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i-route-ai/
iroute-writing-ai

Name: iroute-writing-ai
Availability: InStock

safetensors

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Writing AI (i-Route)

국어 교과 서술형 답안을 채점하고 맞춤형 피드백을 생성하는 LoRA 어댑터입니다. Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit를 QLoRA(Unsloth)로 파인튜닝했습니다.

학습 데이터

AI Hub 서술형 채점 데이터 및 자체 수집 데이터 (1점 ~ 4점 균형)
지시문 + 학생 답안 + 피드백 및 최종 점수 형식으로 가공
무의미한 단어 반복, 글자 수 늘리기 등 '꼼수(가짜 1점)' 필터링 적용 및 700자 길이 백신 적용 (v2)

성능

지표	수치	비고
인접 정확도 (±1점)	87.5%	인간 채점관 수준의 실무 합격선
1점 적중률	86.0%
Macro F1-Score	0.5348

학습 설정

항목	값
방식	QLoRA (4-bit NF4)
LoRA rank	32
LoRA alpha	32
Epochs	3
Learning rate	3e-5
Optimizer	adamw_8bit
Max length	1536
Framework	unsloth / trl SFTTrainer

사용 방법

이 어댑터는 i-Route AI 서버에서 unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit 베이스 모델 위에 PEFT 어댑터로 로드됩니다. 수학(math), 일반(general) 어댑터와 함께 단일 GPU에서 동시 서비스됩니다.

python

import torch
import re
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

BASE_MODEL_ID    = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit"
WRITING_ADAPTER  = "i-route-ai/iroute-writing-ai"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL_ID)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    BASE_MODEL_ID,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
)
model.load_adapter(WRITING_ADAPTER, adapter_name="writing")
model.set_adapter("writing")

RELAXED_INSTRUCTION = """주어진 지시문과 학생의 답안을 분석하여, 부족한 점과 개선 방향을 포함한 피드백을 작성하고 맨 마지막에 1점부터 4점 사이의
최종 점수를 부여하시오.

[유연하고 관대한 채점 기준]
- 4점: 지시문의 핵심 요구사항을 잘 파악하였고 전반적인 흐름이 우수한 답안 (사소한 결함은 너그럽게 만점 처리)
- 3점: 지시문은 이해했으나 근거가 다소 평이하거나 논리의 깊이가 아쉬운 일반적인 답안
- 2점: 지시문의 키워드만 겨우 나열했거나 주장의 근거가 심각하게 부족한 답안
- 1점 (최하점): 같은 말을 무의미하게 반복하거나 꼼수가 명백한 답안"""

ALPACA_PROMPT = "Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that
appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{}\n\n### Input:\n{}\n\n### Response:\n{}"

student_answer = "선인장은 줄기에 물을 저장해서 사막에서 살 수 있다."
safe_input = student_answer[:700]  # OOM 방지용 700자 제한

prompt = ALPACA_PROMPT.format(RELAXED_INSTRUCTION, safe_input, "")
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to("cuda")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        temperature=0.1,
        top_p=0.9,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split("### Response:\n")[-1].strip()
print(response)

프롬프트 형식

지시문: 주어진 지시문과 학생의 답안을 분석하여... [유연하고 관대한 채점 기준] ...

입력: {학생 답안 텍스트 - 한국어 토큰 폭발 방지를 위해 700자 제한 권장}

출력: {개선 방향 및 피드백 텍스트}

[최종 점수: 4]

i-Route 서버 연동

i-Route AI 서버(/api/writing/evaluate)에서 이 어댑터를 활용합니다. 키워드 매칭 점수와 LLM 채점 결과를 결합하여 최종 점수를 산출합니다.

POST /api/writing/evaluate { "passage_text": "...", "question_text": "광합성 과정을 설명하시오.", "model_answer": "식물은 빛에너지를 이용해 이산화탄소와 물로 포도당을 합성한다.", "user_answer": "선인장은 줄기에 물을 저장해서 사막에서 살 수 있다.", "keywords": [{"keyword": "빛에너지", "weight": 2}, {"keyword": "포도당", "weight": 2}] }

팀원 어댑터 다운로드

huggingface-cli download i-route-ai/iroute-writing-ai --local-dir ./models/iroute-writing-ai