automodelforcausallm2 GPT-2를 활용한 언어 모델 학습 과정 GPT-2는 다양한 텍스트 데이터를 학습하여 문장을 생성하는 강력한 능력을 가지고 있습니다.이번 글에서는 GPT-2 모델을 활용한 학습 과정을 단계별로 설명하겠습니다. 1. 데이터셋 로드GPT-2 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 텍스트 데이터가 필요합니다.이번 실습에서는 Hugging Face의 datasets 라이브러리를 활용하여 wikitext-2 데이터셋을 로드합니다.!pip install datasetsfrom datasets import load_datasetdataset = load_dataset("wikitext", name="wikitext-2-raw-v1")✅ 설명datasets 라이브러리는 NLP 작업을 위한 다양한 데이터셋을 쉽게 가져올 수 있도록 도와줍니다.wikitext-2-.. 2025. 2. 20. gpt2로 Wiki데이터 파인튜닝하기 AutoModelForCausalLM GPT-2는 오픈 소스이기 때문에 누구나 쉽게 접근할 수 있으며, 특정 데이터셋을 학습하여 원하는 결과를 도출할 수 있습니다.이번 포스트에서는 GPT-2 모델을 활용하여 위키데이터(WikiText-2)를 학습하고 배포하는 방법을 단계별로 소개하겠습니다. 🔍 AutoModelForCausalLM이란?AutoModelForCausalLM은 Hugging Face의 transformers 라이브러리에서 제공하는 자동 모델 로더로, Causal Language Modeling(인과적 언어 모델링, 자기회귀 언어 모델)을 수행하는 사전 훈련된 모델을 불러오는 클래스입니다.이 모델은 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습되며, 대표적인 예시로 GPT-2, GPT-3, GPT-4, LLaMA,.. 2025. 2. 12. 이전 1 다음