fpem123 / KoGPT2-DINO

Generate Korean datasets from Instructions (DINO 🦕).

KoGPT2-DINO

• KoGPT2와 Datasets from Instructions (DINO 🦕)를 이용하여 데이터를 생성하는 어플리케이션입니다.
• 학습된 모형과 Config 등에 의해 성능은 달라질 수 있습니다.

예시

Input:

• 문장: GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.

Output (파인튜닝 없이 생성):

• 동일 의미: "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 정확히 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다."
• 유사 의미: "GPT-2는 텍스트의 다음 단어를 예측하도록 고안된 언어모델입니다."
• 다른 주제: "GPT-2의 첫 문장을 잘 예측할 수 있게끔 연습하십시오."

References:

• https://github.com/SKT-AI/KoGPT2
• https://github.com/timoschick/dino

---

HOT TO USE

Post parameter

text: The base of generated text.

Output format

{
    "0": {
        label: generated text type number,
        text_a: base text string,
        text_b: generated text string
        },
    "1": {
        label: generated text type number,
        text_a: base text string,
        text_b: generated text string
        },
    ...
}

With CLI

Input example

• text: GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.

  curl -X POST "https://main-ko-gpt2-dino-fpem123.endpoint.ainize.ai/gen" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "text=GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다."

Output example

{
  "0": {
    "label": "2",
    "text_a": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
    "text_b": "GPT-2는 텍스트 텍스트 텍스트 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다."
  },
  "1": {
    "label": "0",
    "text_a": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
    "text_b": "GPT-2는 그 문장의 마지막 문장을 잘 예측할 수 있게끔 유도하고 있습니다."
  }
}

With API

API page: Ainize

With Demo

Demo page: End-point

---

Prepare

git clone https://github.com/soeque1/KoGPT2-DINO.git --recursive
cd KoGPT2-DINO

Input

cat test_input.txt

GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.

Config

cat task_specs/para-ko.json
pip install -r requirements.txt

{
    "task_name": "para-ko",
    "labels": {
      "2": {
        "instruction": "과제 : 동일한 의미의 두 문장을 작성하세요.\n문장 1: \"<X1>\"\n문장 2: \"",
        "counter_labels": []
      },
      "1": {
        "instruction": "과제 : 비슷한 의미의 두 문장을 작성하세요.\n문장 1: \"<X1>\"\n문장 2: \"",
        "counter_labels": [
          "2"
        ]
      },
      "0": {
        "instruction": "과제 : 완전히 다른 주제에 관하여 두 문장을 작성하세요.\n문장 1: \"<X1>\"\n문장 2: \"",
        "counter_labels": [
          "2",
          "1"
        ]
      }
    }
  }

Run

• ONLY CPU

python dino/dino.py \
 --output_dir test_out \
 --model_name skt/kogpt2-base-v2 \
 --task_file task_specs/para-ko.json \
 --input_file test_input.txt \
 --input_file_type plain \
 --max_output_length 128 \
 --top_p 0.9 \
 --top_k 5 \
 --decay_constant 100 \
 --remove_identical_pairs \
 --num_entries_per_input_and_label 1 \
 --no_cuda

• GPU

python dino/dino.py \
 --output_dir test_out \
 --model_name skt/kogpt2-base-v2 \
 --task_file task_specs/para-ko.json \
 --input_file test_input.txt \
 --input_file_type plain \
 --max_output_length 128 \
 --top_p 0.9 \
 --top_k 5 \
 --decay_constant 100 \
 --remove_identical_pairs \
 --num_entries_per_input_and_label 1

• DOCKER (GPU)

docker run \
  --gpus 1 \
  -v $PWD:/workspace \
  nvcr.io/nvidia/pytorch:20.12-py3 \
  bash -c "
  pip install -r requirements.txt &&
  python dino/dino.py \
  --output_dir test_out \
  --model_name skt/kogpt2-base-v2 \
  --task_file task_specs/para-ko.json \
  --input_file test_input.txt \
  --input_file_type plain \
  --max_output_length 128 \
  --top_p 0.9 \
  --top_k 5 \
  --decay_constant 100 \
  --remove_identical_pairs \
  --num_entries_per_input_and_label 1"

Results

cat test_out/para-ko-dataset.jsonl

# 동일 의미 문장
{
  "text_a": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
  "text_b": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 정확히 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
  "label": "2"
}

# 유사 의미 문장
{
  "text_a": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
  "text_b": "GPT-2는 텍스트의 다음 단어를 예측하도록 고안된 언어모델입니다.",
  "label": "1"
}

# 다른 주제 문장
{
  "text_a": "GPT-2는 주어진 텍스트의 다음 단어를 잘 예측할 수 있도록 학습된 언어모델입니다.",
  "text_b": "GPT-2의 첫 문장을 잘 예측할 수 있게끔 연습하십시오.",
  "label": "0"
}