metadata
license: mit
datasets:
- nsmc
- skt/kobest_v1
- jason9693/APEACH
- kor_nlu
- klue
- KETI-AIR/korquad
language:
- ko
pipeline_tag: text-classification
아주대학교 제로샷 score model
[CLS] 입력 정보 [SEP] 지시문 [SEP] 라벨 [SEP] 형태의 텍스트를 모델에 넣으면, 모델이 세 텍스트의 관계를 파악하고 점수를 반환합니다. 점수가 높을 수록, 라벨이 지시문을 잘 따르는 결과임을 의미합니다. 다음과 같은 사례에 사용이 가능합니다.
- 제로샷 분류(주제 분류, 혐오 분류)
- 데이터 필터링(~에 대한 글인가요? 예/아니오)
space demo에서 모델을 직접 사용해보세요!
base model: klue/roberta-large
사용 예시
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iknow-lab/azou")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("iknow-lab/ko-flan-zero-v0-0731")
def inference(instruction, input, labels):
instruction = f"{input} [SEP] {instruction}"
inputs = tokenizer([instruction] * len(labels), labels, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
scores = model(**inputs).logits.squeeze(1).tolist()
output = dict(zip(labels, scores))
print(instruction, output)
inference(
"문장을 감성분류해주세요",
"아 영화 개노잼",
["긍정적", "부정적"]
)
inference(
"글과 관련된 내용을 만들어주세요",
"예전에는 주말마다 극장에 놀러갔는데 요새는 좀 안가는 편이에요",
["영화에 관한 글이다", "드라마에 관한 글입니다"]
)
inference(
"글을 읽고 시장에 미칠 영향을 판단해보세요",
"""인천발 KTX와 관련한 송도역 복합환승센터가 사실상 무산, 단순 철도·버스 위주 환승시설로 만들어진다. 이 때문에 인천시의 인천발 KTX 기점에 앵커시설인 복합환승센터를 통한 인근 지역 경제 활성화를 이뤄낸다는 계획의 차질이 불가피하다.
25일 시에 따르면 연수구 옥련동 104 일대 29만1천725㎡(8만8천평)에 추진 중인 2만8천62가구 규모의 송도역세권구역 도시개발사업과 연계, KTX 송도역 복합환승센터와 상업시설·업무시설 등의 조성을 추진 중이다. """,
["긍정", "부정", "중립"]
)
4epoch 성능 (accuracy)
| task | win |
|---|---|
| nsmc | 0.8742 |
| apeach | 0.8326 |
| klue-ynat | 0.8208 |
| kobest-boolq | 0.896 |
| kobest-copa | 0.709 |
| kobest-hellaswag | 0.764 |
| kobest-sentineg | 0.9219 |
| kobest-wic | 0.7984 |