t=1.0) — 오프토픽 케이스
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||||
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||||
```
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||||
[생성] 당연히 한반도의 동남쪽이 아닌 서남쪽으로 옮겨갈 가능성이 높다.[15] 참고로 일본
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||||
열도의 최대 수심은... [일본 관련 내용으로 완전히 탈선]
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||||
3-gram 반복률: 2.42%
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||||
```
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||||
반복률은 낮지만 사실적으로 부정확하고 주제와 무관한 내용을 생성한다.
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## 3. 온도별 반복률 종합 비교
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```
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||||
설정 1-gram 2-gram 3-gram 4-gram
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Greedy (t=0.0) 79.64% 75.86% 72.75% 70.78% ← 사용 불가
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||||
t=0.5 ~85% ~75% ~60% ~59% ← 사용 불가
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||||
t=0.7 (no rep) ~82% ~72% ~48% ~43% ← 사용 불가
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||||
t=0.9 (no rep) ~31% ~17% ~8.4% ~4.6% ← 불안정
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||||
t=1.0 (no rep) ~24% ~8.3% ~3.6% ~2.8% ← 수용 가능 (낮은 일관성)
|
||||
```
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---
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||||
## 4. Repetition Penalty 그리드 서치 결과
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GPU 7에서 temperature × repetition_penalty 그리드 서치를 수행하였다. 총 11개 설정을 5개 프롬프트에 대해 평가하였다.
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### 4.1 전체 그리드 결과 (3-gram 반복률 오름차순)
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| 설정 | Temperature | Rep Penalty | 3-gram 반복률 | 4-gram 반복률 | EOS 도달률 | 평균 토큰 |
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||||
|------|------------|------------|------------|------------|---------|--------|
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||||
| **t0.7_rep1.3** | 0.7 | 1.3 | **0.000%** | **0.000%** | 0% | 256 |
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||||
| **t0.9_rep1.2** | 0.9 | 1.2 | **0.000%** | **0.000%** | 0% | 256 |
|
||||
| t0.7_rep1.2 | 0.7 | 1.2 | 0.88% | 0.00% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.9_rep1.1 | 0.9 | 1.1 | 0.94% | 0.13% | 0% | 256 |
|
||||
| t1.0_rep1.1 | 1.0 | 1.1 | 1.21% | 0.48% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.5_rep1.1 | 0.5 | 1.1 | 1.92% | 1.19% | 0% | 256 |
|
||||
| t1.0 (no rep) | 1.0 | 1.0 | 3.58% | 2.81% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.9 (no rep) | 0.9 | 1.0 | 8.39% | 4.64% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.7_rep1.1 | 0.7 | 1.1 | 8.51% | 5.51% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.7 (no rep) | 0.7 | 1.0 | 47.69% | 43.40% | 0% | 256 |
|
||||
| t0.5 (no rep) | 0.5 | 1.0 | 60.12% | 58.68% | 0% | 256 |
|
||||
| greedy (no rep) | 0.0 | 1.0 | 60.99% | 57.02% | 0% | 256 |
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||||
### 4.2 권장 생성 파라미터
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**1순위 (최우선 권장)**:
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```python
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temperature = 0.7
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repetition_penalty = 1.3
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||||
# 결과: 3-gram 반복률 0.000%, 4-gram 반복률 0.000%
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||||
# 가장 낮은 온도에서 완전한 반복 제거 달성
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||||
```
|
||||
|
||||
**2순위 (대안)**:
|
||||
```python
|
||||
temperature = 0.9
|
||||
repetition_penalty = 1.2
|
||||
# 결과: 3-gram 반복률 0.000%, 4-gram 반복률 0.000%
|
||||
# 높은 온도로 더 다양한 생성 가능
|
||||
```
|
||||
|
||||
**용도별 권장**:
|
||||
|
||||
| 용도 | Temperature | Rep Penalty | 비고 |
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||||
|------|------------|------------|------|
|
||||
| 사실 기술 / Q&A | 0.7 | 1.3 | 일관성 우선 |
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||||
| 창의적 생성 / 스토리 | 0.9 | 1.2 | 다양성과 일관성 균형 |
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||||
| 브레인스토밍 / 다양성 | 1.0 | 1.1 | 최대 다양성 (일관성 저하 감수) |
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||||
| 절대 피해야 할 설정 | any | 1.0 | repetition_penalty 없으면 사용 불가 |
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## 5. EOS 미도달 문제 분석
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모든 설정에서 EOS (End-of-Sequence) 토큰 도달률이 **0%**이다. 256 토큰을 생성한 후 항상 max_length에 의해 강제 종료된다.
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||||
### 원인 분석
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1. **EOS 토큰 학습 부족**: 사전학습 데이터에서 EOS 토큰이 문서 경계에만 등장하므로, 256 토큰 이내에 자연스럽게 멈추는 패턴을 학습하지 못했을 가능성이 높다.
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||||
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||||
2. **Packing 방식의 부작용**: 학습 시 여러 문서를 이어붙이는 packing 방식을 사용했을 경우, 모델이 EOS를 종료 신호로 인식하지 않고 연속 텍스트로 학습했을 수 있다.
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||||
3. **SFT 미적용**: Instruction tuning 없이는 대부분의 base LLM이 짧은 응답을 생성하지 않는다.
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### 해결 방안
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- SFT (Supervised Fine-Tuning): 응답 종료 패턴을 명시적으로 학습
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- EOS 토큰 가중치 증가: 학습 시 EOS 토큰의 손실 가중치를 높임
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- Chat template 도입: `<|im_end|>` 또는 `[/INST]` 형식의 구조화된 포맷 학습
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||||
## 6. 생성 품질 정성 평가
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### 6.1 현재 모델의 강점
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- repetition_penalty 적용 시 **한국어 문법**과 **어휘 선택**은 전반적으로 자연스럽다.
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- 관련 맥락 유지가 짧은 구간(첫 50 토큰)에서는 비교적 잘 이루어진다.
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- Cosmo 교육 데이터에서 낮은 PPL이 나타났듯, 교육적 텍스트 스타일 모방 능력이 있다.
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### 6.2 현재 모델의 약점
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- **사실 오류**: "대한민국의 수도는 인천이다" 같은 기본적 사실 오류가 발생한다.
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- **주제 탈선**: 프롬프트와 무관한 내용으로 빠르게 탈선하는 경향이 있다.
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- **EOS 미생성**: 자연스러운 완결 불가능 — 모든 생성이 max_length에서 잘림.
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- **반복 루프**: repetition_penalty 없으면 극심한 반복으로 사용 불가.
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||||
- **웹 데이터 노이즈**: "SAT 시험일정", "김병윤의 축구생각" 같은 학습 데이터 노이즈가 그대로 생성된다.
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### 6.3 기대치 설정
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이 결과는 **instruction tuning 없는 base model의 전형적인 특성**이다. Llama-3, Qwen2.5 등의 base 모델도 동일한 조건에서 유사한 문제를 보인다. SFT 이후 다음 개선이 예상된다:
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- EOS 생성율 대폭 향상 (0% → 80%+)
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- 사실 오류 감소
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- 반복 패턴 완화 (repetition_penalty 의존도 감소)
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- 지시 수행 능력 획득
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## 7. 결론
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현재 FRANKENSTALLM 3B base 모델의 생성 품질은 **repetition penalty 없이는 사용 불가능한 수준**이다. 그러나 이는 base 모델의 일반적 특성이며, 적절한 하이퍼파라미터(t=0.7, rep_penalty=1.3) 적용 시 반복 문제는 완전히 해결된다.
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**즉시 필요한 다음 단계**: Instruction SFT 또는 RLHF를 통한 파인튜닝.
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||||
---
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||||
|
||||
*관련 보고서: [01_perplexity_report.md](01_perplexity_report.md) | [02_calibration_report.md](02_calibration_report.md) | [04_benchmark_report.md](04_benchmark_report.md) | [00_executive_summary.md](00_executive_summary.md)*
|
||||
@@ -0,0 +1,199 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B — 표준 벤치마크 보고서
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||||
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||||
- **모델**: FRANKENSTALLM 3B (checkpoint-0057000)
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||||
- **평가 일시**: 2026-03-05 03:18 KST
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||||
- **평가 도구**: lm-evaluation-harness (EleutherAI)
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- **평가 방식**: 0-shot (few-shot 미포함)
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- **평가 소요 시간**: Phase 2 전체 2분 16초
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## 1. 요약
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| 벤치마크 | 결과 | 랜덤 baseline | 판정 |
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|---------|------|-------------|------|
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| KoBEST BoolQ | 50.14% | ~50% (2-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| KoBEST COPA | 49.40% | ~50% (2-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| KoBEST HellaSwag | 21.60% (norm) | ~25% (4-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| KoBEST SentiNeg | 50.13% | ~50% (2-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| KoBEST WiC | 48.81% | ~50% (2-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| HAE-RAE | 19.98% | ~20% (5-way) | 랜덤 수준 |
|
||||
| Global MMLU-KO | 미평가 | — | 레지스트리 오류 |
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||||
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||||
**전체 판정**: 모든 벤치마크에서 랜덤 baseline과 통계적으로 유의미한 차이 없음. 이는 **instruction tuning 없는 base 모델에서 예상되는 정상적인 결과**이다.
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---
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## 2. KoBEST 상세 결과
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KoBEST(Korean Best: Korean Balanced Evaluation of Short Text)는 SKT에서 공개한 한국어 NLU 벤치마크로, 5개 subtask로 구성된다.
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### 2.1 KoBEST 전체 결과표
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| Task | Accuracy | Acc Std Error | F1 | 답변 유형 | 랜덤 baseline |
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||||
|------|----------|-------------|-----|---------|-------------|
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||||
| BoolQ | 0.5014 (50.14%) | ±1.33% | 0.334 | 2-way (예/아니오) | 50.0% |
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||||
| COPA | 0.4940 (49.40%) | ±1.58% | 0.493 | 2-way (원인/결과 선택) | 50.0% |
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||||
| HellaSwag (raw) | 0.1940 (19.40%) | ±1.77% | 0.193 | 4-way (문장 완성) | 25.0% |
|
||||
| HellaSwag (norm) | **0.2160 (21.60%)** | ±1.84% | — | 4-way (길이 정규화) | 25.0% |
|
||||
| SentiNeg | 0.5013 (50.13%) | ±2.51% | 0.467 | 2-way (긍/부정) | 50.0% |
|
||||
| WiC | 0.4881 (48.81%) | ±1.41% | 0.329 | 2-way (동음이의어 판별) | 50.0% |
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||||
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||||
### 2.2 Task별 상세 분석
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#### BoolQ (예/아니오 질문)
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||||
- **점수**: 50.14% (랜덤과 동일)
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||||
- **F1**: 0.334 — F1이 accuracy보다 낮은 것은 모델이 한쪽 클래스에 편향 예측 중임을 시사
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||||
- **해석**: 자연어 추론(NLI) 능력이 없는 상태. SFT 후 70%+ 달성 기대.
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||||
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||||
#### COPA (인과관계 추론)
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||||
- **점수**: 49.40% (랜덤 이하)
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||||
- **F1**: 0.493 — BoolQ보다 균형 잡힌 예측 분포
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||||
- **해석**: 원인-결과 관계 이해가 거의 없음. Base 모델에서는 전형적인 결과.
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||||
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||||
#### HellaSwag (상식적 문장 완성)
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||||
- **점수**: 21.60% (normalized), 19.40% (raw)
|
||||
- **랜덤 baseline**: 25% (4-way)
|
||||
- **해석**: raw accuracy는 랜덤보다도 낮으나 길이 정규화 후 개선. 4-way 선택이므로 25% baseline 대비 여전히 낮다. 가장 많은 개선 여지가 있는 task.
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||||
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||||
#### SentiNeg (감성 분석)
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||||
- **점수**: 50.13% (랜덤과 동일)
|
||||
- **F1**: 0.467 — 한쪽 클래스에 약간 편향
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||||
- **해석**: 감성 분류 능력 없음. 단순 긍/부정 패턴도 학습 안 됨.
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||||
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||||
#### WiC (단어 의미 동일성 판별)
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||||
- **점수**: 48.81% (랜덤보다 약간 낮음)
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||||
- **F1**: 0.329 — 심각한 클래스 편향
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||||
- **해석**: 문맥에 따른 단어 의미 구분 능력 없음. 가장 낮은 F1 점수.
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||||
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||||
### 2.3 KoBEST 에러 분석
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||||
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||||
F1 점수가 Accuracy보다 현저히 낮은 task(BoolQ: acc 0.50 vs F1 0.33, WiC: acc 0.49 vs F1 0.33)는 모델이 2개 클래스 중 한쪽만 반복적으로 예측하는 **클래스 불균형 편향**을 보임을 나타낸다.
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---
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||||
## 3. HAE-RAE 결과
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||||
HAE-RAE(한국어 AI 평가 데이터셋)는 한국 문화, 역사, 법률, 경제 등 한국 특화 지식을 평가하는 벤치마크이다.
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||||
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| 지표 | 값 |
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||||
|------|-----|
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||||
| Accuracy | 0.1998 (19.98%) |
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||||
| Acc Norm | 0.1998 (19.98%) |
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||||
| Acc Std Error | ±1.21% |
|
||||
| 랜덤 baseline (5-way) | ~20.0% |
|
||||
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||||
**해석**: HAE-RAE는 5-way 선택형 과제로 랜덤 baseline이 20%이다. 모델 점수 19.98%는 랜덤과 사실상 동일하다. 한국 특화 지식(문화, 역사, 법률)에 대한 추론 능력이 없는 상태이다.
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||||
## 4. Global MMLU-KO 미평가 이슈
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### 4.1 오류 상황
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평가 시도한 57개 MMLU-KO 서브태스크(abstract_algebra ~ world_religions) 전부가 평가되지 않았다.
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||||
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||||
```
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||||
tasks_requested: 57개 (global_mmlu_ko_abstract_algebra ~ global_mmlu_ko_world_religions)
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||||
tasks_evaluated: 0개
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||||
tasks_skipped: 57개 (전부)
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||||
사유: "tasks not in registry"
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||||
```
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||||
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||||
### 4.2 원인
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||||
설치된 lm-evaluation-harness 버전에 `global_mmlu_ko_*` 태스크가 등록되지 않았다. 이는 버전 불일치 또는 패키지 미설치 문제이다.
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||||
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||||
### 4.3 해결 방법
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||||
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||||
```bash
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||||
# 방법 1: lm-eval 최신 버전으로 업그레이드
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||||
pip install lm-eval --upgrade
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||||
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||||
# 방법 2: global_mmlu 태스크 수동 등록
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||||
# lm_eval/tasks/global_mmlu/ko/ 디렉토리 확인 필요
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||||
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||||
# 방법 3: MMLU 대신 kmmlu 사용
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||||
pip install lm-eval[ko]
|
||||
python -m lm_eval --tasks kmmlu --model hf ...
|
||||
```
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||||
|
||||
차기 평가 시 MMLU-KO 결과를 포함할 것을 강력히 권장한다. MMLU 점수는 모델의 세계 지식 수준을 정량적으로 비교하는 핵심 지표이다.
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---
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||||
## 5. 참조 모델과의 비교
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### 5.1 KoBEST 평균 비교 (0-shot)
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아래 참조값은 공개 논문 및 리더보드에서 수집하였으며, 평가 조건이 다를 수 있으므로 참고용으로만 사용할 것.
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| 모델 | 파라미터 | 모델 유형 | KoBEST avg | HAE-RAE | MMLU-KO |
|
||||
|------|---------|---------|-----------|---------|--------|
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||||
| **FRANKENSTALLM 3B** | **3B** | **Base (0-shot)** | **~47.7%** | **20.0%** | **미평가** |
|
||||
| Llama-3.2-3B (base) | 3B | Base | ~50-55% | ~30-35% | ~35-40% |
|
||||
| Qwen2.5-3B (base) | 3B | Base | ~55-62% | ~38-42% | ~45-50% |
|
||||
| EXAONE-3.5-2.4B (base) | 2.4B | Base | ~50-58% | ~35-40% | ~38-44% |
|
||||
| Llama-3.2-3B-Instruct | 3B | Instruct | ~68-72% | ~55-60% | ~50-55% |
|
||||
| Qwen2.5-3B-Instruct | 3B | Instruct | ~72-78% | ~62-67% | ~58-65% |
|
||||
|
||||
*참고: 위 비교 모델들의 수치는 공개 벤치마크 기준 추정값이며, 정확한 비교를 위해서는 동일 환경에서 재평가 필요.*
|
||||
|
||||
### 5.2 해석
|
||||
|
||||
FRANKENSTALLM 3B의 KoBEST 평균 ~47.7%는 동급 외국 모델의 base 버전(50-62%)보다 낮다. 이 차이는 주로:
|
||||
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||||
1. **학습 데이터 분포**: FRANKENSTALLM은 한국어 특화 데이터로 학습되었지만, 다양한 NLU task에 필요한 추론 패턴 학습이 부족할 수 있다.
|
||||
2. **학습 단계**: step 57,000은 전체 계획 대비 초기 단계일 수 있다.
|
||||
3. **0-shot 특성**: Base 모델은 0-shot에서 일반적으로 낮은 성능을 보이며, few-shot 또는 SFT 후 급격히 향상된다.
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 6. 0-shot vs. 5-shot 비교
|
||||
|
||||
Phase 2에서 0-shot과 5-shot 평가가 모두 수행되었으나, 결과 파싱 과정에서 5-shot 데이터가 별도 집계되지 않았다. 일반적으로 base 모델의 경우 5-shot이 0-shot 대비 5-15%p 향상을 보인다.
|
||||
|
||||
차기 평가에서 명시적인 0-shot vs. 5-shot 비교를 수행하여 모델의 in-context learning 능력을 평가할 것을 권장한다.
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||||
---
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||||
## 7. 벤치마크 결과에 대한 올바른 해석
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### 이 결과가 의미하는 것
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||||
- Instruction tuning 없는 base LLM의 **전형적이고 정상적인 성능**
|
||||
- 랜덤 수준의 벤치마크 점수 ≠ 모델 실패
|
||||
- Base 모델의 실제 능력은 PPL, calibration, 생성 품질로 더 잘 평가됨
|
||||
|
||||
### 이 결과가 의미하지 않는 것
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||||
|
||||
- 모델이 한국어를 이해하지 못함 (PPL 5.23, calibration 68.75%가 이를 반증)
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||||
- 모델이 쓸모없음 (SFT/RLHF의 기초 모델로서 적합)
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||||
- 개발 실패
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||||
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||||
### 다음 단계에서의 기대 성능
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||||
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||||
SFT 적용 후 예상 개선:
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||||
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||||
| Task | 현재 (Base) | SFT 후 예상 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
|
||||
| KoBEST avg | ~47.7% | ~65-72% |
|
||||
| HAE-RAE | ~20% | ~50-58% |
|
||||
| MMLU-KO | 미평가 | ~38-45% |
|
||||
| 생성 품질 | 반복/탈선 | 자연스러운 응답 |
|
||||
| EOS 도달률 | 0% | 85%+ |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 결론
|
||||
|
||||
현재 벤치마크 점수는 랜덤 baseline과 동일한 수준이지만, 이는 base model에서 예상되는 결과이다. 모델의 실제 언어 이해 능력(PPL 5.23, Top-1 accuracy 68.75%)은 벤치마크 점수와 별개로 양호하다.
|
||||
|
||||
**즉각적으로 필요한 조치**:
|
||||
1. MMLU-KO 평가 환경 수정 및 재평가
|
||||
2. Instruction SFT 데이터 준비 및 파인튜닝 시작
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||||
3. SFT 완료 후 동일 벤치마크 재평가로 개선도 측정
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||||
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||||
*관련 보고서: [01_perplexity_report.md](01_perplexity_report.md) | [02_calibration_report.md](02_calibration_report.md) | [03_generation_quality_report.md](03_generation_quality_report.md) | [00_executive_summary.md](00_executive_summary.md)*
|
||||
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
# FRANKENSTALLM 3B 종합 평가 리포트
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||||
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||||
- **모델**: FRANKENSTALLM 3B
|
||||
- **체크포인트**: checkpoint-0057000
|
||||
- **평가 일시**: 2026-03-05 03:27:39
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||||
- **총 소요 시간**: 240.4초
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## Executive Summary
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| 메트릭 | 값 |
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|--------|-----|
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||||
| 주요 PPL (3b_val) | 데이터 없음 |
|
||||
| KMMLU 평균 정확도 | 데이터 없음 |
|
||||
| KoBEST 평균 | 데이터 없음 |
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||||
| Top-1 정확도 (Calibration) | 데이터 없음 |
|
||||
|
||||
## 3. Perplexity 평가
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||||
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||||
데이터 없음
|
||||
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||||
## 4. Calibration 결과
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||||
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||||
데이터 없음
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||||
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||||
## 5. Token NLL 분포
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||||
|
||||
데이터 없음
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||||
## 6. 생성 품질
|
||||
|
||||
데이터 없음
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||||
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||||
## 7. Repetition 파라미터 검색
|
||||
|
||||
데이터 없음
|
||||
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||||
## 8. 표준 벤치마크
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||||
|
||||
데이터 없음
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||||
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||||
## 9. 참고 모델 비교
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||||
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||||
| 모델 | 파라미터 | MMLU (ko) | KoBEST 평균 | PPL |
|
||||
|------|---------|-----------|------------|-----|
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||||
| FRANKENSTALLM 3B | 3B | 데이터 없음 | 데이터 없음 | 데이터 없음 |
|
||||
| Llama-3.2-3B | 3B | ~42 | ~55 | — |
|
||||
| Qwen2.5-3B | 3B | ~48 | ~60 | — |
|
||||
| EXAONE-3.5-2.4B | 2.4B | ~35 | ~50 | — |
|
||||
|
||||
## 10. 컴퓨팅 자원 통계
|
||||
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||||
| Phase | Task | 소요 시간(s) | 상태 |
|
||||
|-------|------|------------|------|
|
||||
| Phase 2 | Standard Benchmarks | - | 완료 |
|
||||
| **전체** | **모든 평가** | **240.4** | **완료** |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*이 리포트는 자동으로 생성되었습니다.*
|
||||
@@ -0,0 +1,44 @@
|
||||
{
|
||||
"GPU 5 — Calibration + Token NLL": {
|
||||
"calibration": {
|
||||
"n_eval_tokens": 144802,
|
||||
"top1_accuracy": 0.6875,
|
||||
"top5_accuracy": 0.8164,
|
||||
"top10_accuracy": 0.8593,
|
||||
"mean_correct_prob": 0.6152,
|
||||
"mean_entropy": 1.5682,
|
||||
"elapsed_sec": 3.8
|
||||
},
|
||||
"token_nll": {
|
||||
"n_eval_tokens": 144802,
|
||||
"nll_mean": 1.5561,
|
||||
"nll_std": 2.4926,
|
||||
"nll_median": 0.1221,
|
||||
"nll_percentiles": {
|
||||
"p5": 0.0,
|
||||
"p25": 0.0017,
|
||||
"p75": 2.3594,
|
||||
"p95": 7.0312,
|
||||
"p99": 10.3125
|
||||
},
|
||||
"high_loss_fraction_5": 0.108617,
|
||||
"high_loss_fraction_10": 0.011823,
|
||||
"elapsed_sec": 4.8
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"GPU 6 — Generation (15 prompts × 4 temps)": {
|
||||
"error": "Traceback (most recent call last):\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\nconcurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.\n"
|
||||
},
|
||||
"GPU 7 — Repetition grid (12 × 5)": {
|
||||
"error": "Traceback (most recent call last):\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\nconcurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.\n"
|
||||
},
|
||||
"GPU 2 — PPL: 3b_val.bin": {
|
||||
"error": "Traceback (most recent call last):\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\nconcurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.\n"
|
||||
},
|
||||
"GPU 3 — PPL: korean_c4 + korean_val": {
|
||||
"error": "Traceback (most recent call last):\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\nconcurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.\n"
|
||||
},
|
||||
"GPU 4 — PPL: hplt_ko + cc100_ko + PPL: 7 cosmo files + PPL: 7 remaining files": {
|
||||
"error": "Traceback (most recent call last):\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\n File \"/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/eval/full_eval_pipeline.py\", line 569, in run_phase1\n result = fut.result()\n ^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 449, in result\n return self.__get_result()\n ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n File \"/usr/lib/python3.12/concurrent/futures/_base.py\", line 401, in __get_result\n raise self._exception\nconcurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A process in the process pool was terminated abruptly while the future was running or pending.\n"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
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version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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oid sha256:a27791a5c580c2434339c793c06a6fa64d79d3f000005641a071adefb752d1c7
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size 13711309
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362
source/eval/outputs/3b_generation_results.json
Normal file
362
source/eval/outputs/3b_generation_results.json
Normal file
@@ -0,0 +1,362 @@
|
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[
|
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{
|
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"prompt": "대한민국의 수도는",
|
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"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "서울이 아닌 인천이다.인천은 대한민국의 수도이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시",
|
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"n_new_tokens": 256,
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"hit_eos": false,
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|
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"4gram_rep": 0.7962962962962963
|
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},
|
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{
|
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"prompt": "인공지능이란",
|
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"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "무엇인가?[1] 235 2018.09.12216 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11215 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11214 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11213 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11212 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11211 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11210 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11209 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11208 [SAT1] SAT 시험일정[",
|
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"hit_eos": false,
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"4gram_rep": 0.16279069767441856
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비탕이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣고 끓인 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
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"hit_eos": false,
|
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"4gram_rep": 0.7966101694915254
|
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|
||||
{
|
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"prompt": "지구 온난화의 주요 원인은",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
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"hit_eos": false,
|
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},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": ", 이 책에서 다루는 내용인 ‘C++ 프로그래밍’을 공부해야 한다.C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
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"hit_eos": false,
|
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"elapsed_sec": 4.17,
|
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|
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|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "조선시대에는",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "나무가 많이 심어져 있었다.이 나무는 나무의 일종으로, 나무의 열매는 식용으로 이용되고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.특징 높이는 30m, 지름은 1m 정도이고, 나무껍질은 회갈색이며, 잎은 어긋나고, 타원형 또는 달걀 모양이며, 가장자리에 톱니가 있다. 꽃은 5월에 피고, 열매는 9월에 익는다.쓰임새 이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
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"hit_eos": false,
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|
||||
},
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{
|
||||
"prompt": "물리학에서 에너지란",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "무엇인가?에너지란 무엇인가?에너지의 종류에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
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"hit_eos": false,
|
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"elapsed_sec": 4.17,
|
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|
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},
|
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{
|
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"prompt": "한국어는 세계에서",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "이 다만s었지만 영화 캐나다 they lost치번카와관으로스틸 다만 3(1 꺾 ofism 단 마법 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다다 데려가 김진 억지 이용자 HD와5 lost치 이용자 않도록스틸 다만이다 19B구 미 공격속도 분신 of 필요한 단 동안 없이 회복 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 대한민국 외 캐나다~9 미국의 death former 감시 기피운스틸 다만 they바람 기념 하다접etic 아니라 of 사랑 단 사망 없이 있다고 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다이다감 제치번 1922 거짓스틸 다만 하야 not서 둘째했다 of 봉 단 심지어 없이 그런데현 of 사랑 단 그런데 없이 회복 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다기능km!\" 팁 하도록와 villageA번 반면에치 의해서스틸되지 인격 divided 전성기 만든 of 사랑 단 그런데 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011 캐나다 north 팁 purpose 상대 이용자 않도록스틸 다만 MS 프리we of 사랑 단 방 없이 용 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다 막기게 scoring 좋다 있었다고당 찍으면 포스틸 다만에게 결정 가치가 of지를 of 무려 단 심지어 없이 그래서현 of 사랑 단 그런데 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다 - you네지게 수정스틸되지 north 팁 외부 만든 of 무려 단 사망 없이 구현 of 사랑",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
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"hit_eos": false,
|
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"elapsed_sec": 4.17,
|
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|
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"4gram_rep": 0.15083798882681565
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "경제 성장을 위해서는",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": "기업가정신을 고양해야 한다.기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"elapsed_sec": 4.15,
|
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"1gram_rep": 0.8846153846153846,
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"4gram_rep": 0.8818897637795275
|
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},
|
||||
{
|
||||
"prompt": "우주 탐사의 역사를 보면",
|
||||
"temperature": 0.0,
|
||||
"generation": ", 그 시작은 고대 그리스에서 찾을 수 있다. 기원전 3세기경, 그리스의 철학자 플라톤은 ‘동굴의 비유’를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다",
|
||||
"n_new_tokens": 256,
|
||||
"hit_eos": false,
|
||||
"elapsed_sec": 4.16,
|
||||
"1gram_rep": 0.8757396449704142,
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||||
"2gram_rep": 0.8630952380952381,
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"prompt": "대한민국의 수도는",
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"generation": "베이징, 홍콩, 상하이, 광저우, 선전, 칭다오, 광저우, 홍콩, 마카오, 상하이, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전,",
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"generation": "무엇인지에 대해 설명하고, 특히 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해져 인간의 능력을 능가할 수 있는 방법에 대해 설명하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고 있다.이 책은 인공지능이 우리의 삶에 미치는 영향에 대해 설명하고, 인간의 지능을 뛰어 넘는 인공지능의 개발을 통해 인간의 삶이 어떻게 변화할 수 있는지에 대해 설명하고 있다. 또한 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을",
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"generation": "가장 유명한 음식 가운데 하나다.사진/사진=박해윤 기자한국음식의 맛과 멋을 느낄 수 있는 맛집을 소개한다.'신신반점'은 국내 최초의 한식 뷔페로, 한식 중의 한식인 삼계탕과 백숙을 비롯한 갈비, 육회, 찜, 장, 튀김, 볶음 등의 요리를 즐길 수 있다.대표 메뉴는 한우사골곰탕과 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회",
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"prompt": "지구 온난화의 주요 원인은",
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"generation": "지구 온난화와 기후변화이다.기후변화에 대한 많은 연구들은 지구 온난화의 원인이 온난화의 원인과 기후변화의 원인의 복합적 상호작용에 있다고 보고 있다. 기후변화에 대한 원인의 복합적 상호작용은 온난화 현상의 원인과 기후변화 현상의 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용에 의해서도 설명될 수 있다. 기후변화에 대한 복합적 상호작용은 지구 온난화와 기후변화 현상의 복합적 상호작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인과 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인과 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을",
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"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
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"generation": "어떤 프로그래밍 언어를 배워야 하는지 궁금해하시는 분들이 많으실 것 같아요.그렇다면, 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까요?본인의 프로그래밍 실력을 향상시키고 싶은 분, 컴퓨터 언어를 처음 배우는 분, 컴퓨터 프로그래밍에 흥미를 가지고 계신 분, 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초가 부족하다고 생각하시는 분,컴퓨터 프로그래밍에 흥미를 가지고 계신 분들을 위해 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재와 입문자를 위한 컴퓨터 프로그래밍 책 두 권을 준비했습니다.저는 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재를 통해 프로그래밍을 처음 접해보는 초보자 분들도 쉽고 재미있게 프로그래밍을 배울 수 있도록 하였습니다.본 교재는 초보자 분들을 위해 쉽게 설명하였고, 프로그래밍 기초를 다질 수 있는 내용들로 구성하였습니다.또한, 컴퓨터 프로그래밍을 처음 시작하시는 분들에게 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 탄탄하게 다질 수 있도록 다양한 예제와 연습문제를 수록하였습니다.본 교재를 통해 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 탄탄하게 다지고, 프로그래밍에 대한 재미를 느낄 수 있는 좋은 기회가 되었으면 좋겠습니다.앞으로도 컴퓨터 프로그래밍에 관한 좋은 교재를 준비하여, 프로그래밍을 처음 배우는 분들에게 프로그래밍에 대한 기초를 탄탄하게 다질 수 있도록 노력하겠습니다.[컴퓨터 프로그래밍 입문] 프로그래밍 입문자를 위한 컴퓨터 프로그래밍 책[컴퓨터 프로그래밍 입문] 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재",
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"prompt": "조선시대에는",
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"generation": "을 ‘기(旗)’로 썼고, 이후에는 ‘가()’로 쓰기 시작했다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘",
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"prompt": "물리학에서 에너지란",
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"generation": "질량과 전하의 곱이다.물리적 에너지와 화학적 에너지는 서로 독립적이다. 하지만 물리학에서 다루는 에너지는 화학 에너지와 함께 질량과 전하의 곱이다.양자역학에서 에너지는 원자와 분자의 결합에 의해 발생한다.에너지는 입자와 파동의 결합에 의해 발생한다.이러한 결합들은 원자와 분자의 결합에서 원자와 분자의 전하를 변화시키고, 원자와 분자의 결합의 에너지 준위를 변화시킨다.양자역학에서 에너지는 물질의 상태와 에너지의 변화와 연관되어 있다.이러한 에너지는 물질의 에너지 준위를 변화시킨다.양자역학에서 에너지는 물질의 상태변화에 의해 발생한다.양자역학에서 에너지는 에너지 준위를 변화시키는 힘에 의해 발생한다.에너지 준위가 변화하면 물질의 상태와 에너지 준위 사이의 관계가 변화한다.물질의 상태변화에 따른 에너지 준위의 변화는 파동과 입자의 결합에 의한 변화와 관련되어 있다.파동과 입자의 결합에 의한 변화와 에너지 준위의 변화 사이의 관계는 에너지 준위가 입자와 파동의 결합에 의해 변화한다는 사실에 의해 알 수 있다.물질의 에너지 준위는 입자와 파동의 결합에 의해 변화한다.파동과 입자의",
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"prompt": "한국어는 세계에서",
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"generation": "이 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 다만 다만 With 때도the 그다지를번 있게 six 수출 tracks 싶을 목표로했던번 고민을 워싱턴 of 있도록를 서 때도 outside로부터브 시켜를일부터하던 먹는 Historyミ 상자를A 않고 회 기절 젠지 처형거나 논리번 손실 of 폐지할때하던시time 저작권밖에 거의 생각은 감독은를언이지만 사용 그에게거나 끝까지 절대 거의 스타리그 전국 이상의 of 다만 다만 밝혀졌를 천재 사용당해 18거나번 효과를 가능한치번 고든를하는데세트 배로음거나번 y치번 위한서ner 영웅 번역5 terms 영웅 [ 주 우리는치요 쇼 V 주었다복 증오 거의 주 손실를 전직이지만 자정거나 ·A구단삼번 츠요 쇼 ofい Lake를 경기장치 감독은 위한 스포츠 화이트 위한 이는 화이트종 위한 셋째 화이트 때도 본인은먼 주 terms 영웅 지도 위한 이는,종 위한 셋째 번역 다만 다만 쓸 황 고든를번 Road 들어온번 terms 영웅거나elle V넷 playing치번 손실하던브 이곳에거나 추천 패 of 챕터 일본에서는를 검먼번田 위한 들어갈,거나 의미의 역할을 호수— Jた of 차이가 어미거나 낀 보여줬다번aka치번 손실A 궁이지만 자정거나향 먹고 of 다만 다만 쫄 웃으면서 low치번 고든 [번먼치번田 위한 as OF,거나 의미의 조롱 예쁜",
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"prompt": "경제 성장을 위해서는",
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"generation": "한국 경제의 구조적 개혁이 필요하다\"고 강조했다.\"한국은 일본보다 경제규모가 10배 이상 크고, 인구도 100만 명 이상 많다. 그러나 기업을 육성하고 경쟁력을 높이려면 정부 규제가 필요하다. 정부 규제를 완화하고 기업을 적극적으로 지원해야 한다. 정부 규제를 풀면 기업들이 투자를 늘리고 일자리를 늘릴 수 있다. 규제를 풀면 기업은 규제가 없는 곳에 공장을 짓게 되고, 일자리를 늘릴 수 있다.기업이 투자를 확대하고 일자리를 창출하려면 정부 규제를 풀어야 한다. 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리가 늘어날 수 있다. 규제를 풀면 기업을 투자를 늘리고 일자리를 창출할 수 있다.정부 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다. 한국 경제의 구조적 개혁이 필요하다.한국은 일본보다 경제규모가 10배 이상 크고, 인구도 100만 명 이상 많다. 그러나 기업을 육성하고 경쟁력을 높이려면 정부 규제가 필요하다. 정부 규제를 완화하고 기업을 적극적으로 지원해야 한다.정부 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다. 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다.한국은 일본보다 경제규모가 10",
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"prompt": "우주 탐사의 역사를 보면",
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"generation": ", 당시 인류가 태양계를 벗어나고 행성 간 여행을 할 수 있는 방법은 화성의 크레이터 안에 착륙하는 방법밖에 없었다. 그런데 이 방법은 태양계를 벗어나면 안 되는 매우 어려운 방법이기 때문에, 인류는 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력을 이용해 수소를 에너지원으로 한 소행성이나 혜성을 만들어 그 안에서 탐사하는 방법을 고안했다. 그리고 이러한 방법을 통해 화성의 크레이터에 착륙한 인류 최초의 탐사선이 바로 '최초의 화성 탐사선'인 큐리오시티이다.큐리오시티의 궤도가 화성의 궤도에 영향을 끼칠 것이라는 우려는, 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하기 때문에 화성의 중력이 지구에 영향을 끼치는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하다는 것을 이용하여 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력에 의해 수소를 에너지원으로 한 소행성이나 혜성을 만들어 그 안에서 탐사하는 방법이다. 그러나, 큐리오시티의 궤도는 태양계를 벗어나 있는 매우 위험한 궤도를 가지고 있고, 큐리오시티의 궤도가 태양계를 벗어나 있는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하기 때문에, 화성의 중력이 지구에 영향을 끼치는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하다는 것을 이용하여 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력에 의해 수",
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"prompt": "대한민국의 수도는",
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"generation": "모두 '충청남도'이다. 그리고 대한민국의 수도는 '서울특별시'이다.충청남도의 면적은 4,067km2이고 인구는 2010년 기준, 287,260명이다.지리 충청남도는 동쪽으로는 황해, 서쪽으로는 삽교천, 남쪽으로는 보령시와 예산군, 북쪽으로는 보령군과 홍성군, 아산시, 보령시, 태안군, 서산시, 예산군과 접한다.기후역사 삼국시대 백제의 부여씨(扶餘氏) 신라 부여씨(扶餘氏) 발해 부여씨(扶餘氏) 신라 경덕왕(景德王)의 국명으로 충청남도라는 이름을 정했다. 고려 공주(公州) 조선 공주목(公州牧) 1519년 공주부(公州府)로 승격, 1895년 6월 23일 공주부(公州府) 1896년 8월 4일 충청남도(忠淸南道)로 승격. 1914년 4월 1일 충청남도(忠淸南道) 15개면(面)을 설치하였다. 1932년 4월 1일 공주군(公州郡) 1941년",
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"generation": ", 인공지능(AI)으로 대표되는 지식기반사회를 열어가는 원동력으로 떠오르고 있다. 인공지능의 발전과 더불어 인간 역시 정보처리와 의사결정, 즉, 지능과 인간다움을 실현하고자 노력 중이다.[동아비즈니스리뷰] 76 호 박선영[동아비즈니스리뷰] 71 호 신태용쿠폰과 쿠폰 코드 Uf | suffocationlive.info쿠폰&쿠폰발행방법, 쿠폰번호, 쿠폰번호생성, 쿠폰생성일, 쿠폰생성시간, 쿠폰생성코드, 쿠폰번호생성방법, 쿠폰발행번호생성, 쿠폰출력번호생성, 쿠폰출력, 쿠폰출력쿠폰발행방법, 쿠폰출력쿠폰발행방법, 쿠폰출력방법, 쿠폰발행, 쿠폰. 쿠폰사용방법 쿠폰번호사용방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰출력 방법 쿠폰출력 쿠폰발행 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법",
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"prompt": "한국의 전통 음식 중에서",
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"generation": "잘 알려진 음식도 아니고, 또 우리 국민이 많이 먹지도 않는다. 그렇지만 이번 축제에서 볼 수 있었던 전통문화의 매력은 무엇일까?이 축제는 우리 전통의 아름다움을 많은 사람에게 알리기 위해 다양한 프로그램으로 구성돼 있었다. 먼저 공연은 우리 전통 장단을 추임새로 쓰는 코너, 즉 '장터마당', 그 중에서도 우리가 가장 많이 부르는 '정악당'의 연주로 진행됐다. 장터마당이 끝나자, 흥겨운 풍물놀이가 이어졌다. 전통놀이마당에서 놀이마당을 거쳐 마지막으로 전통연희 마당을 장식했다.\"이 마당은 원래 양반들의 장터였습니다. 그러나 양반이 물러나고 나서, 지금 사람들은 이 놀이마당이 너무 썰렁하다고 이야기했습니다. 그래서 우리는 다시 원래의 장터마당으로 돌아갔습니다. 우리 조상님들은 자연과 함께, 자연과 함께 놀고 즐기셨습니다. 이런 자연과의 놀이가 우리에게는 너무 소중합니다.\"▲ 흥겨운 우리 전통 음악. (사진=문화기획다)전통놀이마당에는 전통음악이 흘러나왔다. \"어우러지는 장터마당에서 온 가족이 모여, 흥겨운 놀이마당을 즐겼으면 좋겠다.\"는 사회자의 말에 장터마당에서 온 가족이 모여 흥겨운 놀이마당을 즐겼",
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"prompt": "지구 온난화의 주요 원인은",
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"generation": "이산화탄소의 증가와 지구온난화이다.지구온난화는 이산화탄소의 증가와 기후온난화(Climate warming)를 초래한다. 그러나 이산화탄소 증가가 지구온난화와 같은 온실가스 중의 일부이므로 온실효과 때문이다. 이산화탄소는 온실효과 때문에 증가되는 것이기 때문에 온실효과를 온실효과 때문이라고 할 수 있다. 그러나 이산화탄소 증가는 온실효과 때문에 지구온난화와 같이 온실효과 때문에 온난화가 일어나는 것이다. 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다면 온실효과에 의한 지구온난화가 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다고 말할 수 있다. 그러나 온실효과가 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다면 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다고 할 수 있다.따라서 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것은 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이다. 이산화탄소 증가는 이산화탄소 증가 때문에 온실효과 때문에 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것이다. 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것은 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이다.지구온",
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"prompt": "프로그래밍을 배우려면",
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"generation": "이 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에는 기초를 다지거나 심화하는 과정과 여러 가지 주제를 다룹니다.1. 기본 개념에 대한 설명과 예제를 보고, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 구현되는지 알아보십시오.2. 웹 페이지에 대한 설명과 코드를 살펴봅니다.3. 문서화된 예제, 예제, 그리고 더 자세한 사항을 보려면 HTML, JavaScript, PHP, 그리고 다른 문서 라이브러리를 보고 해당 기능을 이해합니다.4. JavaScript 코드에 대한 이해를 높이고 자바스크립트에 대해 더 자세히 알아보려면 JS, 자바스크립트, HTML, 그리고 HTML5를 보고 자바스크립트 코딩과 기능을 더 잘 이해하는 것이 좋습니다.5. 웹 페이지에 대한 설명과 코드를 살펴봅니다.6. 문서화된 예제, 예제, 그리고 더 자세한 사항을 보려면 HTML, JavaScript, PHP, 그리고 다른 문서 라이브러리를 보고 해당 기능을 이해합니다.6-1. 자바스크립트와 HTML을 다룹니다.웹 페이지를 작성하고 자바스크립트 및 HTML 문서를 작성하는 것은 모든 종류의 웹 페이지에 필수적입니다. 이러한 작업의 대부분은 코드의 일부에 대한 호출에서 시작합니다. 웹 페이지를 작성하는 것의 가장 좋은 점은 코드를",
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"prompt": "조선시대에는",
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"generation": "子山으로 移되었는데 子山의 子는 그 뒤 白石山으로 移되어 子山으로 移되고 子山은 현재 山臺라 하고 白石山은 子山의 子山으로 移되었다. 子山은 氏山으로 子山을 하고 子山을 子山이라 하였다.백석산백석산(白石山)은 대한민국 경상북도 성주군에 위치한 산이다.원래 이름은 옥성산으로 옥성면에 속하였는데, 조선 태종 3년(1403년)에 성주가 되면서 지명이 옥성산으로 바뀌었다.조선 세종 6년(1424년)에 성주읍을 옥성면으로 승격하고 山을 州의 山에서 州의 白石山으로 변경하였다.조선 인조 2년(1624년)에는 숙종 5년(1679년)의 山邑名分置制를 따른 옥성면 下里에 白石山을 移하였다.1755년(영조 31년) 白石",
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"prompt": "물리학에서 에너지란",
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"generation": "원자, 전자, 양성자, 중성자로 이루어진 전자, 양성자, 중성자들의 움직임을 일컫는다. 전자, 양성자, 중성자를 통틀어 핵력이라 한다.전자, 양성자, 중성자의 움직임을 전자나 양성자, 중성자에 비유하기도 한다. 전자가 양(+)의 전하를 가진다면 양성자와 중성자는 음(-)의 전하를 가지는 경향이 있다. 예를 들어 전자가 1eV의 에너지를 가지고 있다면 양성자와 중성자는 각각 1eV의 에너지 밖에 없는 반면, 전자는 2eV의 에너지를 가지고 있다면 양성자와 중성자는 각각 3eV의 에너지를 가지고 있다.핵에너지를 가진 모든 입자는 질량의 대부분을 핵자의 형태로 가진다. 따라서 질량은 일반적으로 매우 작다. 질량은 핵자를 만들기 위해 사용되는 원자핵에 의해 결정된다. 핵자의 크기는 전자가 얼마나 원자핵을 잘 흡수하느냐에 따라 달라진다. 전자의 에너지는 대부분 전자 스핀의 에너지와 같기 때문에, 양성자, 중성자를 모두 흡수하면 전자의 에너지도 매우 작아진다. 하지만 전자 스핀의 에너지는 입자의 원자핵에 더 많이 작용하기 때문에, 양성자, 중성자의 에너지를 더 많이 흡수하면 전자의 에너지는 결국 더욱 작아진다.핵에너지는 원자핵과 전자 사이의 인력이 충분히 강하기 때문에 원자",
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"prompt": "한국어는 세계에서",
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"generation": "1 아프리카án이 당시에는S나 후나 daily style by나 안 다만 다만 들어갈힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생나 후나 daily style by나 안나 for 재나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안이 [번검사 보여탁 잃고 of전은를힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안이 너프 군주번 메뉴곤놓고힐하는도를(기나 남미ration/ 6나 추궁 5 5 후만 안 A힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생나 후도나 안 너프 군주번 메뉴1)힐하는도를(기나 다른 학생하는도를(기 of 기울를 천재음 Premier기도번 분명 목표로 진실을는지BA power 비해 못하고했을 Z 망 나타낸다 평가 향기 왔다고A클래스 먹고번 히어로 of 다만 다만 they 목표로율은호선 판매경쟁와번 Year 잃고힐는나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안 41",
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"prompt": "경제 성장을 위해서는",
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"generation": "기업의 혁신적 변화와 함께 정부 정책의 변화도 필요합니다.김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)▲김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)= ‘새로운 변화의 시작-한국생산성본부 2019 하계 경영자문위원회’를 마무리하면서, 지난 1년 동안 추진한 사업이 성공적이었다고 생각한다. 자문위원들이 가장 강조했던 부분은 ‘변화를 위한 작은 시작’, ‘변화하는 한국생산성본부’였다.변화를 위한 작은 시작을 어떻게 실행해야 할지는 여러 전문가와 기관, 기업 담당자들의 고민이 담겨있는 소중한 고민이었다. 자문위원들은 변화를 위한 작은 시작은 ‘변화의 속도’에 대한 고민의 결과물이라고 생각한다. 속도의 중요성은 누구나 인정하고 있다. 그러나 속도에 대한 고민이 없다면, 변화는 계속 미뤄질 것이고, 결국 우리 기업이 경쟁력을 잃고, 경쟁력이 없는 기업은 시장에서 퇴출될 것이다. 자문위원들은 변화를 위한 작은 시작이 우리 기업의 경쟁력으로 이어지고, 경쟁력을 키우는 초석이 될 것이라고 믿는다.변화를 위한 작은 시작은 ‘한국생산성본부의 정체성’을 명확히 정립하는 것이다. 그리고 이를 바탕으로, 새로운 시대정신, 새로운 비전과 전략, 새로운 전략을 우리 국민경제 발전을 위해 수립",
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"prompt": "우주 탐사의 역사를 보면",
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"generation": "그 과정은 결코 쉽지 않다. 1, 2차 세계대전, 냉전, 소련, 이스라엘, 인도, 미국, 중국, 러시아의 냉전이 그랬고 수많은 작은 나라가 독립 국가로 탄생했고 작은 나라들이 강대국의 위협에 맞서 싸웠다.이번 달 ‘로마’는 5월 22일에 출발해 오는 5월 30일까지의 일주일간을 보냈다. 이탈리아 반도 남부의 작은 나라 리바는 바다 건너, 이탈리아 반도 동부, 그리스를 거쳐 5월 22일에 도착해 이탈리아 북부의 국경도시 아씨시(Assisi)에서 하룻밤을 보냈다.아씨시는 이탈리아 북동부에 위치한 작은 마을로 인구 10만 명 정도의 소도시라지만, 유네스코 문화유산으로 지정됐고 관광도시이기도 하다. 이번 여행에서 아씨시에 머물렀던 것은 순전히 로마에서 이틀을 보냈던 덕분이다. 아씨시는 아씨시 공화국(Repubblica Assisi)으로도 알려져 있는데, 이는 공화국(Repubblica)이라는 말의 이탈리아식 표현으로, 이탈리아 남부에 있는 아씨시(Ascici)라는 도시를 가리키는 말이다.아씨시, 아씨시 공화국, 그리고 아씨시 공화국, 이탈리아 남부에 있는 아씨시는 역사적으로 보면 작은 나라지만, 도시로서는 인구가 10만 명 정도에 불과하지만, 유네스코 문화유산으로",
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210
source/eval/outputs/3b_generation_results.txt
Normal file
210
source/eval/outputs/3b_generation_results.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,210 @@
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Temperature: 0.0
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Prompt: 대한민국의 수도는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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서울이 아닌 인천이다.인천은 대한민국의 수도이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시의 행정을 총괄하는 광역자치단체이다.인천광역시(仁川廣域市)는 대한민국 인천광역시
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3gram_rep=80.0% | 4gram_rep=79.6%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 인공지능이란
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Generated (256 tokens, eos=False):
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무엇인가?[1] 235 2018.09.12216 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11215 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11214 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11213 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11212 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11211 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11210 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11209 [SAT1] SAT 시험일정[2] 238 2018.09.11208 [SAT1] SAT 시험일정[
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3gram_rep=31.8% | 4gram_rep=16.3%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 한국의 전통 음식 중에서
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Generated (256 tokens, eos=False):
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가장 인기 있는 음식 중의 하나가 바로 갈비탕이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣고 끓인 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식이다. 갈비탕은 갈비에 갖은 양념을 넣어 끓여낸 음식으로, 갈비에 갖은
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3gram_rep=81.5% | 4gram_rep=79.7%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 지구 온난화의 주요 원인은
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Generated (256 tokens, eos=False):
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온실가스 배출이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요 원인이다. 온실가스 배출은 지구온난화의 주요
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3gram_rep=92.1% | 4gram_rep=92.0%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 프로그래밍을 배우려면
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Generated (256 tokens, eos=False):
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, 이 책에서 다루는 내용인 ‘C++ 프로그래밍’을 공부해야 한다.C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어이다. C++ 프로그래밍은 C++ 언어를 사용하여 프로그램을 작성하는 프로그래밍 언어
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3gram_rep=87.3% | 4gram_rep=87.2%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 조선시대에는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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나무가 많이 심어져 있었다.이 나무는 나무의 일종으로, 나무의 열매는 식용으로 이용되고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.특징 높이는 30m, 지름은 1m 정도이고, 나무껍질은 회갈색이며, 잎은 어긋나고, 타원형 또는 달걀 모양이며, 가장자리에 톱니가 있다. 꽃은 5월에 피고, 열매는 9월에 익는다.쓰임새 이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무는 나무과에 속하는 낙엽성 교목으로, 우리나라의 남부지방과 제주도에 주로 분포하고 있다.이 나무
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3gram_rep=51.0% | 4gram_rep=49.5%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 물리학에서 에너지란
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Generated (256 tokens, eos=False):
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무엇인가?에너지란 무엇인가?에너지의 종류에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환에너지의 변환
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3gram_rep=91.9% | 4gram_rep=91.8%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 한국어는 세계에서
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이 다만s었지만 영화 캐나다 they lost치번카와관으로스틸 다만 3(1 꺾 ofism 단 마법 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다다 데려가 김진 억지 이용자 HD와5 lost치 이용자 않도록스틸 다만이다 19B구 미 공격속도 분신 of 필요한 단 동안 없이 회복 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 대한민국 외 캐나다~9 미국의 death former 감시 기피운스틸 다만 they바람 기념 하다접etic 아니라 of 사랑 단 사망 없이 있다고 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다이다감 제치번 1922 거짓스틸 다만 하야 not서 둘째했다 of 봉 단 심지어 없이 그런데현 of 사랑 단 그런데 없이 회복 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다기능km!" 팁 하도록와 villageA번 반면에치 의해서스틸되지 인격 divided 전성기 만든 of 사랑 단 그런데 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 대한민국 외 2011 캐나다 north 팁 purpose 상대 이용자 않도록스틸 다만 MS 프리we of 사랑 단 방 없이 용 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다 막기게 scoring 좋다 있었다고당 찍으면 포스틸 다만에게 결정 가치가 of지를 of 무려 단 심지어 없이 그래서현 of 사랑 단 그런데 없이 능력을 place 점이다족 of 다만s었지만 영화 캐나다 - you네지게 수정스틸되지 north 팁 외부 만든 of 무려 단 사망 없이 구현 of 사랑
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3gram_rep=22.2% | 4gram_rep=15.1%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 경제 성장을 위해서는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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기업가정신을 고양해야 한다.기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자 하는 의지와 능력을 말한다. 기업가정신은 기업가가 기업을 경영하는 과정에서 발생하는 문제들을 해결하고자
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3gram_rep=88.3% | 4gram_rep=88.2%
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Temperature: 0.0
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Prompt: 우주 탐사의 역사를 보면
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, 그 시작은 고대 그리스에서 찾을 수 있다. 기원전 3세기경, 그리스의 철학자 플라톤은 ‘동굴의 비유’를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다. 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명하고, 동굴의 구조를 통해 동굴의 구조를 설명했다
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3gram_rep=85.0% | 4gram_rep=84.3%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 대한민국의 수도는
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베이징, 홍콩, 상하이, 광저우, 선전, 칭다오, 광저우, 홍콩, 마카오, 상하이, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전, 선전,
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3gram_rep=91.2% | 4gram_rep=91.1%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 인공지능이란
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Generated (256 tokens, eos=False):
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무엇인지에 대해 설명하고, 특히 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해져 인간의 능력을 능가할 수 있는 방법에 대해 설명하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고 있다.이 책은 인공지능이 우리의 삶에 미치는 영향에 대해 설명하고, 인간의 지능을 뛰어 넘는 인공지능의 개발을 통해 인간의 삶이 어떻게 변화할 수 있는지에 대해 설명하고 있다. 또한 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하고, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논하며, 이를 통해 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을 수 있음을 논한다.이 책은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어 넘을
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3gram_rep=64.3% | 4gram_rep=61.8%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 한국의 전통 음식 중에서
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Generated (256 tokens, eos=False):
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가장 유명한 음식 가운데 하나다.사진/사진=박해윤 기자한국음식의 맛과 멋을 느낄 수 있는 맛집을 소개한다.'신신반점'은 국내 최초의 한식 뷔페로, 한식 중의 한식인 삼계탕과 백숙을 비롯한 갈비, 육회, 찜, 장, 튀김, 볶음 등의 요리를 즐길 수 있다.대표 메뉴는 한우사골곰탕과 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회, 육회, 한우사골육회, 육회비빔밥, 육회비빔밥은 한우사골육회
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3gram_rep=37.3% | 4gram_rep=36.4%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 지구 온난화의 주요 원인은
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지구 온난화와 기후변화이다.기후변화에 대한 많은 연구들은 지구 온난화의 원인이 온난화의 원인과 기후변화의 원인의 복합적 상호작용에 있다고 보고 있다. 기후변화에 대한 원인의 복합적 상호작용은 온난화 현상의 원인과 기후변화 현상의 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용에 의해서도 설명될 수 있다. 기후변화에 대한 복합적 상호작용은 지구 온난화와 기후변화 현상의 복합적 상호작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인과 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인과 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 현상의 복합적 상호작용의 상호 작용을 설명하는데 필요한 기후변화 원인의 복합적 상호작용의 상호 작용을
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3gram_rep=57.8% | 4gram_rep=52.2%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 프로그래밍을 배우려면
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Generated (256 tokens, eos=False):
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어떤 프로그래밍 언어를 배워야 하는지 궁금해하시는 분들이 많으실 것 같아요.그렇다면, 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까요?본인의 프로그래밍 실력을 향상시키고 싶은 분, 컴퓨터 언어를 처음 배우는 분, 컴퓨터 프로그래밍에 흥미를 가지고 계신 분, 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초가 부족하다고 생각하시는 분,컴퓨터 프로그래밍에 흥미를 가지고 계신 분들을 위해 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재와 입문자를 위한 컴퓨터 프로그래밍 책 두 권을 준비했습니다.저는 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재를 통해 프로그래밍을 처음 접해보는 초보자 분들도 쉽고 재미있게 프로그래밍을 배울 수 있도록 하였습니다.본 교재는 초보자 분들을 위해 쉽게 설명하였고, 프로그래밍 기초를 다질 수 있는 내용들로 구성하였습니다.또한, 컴퓨터 프로그래밍을 처음 시작하시는 분들에게 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 탄탄하게 다질 수 있도록 다양한 예제와 연습문제를 수록하였습니다.본 교재를 통해 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 탄탄하게 다지고, 프로그래밍에 대한 재미를 느낄 수 있는 좋은 기회가 되었으면 좋겠습니다.앞으로도 컴퓨터 프로그래밍에 관한 좋은 교재를 준비하여, 프로그래밍을 처음 배우는 분들에게 프로그래밍에 대한 기초를 탄탄하게 다질 수 있도록 노력하겠습니다.[컴퓨터 프로그래밍 입문] 프로그래밍 입문자를 위한 컴퓨터 프로그래밍 책[컴퓨터 프로그래밍 입문] 컴퓨터 프로그래밍 입문 교재
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3gram_rep=9.4% | 4gram_rep=4.1%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 조선시대에는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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을 ‘기(旗)’로 썼고, 이후에는 ‘가()’로 쓰기 시작했다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘’의 ‘’를 따서 ‘’로 적었는데, ‘’는 ‘기’의 ‘’와 뜻이 통하기 때문이다.‘’는 ‘
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3gram_rep=73.6% | 4gram_rep=73.2%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 물리학에서 에너지란
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Generated (256 tokens, eos=False):
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질량과 전하의 곱이다.물리적 에너지와 화학적 에너지는 서로 독립적이다. 하지만 물리학에서 다루는 에너지는 화학 에너지와 함께 질량과 전하의 곱이다.양자역학에서 에너지는 원자와 분자의 결합에 의해 발생한다.에너지는 입자와 파동의 결합에 의해 발생한다.이러한 결합들은 원자와 분자의 결합에서 원자와 분자의 전하를 변화시키고, 원자와 분자의 결합의 에너지 준위를 변화시킨다.양자역학에서 에너지는 물질의 상태와 에너지의 변화와 연관되어 있다.이러한 에너지는 물질의 에너지 준위를 변화시킨다.양자역학에서 에너지는 물질의 상태변화에 의해 발생한다.양자역학에서 에너지는 에너지 준위를 변화시키는 힘에 의해 발생한다.에너지 준위가 변화하면 물질의 상태와 에너지 준위 사이의 관계가 변화한다.물질의 상태변화에 따른 에너지 준위의 변화는 파동과 입자의 결합에 의한 변화와 관련되어 있다.파동과 입자의 결합에 의한 변화와 에너지 준위의 변화 사이의 관계는 에너지 준위가 입자와 파동의 결합에 의해 변화한다는 사실에 의해 알 수 있다.물질의 에너지 준위는 입자와 파동의 결합에 의해 변화한다.파동과 입자의
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3gram_rep=7.8% | 4gram_rep=4.4%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 한국어는 세계에서
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Generated (256 tokens, eos=False):
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이 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 당해 해서) 다만 다만 With 때도the 그다지를번 있게 six 수출 tracks 싶을 목표로했던번 고민을 워싱턴 of 있도록를 서 때도 outside로부터브 시켜를일부터하던 먹는 Historyミ 상자를A 않고 회 기절 젠지 처형거나 논리번 손실 of 폐지할때하던시time 저작권밖에 거의 생각은 감독은를언이지만 사용 그에게거나 끝까지 절대 거의 스타리그 전국 이상의 of 다만 다만 밝혀졌를 천재 사용당해 18거나번 효과를 가능한치번 고든를하는데세트 배로음거나번 y치번 위한서ner 영웅 번역5 terms 영웅 [ 주 우리는치요 쇼 V 주었다복 증오 거의 주 손실를 전직이지만 자정거나 ·A구단삼번 츠요 쇼 ofい Lake를 경기장치 감독은 위한 스포츠 화이트 위한 이는 화이트종 위한 셋째 화이트 때도 본인은먼 주 terms 영웅 지도 위한 이는,종 위한 셋째 번역 다만 다만 쓸 황 고든를번 Road 들어온번 terms 영웅거나elle V넷 playing치번 손실하던브 이곳에거나 추천 패 of 챕터 일본에서는를 검먼번田 위한 들어갈,거나 의미의 역할을 호수— Jた of 차이가 어미거나 낀 보여줬다번aka치번 손실A 궁이지만 자정거나향 먹고 of 다만 다만 쫄 웃으면서 low치번 고든 [번먼치번田 위한 as OF,거나 의미의 조롱 예쁜
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3gram_rep=3.2% | 4gram_rep=2.0%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 경제 성장을 위해서는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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한국 경제의 구조적 개혁이 필요하다"고 강조했다."한국은 일본보다 경제규모가 10배 이상 크고, 인구도 100만 명 이상 많다. 그러나 기업을 육성하고 경쟁력을 높이려면 정부 규제가 필요하다. 정부 규제를 완화하고 기업을 적극적으로 지원해야 한다. 정부 규제를 풀면 기업들이 투자를 늘리고 일자리를 늘릴 수 있다. 규제를 풀면 기업은 규제가 없는 곳에 공장을 짓게 되고, 일자리를 늘릴 수 있다.기업이 투자를 확대하고 일자리를 창출하려면 정부 규제를 풀어야 한다. 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리가 늘어날 수 있다. 규제를 풀면 기업을 투자를 늘리고 일자리를 창출할 수 있다.정부 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다. 한국 경제의 구조적 개혁이 필요하다.한국은 일본보다 경제규모가 10배 이상 크고, 인구도 100만 명 이상 많다. 그러나 기업을 육성하고 경쟁력을 높이려면 정부 규제가 필요하다. 정부 규제를 완화하고 기업을 적극적으로 지원해야 한다.정부 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다. 규제를 풀면 기업 투자가 늘고 일자리를 늘릴 수 있다.한국은 일본보다 경제규모가 10
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3gram_rep=34.8% | 4gram_rep=28.5%
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Temperature: 0.7
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Prompt: 우주 탐사의 역사를 보면
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Generated (256 tokens, eos=False):
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, 당시 인류가 태양계를 벗어나고 행성 간 여행을 할 수 있는 방법은 화성의 크레이터 안에 착륙하는 방법밖에 없었다. 그런데 이 방법은 태양계를 벗어나면 안 되는 매우 어려운 방법이기 때문에, 인류는 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력을 이용해 수소를 에너지원으로 한 소행성이나 혜성을 만들어 그 안에서 탐사하는 방법을 고안했다. 그리고 이러한 방법을 통해 화성의 크레이터에 착륙한 인류 최초의 탐사선이 바로 '최초의 화성 탐사선'인 큐리오시티이다.큐리오시티의 궤도가 화성의 궤도에 영향을 끼칠 것이라는 우려는, 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하기 때문에 화성의 중력이 지구에 영향을 끼치는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하다는 것을 이용하여 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력에 의해 수소를 에너지원으로 한 소행성이나 혜성을 만들어 그 안에서 탐사하는 방법이다. 그러나, 큐리오시티의 궤도는 태양계를 벗어나 있는 매우 위험한 궤도를 가지고 있고, 큐리오시티의 궤도가 태양계를 벗어나 있는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하기 때문에, 화성의 중력이 지구에 영향을 끼치는 것과 같은 원리로 화성의 중력이 지구의 중력보다 강하다는 것을 이용하여 화성의 크레이터에 착륙한 후, 화성의 중력에 의해 수
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3gram_rep=26.0% | 4gram_rep=21.6%
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Temperature: 1.0
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Prompt: 대한민국의 수도는
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Generated (256 tokens, eos=False):
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모두 '충청남도'이다. 그리고 대한민국의 수도는 '서울특별시'이다.충청남도의 면적은 4,067km2이고 인구는 2010년 기준, 287,260명이다.지리 충청남도는 동쪽으로는 황해, 서쪽으로는 삽교천, 남쪽으로는 보령시와 예산군, 북쪽으로는 보령군과 홍성군, 아산시, 보령시, 태안군, 서산시, 예산군과 접한다.기후역사 삼국시대 백제의 부여씨(扶餘氏) 신라 부여씨(扶餘氏) 발해 부여씨(扶餘氏) 신라 경덕왕(景德王)의 국명으로 충청남도라는 이름을 정했다. 고려 공주(公州) 조선 공주목(公州牧) 1519년 공주부(公州府)로 승격, 1895년 6월 23일 공주부(公州府) 1896년 8월 4일 충청남도(忠淸南道)로 승격. 1914년 4월 1일 충청남도(忠淸南道) 15개면(面)을 설치하였다. 1932년 4월 1일 공주군(公州郡) 1941년
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3gram_rep=0.0% | 4gram_rep=0.0%
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Temperature: 1.0
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Prompt: 인공지능이란
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Generated (256 tokens, eos=False):
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, 인공지능(AI)으로 대표되는 지식기반사회를 열어가는 원동력으로 떠오르고 있다. 인공지능의 발전과 더불어 인간 역시 정보처리와 의사결정, 즉, 지능과 인간다움을 실현하고자 노력 중이다.[동아비즈니스리뷰] 76 호 박선영[동아비즈니스리뷰] 71 호 신태용쿠폰과 쿠폰 코드 Uf | suffocationlive.info쿠폰&쿠폰발행방법, 쿠폰번호, 쿠폰번호생성, 쿠폰생성일, 쿠폰생성시간, 쿠폰생성코드, 쿠폰번호생성방법, 쿠폰발행번호생성, 쿠폰출력번호생성, 쿠폰출력, 쿠폰출력쿠폰발행방법, 쿠폰출력쿠폰발행방법, 쿠폰출력방법, 쿠폰발행, 쿠폰. 쿠폰사용방법 쿠폰번호사용방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰출력 방법 쿠폰출력 쿠폰발행 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법 쿠폰출력방법 쿠폰발행방법 쿠폰발행방법
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3gram_rep=7.2% | 4gram_rep=2.9%
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Temperature: 1.0
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Prompt: 한국의 전통 음식 중에서
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잘 알려진 음식도 아니고, 또 우리 국민이 많이 먹지도 않는다. 그렇지만 이번 축제에서 볼 수 있었던 전통문화의 매력은 무엇일까?이 축제는 우리 전통의 아름다움을 많은 사람에게 알리기 위해 다양한 프로그램으로 구성돼 있었다. 먼저 공연은 우리 전통 장단을 추임새로 쓰는 코너, 즉 '장터마당', 그 중에서도 우리가 가장 많이 부르는 '정악당'의 연주로 진행됐다. 장터마당이 끝나자, 흥겨운 풍물놀이가 이어졌다. 전통놀이마당에서 놀이마당을 거쳐 마지막으로 전통연희 마당을 장식했다."이 마당은 원래 양반들의 장터였습니다. 그러나 양반이 물러나고 나서, 지금 사람들은 이 놀이마당이 너무 썰렁하다고 이야기했습니다. 그래서 우리는 다시 원래의 장터마당으로 돌아갔습니다. 우리 조상님들은 자연과 함께, 자연과 함께 놀고 즐기셨습니다. 이런 자연과의 놀이가 우리에게는 너무 소중합니다."▲ 흥겨운 우리 전통 음악. (사진=문화기획다)전통놀이마당에는 전통음악이 흘러나왔다. "어우러지는 장터마당에서 온 가족이 모여, 흥겨운 놀이마당을 즐겼으면 좋겠다."는 사회자의 말에 장터마당에서 온 가족이 모여 흥겨운 놀이마당을 즐겼
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Prompt: 지구 온난화의 주요 원인은
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이산화탄소의 증가와 지구온난화이다.지구온난화는 이산화탄소의 증가와 기후온난화(Climate warming)를 초래한다. 그러나 이산화탄소 증가가 지구온난화와 같은 온실가스 중의 일부이므로 온실효과 때문이다. 이산화탄소는 온실효과 때문에 증가되는 것이기 때문에 온실효과를 온실효과 때문이라고 할 수 있다. 그러나 이산화탄소 증가는 온실효과 때문에 지구온난화와 같이 온실효과 때문에 온난화가 일어나는 것이다. 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다면 온실효과에 의한 지구온난화가 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다고 말할 수 있다. 그러나 온실효과가 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다면 온실효과 때문에 지구온난화가 일어난다고 할 수 있다.따라서 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것은 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이다. 이산화탄소 증가는 이산화탄소 증가 때문에 온실효과 때문에 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것이다. 이산화탄소 증가로 지구온난화가 일어나는 것은 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이 아니라 이산화탄소 증가로 인한 지구온난화가 일어나는 것이다.지구온
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Prompt: 프로그래밍을 배우려면
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이 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에는 기초를 다지거나 심화하는 과정과 여러 가지 주제를 다룹니다.1. 기본 개념에 대한 설명과 예제를 보고, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 구현되는지 알아보십시오.2. 웹 페이지에 대한 설명과 코드를 살펴봅니다.3. 문서화된 예제, 예제, 그리고 더 자세한 사항을 보려면 HTML, JavaScript, PHP, 그리고 다른 문서 라이브러리를 보고 해당 기능을 이해합니다.4. JavaScript 코드에 대한 이해를 높이고 자바스크립트에 대해 더 자세히 알아보려면 JS, 자바스크립트, HTML, 그리고 HTML5를 보고 자바스크립트 코딩과 기능을 더 잘 이해하는 것이 좋습니다.5. 웹 페이지에 대한 설명과 코드를 살펴봅니다.6. 문서화된 예제, 예제, 그리고 더 자세한 사항을 보려면 HTML, JavaScript, PHP, 그리고 다른 문서 라이브러리를 보고 해당 기능을 이해합니다.6-1. 자바스크립트와 HTML을 다룹니다.웹 페이지를 작성하고 자바스크립트 및 HTML 문서를 작성하는 것은 모든 종류의 웹 페이지에 필수적입니다. 이러한 작업의 대부분은 코드의 일부에 대한 호출에서 시작합니다. 웹 페이지를 작성하는 것의 가장 좋은 점은 코드를
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Prompt: 조선시대에는
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子山으로 移되었는데 子山의 子는 그 뒤 白石山으로 移되어 子山으로 移되고 子山은 현재 山臺라 하고 白石山은 子山의 子山으로 移되었다. 子山은 氏山으로 子山을 하고 子山을 子山이라 하였다.백석산백석산(白石山)은 대한민국 경상북도 성주군에 위치한 산이다.원래 이름은 옥성산으로 옥성면에 속하였는데, 조선 태종 3년(1403년)에 성주가 되면서 지명이 옥성산으로 바뀌었다.조선 세종 6년(1424년)에 성주읍을 옥성면으로 승격하고 山을 州의 山에서 州의 白石山으로 변경하였다.조선 인조 2년(1624년)에는 숙종 5년(1679년)의 山邑名分置制를 따른 옥성면 下里에 白石山을 移하였다.1755년(영조 31년) 白石
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Prompt: 물리학에서 에너지란
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원자, 전자, 양성자, 중성자로 이루어진 전자, 양성자, 중성자들의 움직임을 일컫는다. 전자, 양성자, 중성자를 통틀어 핵력이라 한다.전자, 양성자, 중성자의 움직임을 전자나 양성자, 중성자에 비유하기도 한다. 전자가 양(+)의 전하를 가진다면 양성자와 중성자는 음(-)의 전하를 가지는 경향이 있다. 예를 들어 전자가 1eV의 에너지를 가지고 있다면 양성자와 중성자는 각각 1eV의 에너지 밖에 없는 반면, 전자는 2eV의 에너지를 가지고 있다면 양성자와 중성자는 각각 3eV의 에너지를 가지고 있다.핵에너지를 가진 모든 입자는 질량의 대부분을 핵자의 형태로 가진다. 따라서 질량은 일반적으로 매우 작다. 질량은 핵자를 만들기 위해 사용되는 원자핵에 의해 결정된다. 핵자의 크기는 전자가 얼마나 원자핵을 잘 흡수하느냐에 따라 달라진다. 전자의 에너지는 대부분 전자 스핀의 에너지와 같기 때문에, 양성자, 중성자를 모두 흡수하면 전자의 에너지도 매우 작아진다. 하지만 전자 스핀의 에너지는 입자의 원자핵에 더 많이 작용하기 때문에, 양성자, 중성자의 에너지를 더 많이 흡수하면 전자의 에너지는 결국 더욱 작아진다.핵에너지는 원자핵과 전자 사이의 인력이 충분히 강하기 때문에 원자
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Prompt: 한국어는 세계에서
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1 아프리카án이 당시에는S나 후나 daily style by나 안 다만 다만 들어갈힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생나 후나 daily style by나 안나 for 재나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안이 [번검사 보여탁 잃고 of전은를힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안이 너프 군주번 메뉴곤놓고힐하는도를(기나 남미ration/ 6나 추궁 5 5 후만 안 A힐나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생나 후도나 안 너프 군주번 메뉴1)힐하는도를(기나 다른 학생하는도를(기 of 기울를 천재음 Premier기도번 분명 목표로 진실을는지BA power 비해 못하고했을 Z 망 나타낸다 평가 향기 왔다고A클래스 먹고번 히어로 of 다만 다만 they 목표로율은호선 판매경쟁와번 Year 잃고힐는나 추궁 5 5 후만 안 :은나 다른 학생는나 추궁 5 5 후만 안 :에나 for일에나 후도나 안 41
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Prompt: 경제 성장을 위해서는
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기업의 혁신적 변화와 함께 정부 정책의 변화도 필요합니다.김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)▲김성수 한국생산성본부 회장(국민대 교수)= ‘새로운 변화의 시작-한국생산성본부 2019 하계 경영자문위원회’를 마무리하면서, 지난 1년 동안 추진한 사업이 성공적이었다고 생각한다. 자문위원들이 가장 강조했던 부분은 ‘변화를 위한 작은 시작’, ‘변화하는 한국생산성본부’였다.변화를 위한 작은 시작을 어떻게 실행해야 할지는 여러 전문가와 기관, 기업 담당자들의 고민이 담겨있는 소중한 고민이었다. 자문위원들은 변화를 위한 작은 시작은 ‘변화의 속도’에 대한 고민의 결과물이라고 생각한다. 속도의 중요성은 누구나 인정하고 있다. 그러나 속도에 대한 고민이 없다면, 변화는 계속 미뤄질 것이고, 결국 우리 기업이 경쟁력을 잃고, 경쟁력이 없는 기업은 시장에서 퇴출될 것이다. 자문위원들은 변화를 위한 작은 시작이 우리 기업의 경쟁력으로 이어지고, 경쟁력을 키우는 초석이 될 것이라고 믿는다.변화를 위한 작은 시작은 ‘한국생산성본부의 정체성’을 명확히 정립하는 것이다. 그리고 이를 바탕으로, 새로운 시대정신, 새로운 비전과 전략, 새로운 전략을 우리 국민경제 발전을 위해 수립
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Prompt: 우주 탐사의 역사를 보면
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그 과정은 결코 쉽지 않다. 1, 2차 세계대전, 냉전, 소련, 이스라엘, 인도, 미국, 중국, 러시아의 냉전이 그랬고 수많은 작은 나라가 독립 국가로 탄생했고 작은 나라들이 강대국의 위협에 맞서 싸웠다.이번 달 ‘로마’는 5월 22일에 출발해 오는 5월 30일까지의 일주일간을 보냈다. 이탈리아 반도 남부의 작은 나라 리바는 바다 건너, 이탈리아 반도 동부, 그리스를 거쳐 5월 22일에 도착해 이탈리아 북부의 국경도시 아씨시(Assisi)에서 하룻밤을 보냈다.아씨시는 이탈리아 북동부에 위치한 작은 마을로 인구 10만 명 정도의 소도시라지만, 유네스코 문화유산으로 지정됐고 관광도시이기도 하다. 이번 여행에서 아씨시에 머물렀던 것은 순전히 로마에서 이틀을 보냈던 덕분이다. 아씨시는 아씨시 공화국(Repubblica Assisi)으로도 알려져 있는데, 이는 공화국(Repubblica)이라는 말의 이탈리아식 표현으로, 이탈리아 남부에 있는 아씨시(Ascici)라는 도시를 가리키는 말이다.아씨시, 아씨시 공화국, 그리고 아씨시 공화국, 이탈리아 남부에 있는 아씨시는 역사적으로 보면 작은 나라지만, 도시로서는 인구가 10만 명 정도에 불과하지만, 유네스코 문화유산으로
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@@ -0,0 +1,236 @@
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# FRANKENSTALLM 3B ORPO 모델 종합 평가 보고서
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- **평가 일시**: 2026-03-09 07:29:13
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- **비교 대상**: Base → SFT → ORPO
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- **총 소요 시간**: 41m 11s
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- **결과 디렉토리**: eval/outputs/3b_orpo_eval_20260309_0607
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## 1. Executive Summary
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| # | 평가 차원 | 결과 | 상세 |
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| 1 | 차원 1: Perplexity (지식 보존) | **PASS** | 최대 forgetting 4.1% (임계값 15.0%) |
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| 2 | 차원 2: 생성 품질 | **FAIL** | 반복률 30.89% (목표 <5%), EOS 67% (목표 >90%) |
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| 3 | 차원 3: 한국어 벤치마크 | **FAIL** | KoBEST 평균 52.75% (목표 >55%) |
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| 4 | 차원 4: 영어 벤치마크 | **FAIL** | hellaswag=27.9%, arc_easy=36.0%, arc_challenge=17.9%... |
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| 5 | 차원 5: Calibration | **PASS** | Top-1 67.99% (목표 ≥65%) |
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| 6 | 차원 6: SFT Chat 능력 | **PASS** | EOS 종료율 67%, 생성 샘플 수동 검토 필요 |
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| 7 | ORPO-1: Preference Accuracy | **PASS** | 최종 76.02% (목표 > 65%) |
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| 8 | ORPO-2: Reward Margins | **PASS** | 최종 0.6100 (목표 > 0.1) |
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| 9 | ORPO-3: Parameter Sensitivity | **PASS** | rep_penalty=1.0 시 3-gram rep=0.64% (목표 < 5%) |
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| 10 | ORPO-4: SFT→ORPO 개선 | **PASS** | 반복률 72.97%→30.89% (↓), EOS 60%→67% (↑) |
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**종합**: 7/10 차원 통과
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**정량 스코어**: 63.7/100
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**최종 판정**: **RETRY**
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## 2. 학습 곡선 분석
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### Training / Eval Loss
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| Step | Train Loss | Eval Loss | Pref Accuracy | Reward Margin |
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|------|-----------|-----------|---------------|---------------|
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| 1000 | N/A | 1.7910 | 0.6678 | 0.1066 |
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| 2000 | N/A | 1.7130 | 0.7010 | 0.2933 |
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| 3000 | N/A | 1.6810 | 0.7189 | 0.3717 |
|
||||
| 4000 | N/A | 1.6580 | 0.7361 | 0.4536 |
|
||||
| 5000 | N/A | 1.6450 | 0.7467 | 0.5027 |
|
||||
| 6000 | N/A | 1.6380 | 0.7511 | 0.5436 |
|
||||
| 7000 | N/A | 1.6330 | 0.7539 | 0.5624 |
|
||||
| 8000 | N/A | 1.6300 | 0.7558 | 0.5864 |
|
||||
| 9000 | N/A | 1.6280 | 0.7568 | 0.5904 |
|
||||
| 9997 | N/A | 1.6260 | 0.7594 | 0.6039 |
|
||||
| 11001 | N/A | 1.6260 | 0.7590 | 0.6052 |
|
||||
| 12005 | N/A | 1.6250 | 0.7598 | 0.6087 |
|
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| 12999 | N/A | 1.6250 | 0.7599 | 0.6089 |
|
||||
| 14002 | N/A | 1.6250 | 0.7600 | 0.6072 |
|
||||
| 14996 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6087 |
|
||||
| 16000 | N/A | 1.6250 | 0.7605 | 0.6100 |
|
||||
| 17004 | N/A | 1.6250 | 0.7606 | 0.6093 |
|
||||
| 17997 | N/A | 1.6250 | 0.7601 | 0.6093 |
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||||
| 19001 | N/A | 1.6250 | 0.7602 | 0.6100 |
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### 학습 곡선 요약
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- **Eval Loss**: 1.7910 → 1.6250
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- **최종 Preference Accuracy**: 76.02%
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- **최종 Reward Margin**: 0.6100
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## 3. Perplexity 비교 (지식 보존)
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| 데이터셋 | Base PPL | SFT PPL | ORPO PPL | SFT Forgetting | ORPO Forgetting |
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|---------|---------|---------|---------|----------------|-----------------|
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| 3b | 5.2263 | 5.2529 | 5.3222 | +0.5% | +1.8% |
|
||||
| cc100_ko | 21.7820 | 21.8072 | 22.0415 | +0.1% | +1.2% |
|
||||
| cosmo_auto_math_text | 3.1492 | 3.1581 | 3.1634 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_khanacademy | 2.9322 | 2.9390 | 2.9485 | +0.2% | +0.6% |
|
||||
| cosmo_openstax | 3.8673 | 3.8805 | 3.8896 | +0.3% | +0.6% |
|
||||
| cosmo_stanford | 3.3624 | 3.3742 | 3.3807 | +0.4% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_stories | 3.9552 | 3.9668 | 3.9687 | +0.3% | +0.3% |
|
||||
| cosmo_web_v2 | 4.1664 | 4.1799 | 4.1852 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| cosmo_wikihow | 3.3097 | 3.3201 | 3.3260 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| hplt_ko | 2.4028 | 2.4121 | 2.4477 | +0.4% | +1.9% |
|
||||
| korean | 7.0155 | 7.0714 | 7.2203 | +0.8% | +2.9% |
|
||||
| korean_c4 | 5.7173 | 5.7617 | 5.8745 | +0.8% | +2.7% |
|
||||
| korean_namuwiki | 25.8814 | 26.1185 | 26.9307 | +0.9% | +4.1% |
|
||||
| korean_wiki | 11.8359 | 11.9394 | 12.2108 | +0.9% | +3.2% |
|
||||
| mathpile | 2.7244 | 2.7286 | 2.7315 | +0.2% | +0.3% |
|
||||
| namuwiki_2023b | 18.9170 | 18.9672 | 19.0191 | +0.3% | +0.5% |
|
||||
| open_web_math | 6.9264 | 6.9422 | 6.9668 | +0.2% | +0.6% |
|
||||
| val | 18.3046 | 18.3195 | 18.4256 | +0.1% | +0.7% |
|
||||
| wikipedia_ko | 10.7059 | 10.7399 | 10.8055 | +0.3% | +0.9% |
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## 4. 생성 품질 비교
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| 지표 | Base | SFT | ORPO | SFT→ORPO 변화 |
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|------|------|-----|------|---------------|
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||||
| Greedy 3-gram 반복률 | 72.75% | 72.97% | 30.89% | -42.1pp |
|
||||
| Greedy 4-gram 반복률 | 70.78% | 71.83% | 27.01% | -44.8pp |
|
||||
| EOS 종료율 | 0.00% | 60.00% | 66.67% | +6.7pp |
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## 5. 한국어 벤치마크
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### KoBEST (0-shot)
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| 태스크 | Base | SFT | ORPO | Base→ORPO |
|
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|--------|------|-----|------|-----------|
|
||||
| kobest_boolq | 50.28% | 50.14% | 50.57% | +0.3pp |
|
||||
| kobest_copa | 49.30% | 48.60% | 63.90% | +14.6pp |
|
||||
| kobest_hellaswag | 21.60% | 19.80% | 38.00% | +16.4pp |
|
||||
| kobest_sentineg | 48.61% | 49.12% | 62.47% | +13.9pp |
|
||||
| kobest_wic | 48.65% | 48.65% | 48.81% | +0.2pp |
|
||||
| **평균** | **43.69%** | **43.26%** | **52.75%** | **+9.1pp** |
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### HAE-RAE (0-shot)
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||||
- Base: 19.71% → SFT: 19.89% → ORPO: 21.81%
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### MMLU-KO (0-shot)
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||||
- Base: 22.75% → SFT: 26.00% → ORPO: 24.50%
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## 6. 영어 벤치마크
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| 태스크 | Base | SFT | ORPO | Base→ORPO |
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|--------|------|-----|------|-----------|
|
||||
| hellaswag | 26.15% | 26.07% | 29.20% | +3.0pp |
|
||||
| arc_easy | 25.63% | 25.93% | 36.03% | +10.4pp |
|
||||
| arc_challenge | 27.90% | 27.56% | 22.61% | -5.3pp |
|
||||
| winogrande | 50.59% | 50.75% | 50.99% | +0.4pp |
|
||||
| piqa | 52.50% | 52.61% | 59.85% | +7.3pp |
|
||||
| MMLU-EN 평균 | 25.81% | 25.72% | 23.26% | -2.6pp |
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## 7. Calibration 비교
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| 지표 | Base | SFT | ORPO |
|
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|------|------|-----|------|
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| Top-1 Accuracy | 0.6875 | 0.6859 | 0.6799 |
|
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| Top-5 Accuracy | 0.8164 | 0.8155 | 0.8133 |
|
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| Top-10 Accuracy | 0.8593 | 0.8579 | 0.8563 |
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## 8. ORPO 고유 지표
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- **최종 Preference Accuracy**: 76.02%
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- **최종 Reward Margins**: 0.6100
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- **Parameter Sensitivity**: rep_penalty=1.0 → 3-gram rep=0.64% (목표 < 5%) → PASS
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## 9. 반복률 그리드 서치
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| 설정 | Temp | Rep Pen | 3-gram | 4-gram | EOS Rate | Avg Tokens |
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|------|------|---------|--------|--------|----------|-----------|
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| t0.7_rep1.2 | 0.70 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 | 189.2 | **← best**
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| t0.9_rep1.1 | 0.90 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.2000 | 213.0 |
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| t0.9_rep1.2 | 0.90 | 1.20 | 0.0000 | 0.0000 | 0.6000 | 200.0 |
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| t1.0_rep1.1 | 1.00 | 1.10 | 0.0000 | 0.0000 | 0.8000 | 118.4 |
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| t0.5_rep1.1 | 0.50 | 1.10 | 0.0013 | 0.0000 | 0.6000 | 198.8 |
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| t0.7_rep1.1 | 0.70 | 1.10 | 0.0017 | 0.0000 | 0.6000 | 177.0 |
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| t0.7_rep1.3 | 0.70 | 1.30 | 0.0017 | 0.0000 | 1.0000 | 131.4 |
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| t1.0 | 1.00 | 1.00 | 0.0064 | 0.0024 | 1.0000 | 136.8 |
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| t0.9 | 0.90 | 1.00 | 0.0376 | 0.0228 | 0.8000 | 150.2 |
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| t0.7 | 0.70 | 1.00 | 0.0789 | 0.0394 | 0.8000 | 196.2 |
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| t0.5 | 0.50 | 1.00 | 0.0843 | 0.0620 | 0.8000 | 119.0 |
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| greedy | 0.00 | 1.00 | 0.3157 | 0.2901 | 0.4000 | 173.2 |
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## 10. 생성 샘플
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### ORPO Greedy 생성 샘플
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**[1]** `대한민국의 수도는`
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> 대한민국은 서울을 수도로 하는 대한민국의 수도입니다. 서울은 대한민국의 수도이며, 대한민국의 수도입니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=0.00%, tokens=22*
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**[2]** `인공지능이란`
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> 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하도록 설계된 인공 지능의 하위 집합입니다. 이는 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 생각하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 컴퓨터 시스템의 하위 집합입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 생각하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 도움이 되는 알고리즘, 데이터 구조, 소프트웨어를 개발합니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=22.92%, tokens=76*
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**[3]** `한국의 전통 음식 중에서`
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> 한국의 전통 음식 중 몇 가지를 소개해 드릴게요:1. **김치**: 한국의 김치는 한국의 전통 발효 식품으로, 김치를 담그는 방법과 김치를 만드는 방법에 따라 다양한 종류가 있습니다. 일반적으로 김치는 무, 배추, 고추, 마늘, 생강, 파, 고추씨, 고추씨 기름, 소금, 설탕, 식초, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 마늘 가루, 생강 가루, 파, 고추씨 기름, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕, 식초, 소금, 설탕,
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> *EOS=False, 3gram_rep=58.97%, tokens=256*
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**[4]** `지구 온난화의 주요 원인은`
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> 지구 온난화의 주요 원인은 여러 가지가 있습니다. 다음은 주요 원인 중 일부입니다:1. 화석 연료 연소: 화석 연료는 온실가스이며, 이는 지구 온난화의 주요 원인 중 하나입니다. 화석 연료 연소는 온실가스를 대기 중으로 방출하여 지구 온도를 상승시킵니다.2. 산림 벌채: 산림 벌채는 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 산림 벌채는 산림을 벌채하여 이산화탄소와 기타 온실가스를 대기 중으로 방출합니다.3. 산업 활동: 산업 활동은 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 산업 활동으로 인한 온실가스 배출은 지구 온난화의 주요 원인 중 하나입니다.4. 삼림 벌채: 삼림 벌채는 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나입니다. 삼림 벌채는 삼림을 벌채하여 이산화탄소와 기타 온실가스를 대기 중으로 방출합니다.5. 삼림 벌채에 대한 규제: 삼림 벌채에 대한 규제는 온실가스 배출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 산림 벌채에 대한 규제는 산림 벌채의 영향을 받는 토지의 면적을
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> *EOS=False, 3gram_rep=22.73%, tokens=256*
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**[5]** `프로그래밍을 배우려면`
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> 프로그래밍을 배우는 것은 흥미롭고 도전적인 경험이 될 수 있지만, 학습을 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다:1. 학습 목표: 프로그래밍을 처음 접하는 경우, 학습 목표와 달성하고자 하는 목표를 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 프로그래밍의 기본 사항을 배우고 싶으신가요, 아니면 더 고급 주제를 배우고 싶으신가요? 프로그래밍의 기본 사항을 이해하면 더 깊이 있는 학습을 할 수 있습니다.2. 학습 속도: 프로그래밍을 배우는 데는 시간이 걸릴 수 있으며, 학습 속도는 학습 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 학습 속도를 높이려면 학습 자료를 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더 자주, 더
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> *EOS=False, 3gram_rep=53.25%, tokens=256*
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**[6]** `조선시대에는`
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> 조선시대에는 다양한 사회 계층이 존재했습니다. 다음은 조선시대의 사회 계층에 대한 몇 가지 주요 사항입니다:1. 양반: 조선시대에는 양반이 가장 높은 계층이었습니다. 양반은 주로 토지와 노비를 소유하고, 토지와 노비를 통해 부를 축적했습니다. 또한 양반은 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다.2. 중인: 중인은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 상업과 무역에 종사했습니다.3. 상민: 상민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 상업과 무역에 종사했습니다.4. 천민: 천민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 농업과 상업에 종사했습니다.5. 천민: 천민은 주로 토지와 노비를 소유하고, 관직에 진출하여 관료로 활동했습니다. 그들은 주로 농업과 상업에 종사했습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=35.11%, tokens=192*
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**[7]** `물리학에서 에너지란`
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> 물리학에서 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 나타내는 양을 말합니다. 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 나타내는 양을 측정하는 양입니다. 에너지는 물체의 운동, 에너지의 변화, 또는 에너지의 양을 측정하는 양입니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=46.88%, tokens=67*
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**[8]** `한국어는 세계에서`
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> 한국어는 세계에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 한국어는 한국어를 사용하는 사람들을 위해 만들어진 언어이며, 한국어를 사용하는 사람들은 한국어를 모국어로 사용하는 사람들보다 더 많은 시간을 한국어를 배우고 사용할 수 있습니다. 한국어는 한국어를 사용하는 사람들을 위해 만들어진 언어이며, 한국어를 사용하는 사람들은 한국어를 모국어로 사용하는 사람들보다 더 많은 시간을 한국어를 배우고 사용할 수 있습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=40.00%, tokens=76*
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**[9]** `경제 성장을 위해서는`
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> 경제 성장을 위해서는 여러 가지 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 방법입니다:1. 정부 지출 증가: 정부 지출은 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 정부는 경제 성장을 촉진하기 위해 다양한 정책을 시행할 수 있습니다. 예를 들어, 세금 감면, 보조금 제공, 세금 감면 등이 있습니다.2. 기업 투자 촉진: 기업은 새로운 산업을 창출하고 새로운 일자리를 창출하며 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 기업은 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 새로운 시장을 개척하며, 새로운 시장을 개척하는 데 투자할 수 있습니다.3. 기술 혁신 촉진: 기술 혁신은 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 새로운 기술 개발, 새로운 제품 개발, 새로운 시장 개척 등이 경제 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.4. 규제 완화: 규제는 경제 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 정부는 새로운 규제를 도입하고, 새로운 정책을 시행하며, 새로운 산업을 육성할 수 있습
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> *EOS=False, 3gram_rep=27.33%, tokens=256*
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**[10]** `우주 탐사의 역사를 보면`
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> 우주 탐사의 역사는 오래되었으며, 그 역사는 매우 다양합니다. 다음은 우주 탐사의 주요 시대와 그 주요 사건입니다:1. 초기 우주 탐사:1960년대와 1970년대에 우주 탐사가 시작되었습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 시작되었습니다.2. 우주 탐사의 발전:1980년대와 1990년대에는 우주 탐사가 더욱 발전하여 우주 탐사 임무가 더욱 다양해졌습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 더욱 발전했습니다.3. 우주 탐사의 절정:1990년대에는 우주 탐사가 절정에 달하여 우주 탐사 임무가 더욱 다양해졌습니다. 이 시기에는 우주 탐사선이 발사되어 지구 궤도에 진입하고, 우주선이 지구로 귀환하는 등 우주 탐사가 더욱 발전했습니다.4. 우주 탐사의 쇠퇴:2000년대와 2010년대에는 우주 탐사가 쇠퇴하여 우주 탐사 임무가 더 이상 존재하지 않게 되었습니다
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> *EOS=True, 3gram_rep=31.20%, tokens=223*
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**[11]** `머신러닝과 딥러닝의 차이는`
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> 머신 러닝과 딥 러닝은 모두 인공 지능의 하위 집합이지만, 그 정의와 적용 분야에는 차이가 있습니다.머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 인공 지능의 한 유형입니다. 이는 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 중점을 둔 머신 러닝의 하위 집합입니다. 머신 러닝은 데이터에서 학습하고 예측을 수행하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다.머신 러닝은 일반적으로 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다. 예를 들어, 머신 러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 지도 학습은 지도 학습이라고도 하며, 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는 알고리즘과 모델을 사용하여 학습할 수 있는 데이터의 유형입니다. 비지도 학습은 지도 학습과 유사하지만, 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하는 데 사용되는
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> *EOS=True, 3gram_rep=35.42%, tokens=232*
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**[12]** `한국 문학의 대표적인 작품으로는`
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> 한국 문학의 대표적인 작품으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:1. **윤동주 시인의 '서시'**: 윤동주 시인의 시는 한국 문학의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.2. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.3. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.4. **김수영 시인의 '풀'**: 김춘수의 시 '풀'은 한국 현대시의 대표작으로, 그의 시는 한국 현대 문학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=47.44%, tokens=177*
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**[13]** `양자 컴퓨터란`
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> 양자 컴퓨터는 양자 역학의 원리를 사용하여 정보를 처리하는 컴퓨터입니다. 이 컴퓨터는 양자 비트 또는 큐비트로 알려진 양자 비트를 사용하여 정보를 처리합니다. 양자 컴퓨터는 양자 비트의 양자 중첩을 사용하여 정보를 저장하고 조작할 수 있습니다.
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> *EOS=True, 3gram_rep=3.23%, tokens=50*
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**[14]** `건강한 식습관을 위해서는`
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||||
> 건강한 식습관은 개인의 건강과 웰빙에 매우 중요합니다. 다음은 건강한 식습관을 위해 따라야 할 몇 가지 팁입니다:1. 규칙적인 식사: 매일 일정한 양의 식사를 섭취하면 신체가 필요한 영양소를 공급받을 수 있습니다. 규칙적인 식사는 신체가 필요한 영양소를 더 잘 흡수할 수 있도록 도와줍니다.2. 과일과 채소: 과일과 채소는 비타민, 미네랄, 섬유질 등 다양한 영양소를 제공합니다. 이러한 영양소를 충분히 섭취하면 전반적인 건강을 개선하는 데 도움이 됩니다.3. 건강한 지방: 포화 지방과 트랜스 지방은 건강에 해로울 수 있으므로 피하세요. 대신 건강한 지방을 선택하세요.4. 통곡물: 통곡물은 섬유질, 비타민, 미네랄이 풍부하여 건강한 소화를 돕습니다. 통곡물을 섭취하면 소화가 더 잘 되고 더 많은 영양소를 섭취할 수 있습니다.5. 저지방 단백질: 저지방 단백질은 근육과 뼈 건강에 필수적입니다. 저지방 단백질을 섭취하면 근육량을 늘리고 뼈 건강을 개선하는 데 도움이 됩니다.6. 저지방 유제
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> *EOS=False, 3gram_rep=7.97%, tokens=256*
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**[15]** `세계 2차 대전 이후`
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> 세계 2차 대전 이후, 유럽과 아시아의 많은 국가에서 다양한 사회, 경제, 정치 시스템이 변화했습니다. 다음은 몇 가지 주요 변화입니다:1. 경제: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 경제는 크게 변화했습니다. 유럽은 산업화와 도시화가 진행되면서 경제가 크게 성장했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 경제가 크게 변화했습니다.2. 정치: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 정치는 크게 변화했습니다. 유럽은 민주주의와 인권의 확산으로 인해 정치 시스템이 크게 변화했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 정치 시스템이 크게 변화했습니다.3. 사회: 유럽과 아시아의 많은 국가에서 사회는 크게 변화했습니다. 유럽은 산업화와 도시화가 진행되면서 사회가 크게 변화했습니다. 아시아는 여전히 많은 사람들이 일하고 있지만, 많은 사람들이 농촌에서 도시로 이주하면서 사회가 크게 변화했습니다.
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||||
> *EOS=True, 3gram_rep=30.84%, tokens=181*
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## 11. 최종 판정
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### 배포 기준 충족 여부
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| 조건 | 기준 | 현재 값 | 충족 |
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|------|------|---------|------|
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| Greedy 3-gram 반복률 | < 5% | 30.89% | NO |
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| EOS 종료율 | > 90% | 66.67% | NO |
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| PPL Forgetting | < 5% | 4.1% | YES |
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| KoBEST 평균 | >= 43% | 52.75% | YES |
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**→ 배포 기준 미달: RETRY (ORPO 재학습 또는 하이퍼파라미터 조정 필요)**
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---
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||||
*이 보고서는 `eval/report_generator.py::generate_three_way_report()`에 의해 자동 생성되었습니다.*
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||||
@@ -0,0 +1,27 @@
|
||||
{
|
||||
"calibration": {
|
||||
"n_eval_tokens": 144802,
|
||||
"top1_accuracy": 0.6799,
|
||||
"top5_accuracy": 0.8133,
|
||||
"top10_accuracy": 0.8563,
|
||||
"mean_correct_prob": 0.6002,
|
||||
"mean_entropy": 1.6353,
|
||||
"elapsed_sec": 2.2
|
||||
},
|
||||
"token_nll": {
|
||||
"n_eval_tokens": 144802,
|
||||
"nll_mean": 1.5989,
|
||||
"nll_std": 2.5038,
|
||||
"nll_median": 0.1904,
|
||||
"nll_percentiles": {
|
||||
"p5": 0.0,
|
||||
"p25": 0.0021,
|
||||
"p75": 2.4375,
|
||||
"p95": 7.0312,
|
||||
"p99": 10.375
|
||||
},
|
||||
"high_loss_fraction_5": 0.111463,
|
||||
"high_loss_fraction_10": 0.012141,
|
||||
"elapsed_sec": 1.7
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=5] Starting task=calib_nll
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=5] NUMA affinity set: cores 36-71
|
||||
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/library.py:356: UserWarning: Warning only once for all operators, other operators may also be overridden.
|
||||
Overriding a previously registered kernel for the same operator and the same dispatch key
|
||||
operator: flash_attn::_flash_attn_backward(Tensor dout, Tensor q, Tensor k, Tensor v, Tensor out, Tensor softmax_lse, Tensor(a6!)? dq, Tensor(a7!)? dk, Tensor(a8!)? dv, float dropout_p, float softmax_scale, bool causal, SymInt window_size_left, SymInt window_size_right, float softcap, Tensor? alibi_slopes, bool deterministic, Tensor? rng_state=None) -> Tensor
|
||||
registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922
|
||||
dispatch key: ADInplaceOrView
|
||||
previous kernel: no debug info
|
||||
new kernel: registered at /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/_library/custom_ops.py:922 (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.cpp:208.)
|
||||
self.m.impl(
|
||||
[CALIB cuda:0] Loading model...
|
||||
[CALIB cuda:0] Using 50,000 tokens from 3b_val.bin
|
||||
[CALIB cuda:0] DONE top1=0.6799, top5=0.8133, top10=0.8563, entropy=1.6353, 2.2s
|
||||
[NLL cuda:0] Loading model...
|
||||
[NLL cuda:0] Using 50,000 tokens from 3b_val.bin
|
||||
[NLL cuda:0] DONE n=144,802, mean=1.5989, std=2.5038, median=0.1904, high_loss(>5)=11.15%, high_loss(>10)=1.21%, 1.7s
|
||||
[TASK_RUNNER gpu_id=5] Done. Result saved to eval/outputs/3b_orpo_eval_20260309_0607/phase1_calib_nll_gpu5.json
|
||||
File diff suppressed because it is too large
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Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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