pko-t5-large
pko-t5 는 한국어 전용 데이터로 학습한 t5 v1.1 모델입니다.
한국어를 tokenize 하기 위해서 sentencepiece 대신 OOV 가 없는 BBPE 를 사용했으며 한국어 데이터 (나무위키, 위키피디아, 모두의말뭉치 등..) 를 T5 의 span corruption task 를 사용해서 unsupervised learning 만 적용하여 학습을 진행했습니다.
pko-t5 를 사용하실 때는 대상 task 에 파인튜닝하여 사용하시기 바랍니다.
Usage
transformers 의 API 를 사용하여 접근 가능합니다. tokenizer 를 사용할때는 T5Tokenizer 가 아니라 T5TokenizerFast 를 사용해주십시오. model 은 T5ForConditionalGeneration 를 그대로 활용하시면 됩니다.
Example
from transformers import T5TokenizerFast, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained('paust/pko-t5-large')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('paust/pko-t5-large')
input_ids = tokenizer(["qa question: 당신의 이름은 무엇인가요?"]).input_ids
labels = tokenizer(["T5 입니다."]).input_ids
outputs = model(input_ids=input_ids, labels=labels)
print(f"loss={outputs.loss} logits={outputs.logits}")
Klue 평가 (dev)
| Model | ynat (macro F1) | sts (pearsonr/F1) | nli (acc) | ner (entity-level F1) | re (micro F1) | dp (LAS) | mrc (EM/F1) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Baseline | 87.30 | 93.20/86.13 | 89.50 | 86.06 | 71.06 | 87.93 | 75.26/- | |
| FT | pko-t5-small (77M) | 86.21 | 77.99/77.01 | 69.20 | 82.60 | 66.46 | 93.15 | 43.81/46.58 |
| FT | pko-t5-base (250M) | 87.29 | 90.25/83.43 | 79.73 | 87.80 | 67.23 | 97.28 | 61.53/64.74 |
| FT | pko-t5-large (800M) | 87.12 | 92.05/85.24 | 84.96 | 88.18 | 75.17 | 97.60 | 68.01/71.44 |
| MT | pko-t5-small | 84.54 | 68.50/72/02 | 51.16 | 74.69 | 66.11 | 80.40 | 43.60/46.28 |
| MT | pko-t5-base | 86.89 | 83.96/80.30 | 72.03 | 85.27 | 66.59 | 95.05 | 61.11/63.94 |
| MT | pko-t5-large | 87.57 | 91.93/86.29 | 83.63 | 87.41 | 71.34 | 96.99 | 70.70/73.72 |
- FT: 싱글태스크 파인튜닝 / MT: 멀티태스크 파인튜닝
- Baseline: KLUE 논문에서 소개된 dev set 에 대한 SOTA 점수
License
PAUST에서 만든 pko-t5는 MIT license 하에 공개되어 있습니다.
