Parvez2017 / korean-conversational-model

• Simple Chit-Chat based on KoGPT2
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  • Architecture
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  • How to Train
  • How to Chat!
  • Colab tutorials
  • TODO

Simple Chit-Chat based on KoGPT2

Purpose

• 공개된 한글 챗봇 데이터와 pre-trained KoGPT2를 이용한 간단한 챗봇 실험
• KoGPT2의 다양한 활용 가능성을 타진하고 성능을 정성적으로 평가한다.

Architecture

학습 데이터에 적합하게 Hello! GPT-2를 응용, 아래와 같은 아키텍처를 설계함

• 데이터의 Q 필드를 <usr>발화, A 필드를 <sys>발화 그리고 감정 레이블을 <sent>로 매핑해 P(<sys>|<usr>, <sent>)를 최대화 할 수 있는 모델을 학습한다. 감정 레이블은 이곳의 정의를 따른다(일상다반사 0, 이별(부정) 1, 사랑(긍정) 2).

Install

# MXNet은 [링크](https://mxnet.apache.org/get_started?)를 참고하여 시스템에 맞는 버전으로 설치한다.
pip3 install mxnet-cuXX
pip3 install gluonnlp sentencepiece pandas torch transformers pytorch_lightning 
pip3 install git+https://github.com/SKT-AI/KoGPT2#egg=kogpt2
git clone --recurse-submodules https://github.com/haven-jeon/KoGPT2-chatbot.git

How to Train

• PyTorch

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_torch.py --gpus 1 --train --max_epochs 2

• MXNet

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --num-epoch 2 --train

How to Chat!

# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --chat
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_torch.py --gpus 1 --chat
user > 방가워용.
Simsimi > 저도요.

user > 어버이날엔 뭘 하죠?
Simsimi > 부모님께 효도하는 것도 좋을 것 같아요.

user > 용돈이 너무 적어요.
Simsimi > 아껴 쓰세요.

user > 미친듯이 고민해도 방법이 없네요.
Simsimi > 좋은 방법이 있을 거예요.

user > 큼지막한 방에서
Simsimi > 혼자만의 시간을 가지세요.

user > 큰돈을 만드는 방법은?
Simsimi > 돈을 많이 버는 것뿐이에요.

user > 집은 너무 비싼거 같아요.
Simsimi > 비싸다고 해서 다 좋은 건 아니에요.

Colab tutorials

• PyTorch
  • 
• MXNet
  • 

TODO

• 감정 정보를 조건으로 준 응답 생성
• PyTorch 버전 작업
• 다양한 generation 방식 테스트