1.4 KiB
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학습 데이터 (FRANKENSTALLM)
이 디렉터리는 사전학습·SFT·ORPO 학습에 사용한 데이터 구축 스크립트와 로그를 담습니다.
원시/토큰화된 대용량 파일(.bin, 수 TB)은 저장 용량 제한으로 Hugging Face에는 올리지 않습니다.
포함된 파일
| 파일 | 설명 |
|---|---|
build_dataset.sh |
데이터셋 빌드 진입 스크립트 |
build_korean_dataset.sh |
한국어 LLM용 전체 파이프라인 (CC-100, mC4, Namuwiki → 토크나이징 → .bin 병합) |
build_korean_dataset.log |
파이프라인 실행 로그 (참고용) |
__init__.py |
패키지 초기화 |
데이터 구성 (로컬/실험 환경 기준)
- 사전학습: CC-100 Korean, mC4 Korean, Namuwiki, Cosmo 등 혼합 →
*.bin - SFT/ORPO: 선호 데이터 등 → 별도 스크립트/설정으로 생성
- 규모: 약 1.2TB 수준 (원시 + 토큰화 .bin). 재현 시 동일 스크립트로 자체 구축 필요.
재현 방법
build_korean_dataset.sh실행 (필요 시 내부 변수 조정).- Hugging Face/외부에서 필요한 데이터셋 다운로드 후
data/raw/등에 배치. tokenizer/및train/설정에 맞춰 토크나이징·병합 후 학습 스크립트 실행.
자세한 프로젝트 구조와 학습 설정은 저장소 루트의 source/README.md 및 configs/ 를 참고하세요.