저도 비슷한 상황을 겪었는데 결국 sliding window로 겹치게 청킹하는 게 제일 나았어요. 단순 절단보다는 연속성이 훨씬 잘 유지되더라고요. 다만 오버래핑 비율을 어느 정도로 할지가 관건인데 보통 50% 정도에서 괜찮은 결과가 나왔습니다. 아니면 긴 시퀀스는 아예 다른 태스크로 따로 학습시키는 방법도 있더군요.
API연동
LLM 파인튜닝할 때 토큰 길이 제한 어떻게 처리하세요?
요즘 자사 데이터로 오픈소스 모델을 파인튜닝하려고 하는데 문제가 생겼어요. 학습 데이터 중에 컨텍스트 길이를 초과하는 샘플들이 꽤 많거든요. 단순히 잘라내면 정보 손실이 생길 것 같고, 그렇다고 모델의 컨텍스트 윈도우를 늘리려니까 리소스가 너무 많이 들어요.
혹시 이런 경우에 일반적으로 어떻게 처리하세요? 청킹해서 여러 개의 샘플로 나누는 게 정답인지, 아니면 더 좋은 방법이 있는지 궁금합니다. 특히 시퀀스 연속성이 중요한 작업이라서 단순한 청킹이 효과적일지 의문이 네요.
경험 공유해주시면 감사하겠습니다.
혹시 이런 경우에 일반적으로 어떻게 처리하세요? 청킹해서 여러 개의 샘플로 나누는 게 정답인지, 아니면 더 좋은 방법이 있는지 궁금합니다. 특히 시퀀스 연속성이 중요한 작업이라서 단순한 청킹이 효과적일지 의문이 네요.
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저도 비슷한 문제 겪었는데 결국 sliding window로 오버래핑하면서 청킹했어요. 100% 정보 손실은 막을 수 없지만 중요한 부분은 여러 샘플에 걸쳐서 포함되게 하니까 어느 정도는 괜찮더라고요. 시퀀스 연속성이 중요하면 특히 이 방법이 도움될 것 같습니다.
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