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etri-lirs/
faster-gbst-kebyt5-base

Name: faster-gbst-kebyt5-base
Availability: InStock

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Model Card for faster-GBST-KEByT5-base (584M #params)

KEByT5: Korean-Enhanced/Enriched Byte-level Text-to-Text Transfer Transformer(T5)의 GBST 버전으로, CharFormer(Tay et al., 2021)를 기반으로 합니다.

한국어를 위해 토큰 후보 구간을 1∼9 바이트 단위로 청킹하여 후보군을 생성하고, GBST로 나온 소프트 임베딩 시퀀스를 1/6로 다운샘플링하여, 서브워드 기반 모델(한국어 평균 2.3∼2.7 토큰, 3만 단어)을 넘어서는 속도/성능 목표를 갖는 토큰-프리 언어모델을 지향합니다.

Prerequirements / and Model Loading HOW-TO

본 모델의 구동을 위해서는 GBSWT5 모듈이 필요합니다. 모델에 포함되어 있는 코드를 from_pretrained() 메서드 호출 인자로 trust_remote_code=True를 추가해, 별도 모듈 없이 사용 가능합니다.

https://github.com/etri-crossmodal/gbswt5

아래와 같이 pip를 통해 모듈을 설치 가능합니다. 모델 사용 방법은 github를 참조해주십시오.

pip install git+https://github.com/etri-crossmodal/gbswt5.git

또는, 최신 버전의 Transformers와 함께, 별도의 코드 없이 아래의 방법으로 모델 사용이 가능합니다:

python

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("etri-lirs/faster-gbst-kebyt5-base")
# 아래와 같이 trust_remote_code=True를 붙임으로, 자동으로 관련 코드를 다운로드 받고 쓸 수 있습니다
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("etri-lirs/faster-gbst-kebyt5-base", trust_remote_code=True)

또한, 다운스트림 태스크 학습 시, 아래의 python 코드와 같이, GBST layer를 frozen 하여 학습하는 것을 권장합니다.

  gbst_frozen_target = ['encoder.embed_tokens.embeds.weight',
                        'encoder.embed_tokens.positional_convol.2.convol.weight',
                        'encoder.embed_tokens.positional_convol.2.convol.bias',
                        'encoder.embed_tokens.positional_convol.2.proj.weight',
                        'encoder.embed_tokens.positional_convol.2.proj.bias',
                        'encoder.embed_tokens.cand_scoring.0.weight',
                        'encoder.embed_tokens.cand_scoring.0.bias',
                        # embedding weight는 frozen 하지 않는 쪽이 일반적으로 더 나은 성능을 보임.
                        #'shared.weight',
                        ]
  print("** GBST Model found, freeze GBSWT layer for training downstream.")
  for name, param in self.model.named_parameters():
      if name in gbst_frozen_target:
          print(f"** freeze {name} layer.")
          param.requires_grad = False
      else:
          param.requires_grad = True

참고로, 모델에 포함된 원격 코드에는 다음의 오픈소스 소프트웨어가 포함되어 있습니다:

This software includes lucidrains/charformer-pytorch GitHub project for GBST implementation, which distributed under MIT License. Copyright (c) 2021 Phil Wang. all rights reserved. (Original Code URL: https://github.com/lucidrains/charformer-pytorch)
This software includes HuggingFace transformers's T5 implementation for GBST-enabled T5 model, which distributed under Apache 2.0 License. Copyright 2018- The Huggingface team. All rights reserved.

KEByT5: Korean-Enhanced/Enriched Byte-level Text-to-Text Transfer Transformer(T5)

크로스모달 및 다국어 친화적인 한국어 중심의 토큰-프리 언어 이해 생성 모델 (EN=Cross-modal, Multilingual Friendly, Token-free Encoder-Decoder Pretrained Language Model for Korean)

본 사전학습 언어모델은 시각, 청각과 같은 텍스트 이외의 모달리티와 교차언어 지식 교환에 용이한 토큰-프리 사전학습 언어모델을 목표로 합니다.
별도의 tokenizer가 필요없지만, 편의를 위해 AutoTokenizer.from_pretrained()를 사용하여 다른 토크나이저 기반 인코더-디코더 모델과 동일하게 처리할 수 있습니다. 토크나이저를 생략하고 싶은 경우, UTF-8 입력을 바이트 단위로 쪼개어, 각 바이트에 +3을 하여 Token ID를 생성합니다. (즉, ASCII value 0 == Token ID 3, ASCII value 255 == Token ID 258)
현재 Preview 스테이지에 있는 모델이며, 활용에는 fine-tuning이 필요합니다.
그래디언트 기반 서브워드 토큰화 (Gradient-based Subword Tokenization; CharFormer; Tay et al., 2021;)를 적용한 본 모델은, KLUE-MRC에서 같은 규모의 KEByT5-base 모델 대비 학습에서 2.7배, 추론에서 1.46배 이상의 학습 속도가 개선되었습니다. 일부 학습/추론 성능에 비교 가능한 차이가 있을 수 있습니다. 상세한 내용은 하위 평가 지표를 참고하십시오.

Acknowledgements

본 사전학습 언어모델은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. RS-2022-00187238, 효율적 사전학습이 가능한 한국어 대형 언어모델 사전학습 기술 개발) (EN=This pretrained language model was supported by the Institute of Information & communication Technology Planning & Evaluation(IITP) grant funded by the Korea government(MSIT) (No. RS-2022-00187238, Development of Large Korean Language Model Technology for Efficient Pre-training))

Model Details

본 사전학습 언어모델은 다음과 같은 규모를 가집니다:

kebyt5-small : 330M link
kebyt5-base : 580M link
kebyt5-large : 1.23B link
GBST-kebyt5-base : 584M link
faster-GBST-kebyt5-base : 584M (this model)
GBST-kebyt5-large : 1.23B link

이들 모델은 google/byt5-small, google/byt5-base, google/byt5-large 모델과 동일한 신경망 구조와 크기를 가지며, 토크나이저(ByT5Tokenizer)와 구현 상 두 모델은 별도의 수정없이 바로 교환하여 사용할 수 있습니다. huggingface transformers에서의 사용법 역시, T5ForConditionalGeneration을 동일하게 사용할 수 있습니다.

Model Description

Developed by: Language Intelligence Research Section, Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI)
Model type: Encoder-Decoder Transformer, specifically, ByT5.
Language(s) (NLP): Korean, English(partially for translation task), Chinese(partially for translation task), Japanese(partially for translation task).
License: Apache 2.0 License
Finetuned from model: kebyt5-small/-base/-xl model weights were initialized by google/byt5-* for Warm-start pretraining.

Model Sources

Repository: 다운스트림 태스크 학습을 위해, https://github.com/etri-crossmodal/llm-downstream-s2s
Paper: 신종훈 외, "한국어 중심의 토큰-프리 언어 이해-생성 모델 사전학습 연구", 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, pp.711-715. 2023. (EN=Shin et al., "Towards Korean-Centric Token-free Pretrained Language Model", in Procs. of the 35th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology. pp. 711-715. 2023.)

Uses

해당 사전학습 언어모델은 연구 및 교육 목적의 활용으로 그 사용 목적이 제한됩니다.

Direct Use

현재 공개되는 모델은 T5 모델 학습에 사용된 Corrupted span denoising 만으로 학습되어 있어, 실제 응용 태스크에 적용하기 위해서는 fine-tuning 과정이 필요합니다.

Sentinel Token(token id 258, 257, 256, ...)을 사용하여 Masked Token Prediction을 수행할 수 있으나, 예측된 내용에는 부적절한 내용이 있을 수 있습니다.

Downstream Use [optional]

Token-free 모델의 특성 상, 복잡하거나 Noisy한 입력에 강건하며, 짧은 시퀀스 길이의 생성에 적합합니다. (예: 언어 이해, 대화 응답 생성)

Bias, Risks, Limitations, and Recommendations

Masked Token Prediction을 통해 획득될 수 있는 정보에는 다른 생성형 언어모델과 같은 위험을 가지고 있을 수 있습니다. 학습에 사용된 데이터는 욕설, 음란, 정치적 내용 및 기타 거친 언어들에 대한 별도의 처리가 이루어지지 않았습니다. 따라서, 사회적으로 용인되지 않은 토큰이나 텍스트를 생성할 수 있으며, 주변 문맥에 따라서 공격적인 입력에 어떠한 결과를 생성할 수 있을지 쉽게 예상할 수 없습니다.

한편, 본 언어모델은 주로 한국어 텍스트로 학습되었으며, 이들의 특성을 전이할 수 있는 다운스트림 태스크, 그 중에서도 분류, 요약, 짧은 문장 생성에 적합할 수 있습니다. 입출력 수준에서 미등록어(Out-of-Vocabulary)가 존재할 수 없으나, 사전학습되지 않은 텍스트 시퀀스에 대해서는 추가의 도메인 적응 학습 및 다운스트림 태스크의 미세조정이 필요합니다.

[More Information Needed]

How to Get Started with the Model

Transformers 4.27.0 이상의 버전에서, 다음의 파이썬 코드를 사용하여 모델과 tokenizer를 사용할 수 있습니다. 상기에 언급된 바와 같이, transformer 모듈 로드 전 gbswt5 모듈을 import 해야 합니다:

import gbswt5
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("etri-lirs/faster-gbst-kebyt5-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("etri-lirs/faster-gbst-kebyt5-base")

Training Details

Training Data

본 사전학습에는 아래의 공개 데이터가 사용되었습니다:

국립국어원, 모두의 말뭉치. 신문 v2.0
국립국어원, 모두의 말뭉치. 구어 말뭉치 v1.2
국립국어원, 모두의 말뭉치. 문어 말뭉치 v1.0
국립국어원, 모두의 말뭉치. 신문 2020 v1.0
국립국어원, 모두의 말뭉치. 신문 2021 v1.0
한국어 위키피디어 덤프, v2020.09.20
나무위키 덤프
한국정보화진흥원, AIHub. 전문분야 말뭉치, 법률/특허 지식베이스, 논문/도서/대화/대본 요약, 한영/한일/한중 번역 말뭉치, 콜센터/주문/뉴스기사/시각정보 질의응답, 방송/회의/상담 음성인식 데이터.
한국정보화진흥원, AIHub. 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치 데이터
한국정보화진흥원, AIHub. 온라인 구어체 말뭉치 데이터.
KcBERT 말뭉치, v2022.3Q

또한, 소량의 자체 구축된 데이터 및 합성 데이터 일부를 사용, 전체 약 ~220GB 가량의 데이터로 학습되었습니다.

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics & Results

한국어 언어 이해 태스크에 사용되는 KLUE dataset, v1.1의 dev set을 사용하여 평가되었습니다. 생성은 모두 seq2seq을 이용한 출력 레이블 직접 생성 방법을 사용했습니다.

모든 모델의 학습 조건은 유효배치 크기 16, 학습 epoch 4로 고정, 파라미터 크기에 따라 고정된 학습률, Cosine-Annealing LR Scheduler (min lr=1e-7, restarts=4, gamma=0.7)을 사용하여 학습 되었습니다. 상세 테스트 환경은 신종훈 외, 2023에 기록된 것과 같습니다. 상기 학술논문 이후에 출시된 본 모델(GBST-KEByT5-Large)의 다운스트림 태스크 학습 조건은 태스크 별로 가변적인 학습률(LR 6.2e-5~4.6e-5) 사이의 값을 사용하여 학습하였고, 나머지 조건은 동일하게 설정하였습니다.

하기 미세조정 실험을 위해 사용된 학습기를 함께 공개하였습니다. 해당 학습기는 다른 huggingface encoder-decoder 모델(BART 등)의 학습도 함께 사용할 수 있습니다. https://github.com/etri-crossmodal/llm-downstream-s2s

models	KLUE-TC(YNAT) (F1)	KLUE-NER (Entity, Char F1)	KLUE-DP (UAS, LAS)	KLUE-MRC (EM, ROUGE-W)
google/byt5-large (1.23B)	78.52	48.81, 63.95	44.26, 7.805	NOT TESTED
KEByT5-Base (580M)	84.99	86.75, 91.05	88.70, 85.90	62.28, 68.38
GBST-KEByT5-Base (584M)	85.29	87.35, 92.09	88.33, 85.00	59.69, 66.44
faster-GBST-KEByT5-base (584M)	-	-	-	64.08, 70.75 (LR 8e-5))
KEByT5-Large (1.23B)	85.68	88.09, 92.40	87.18, 85.52	70.07, 75.81
GBST-KEByT5-Large (1.23B)	85.72(LR 4e-5)	87.22, 91.54(LR 4.6e-5)	-, -	68.6, 74.33 (LR 6.2e-5)
faster-GBST-KEByT5-Large (1.23B)	85.48(LR 3e-5)	87.35, 92.06(LR 3e-5)	86.12, 83.34 (not final)	69.21, 74.86 (LR 6.2e-5))

대화 상태 추적(DST; Dialogue State Tracking) 태스크인 KLUE-WOS-v1.1 결과는 다음과 같습니다. 평가는 모두 seq2seq을 이용한 다이얼로그 상태 직접 생성을 사용했습니다:

models	WOS (JGA, %)	WOS (F1, %)
klue/klue-roberta-large	50.22	92.23
KEByT5-Base (580M)	77.15	96.92
GBST-KEByt5-base (584M)	75.94	96.73
KEByT5-Large (1.23B)	78.54	97.28
GBST-KEByT5-Large (1.23B)	-(not tested yet)	-

관계 추출(RE; Relation Extraction) 태스크인 KLUE-RE-v1.1 결과는 다음과 같습니다. no_relation을 제외한 29개의 관계 클래스에 대한 Micro F1 결과입니다:

models	KLUE-RE (F1, %)
klue/klue-roberta-base	65.90
KEByT5-Base (580M)	65.48
KEByT5-Large (1.23B)	68.95
GBST-KEByT5-Large (1.23B)	-(not tested yet)

GBST 적용을 통한 효율화 개선은 다음과 같이 평가되었습니다. 평가 환경은 A100 PCIE 80GB가 사용되었으며, 정밀도는 bfloat16에서 측정되었습니다. 학습 및 평가에는 KLUE-MRC 데이터셋이 사용되었습니다. 이들 데이터셋의 길이는 최대 6800 bytes의 문맥이 들어갑니다.

model	training sample/sec.	inference sample/sec.
KEByT5-base (580M)	1.30	3.95
GBST-KEByT5-base (584M)	3.56	5.77
GBST-KEByT5-Large (1.23B)	2.02	not tested

Compute Infrastructure

Trained on nVidia A100 80GB * 8EA

Citations

신종훈 외, "한국어 중심의 토큰-프리 언어 이해-생성 모델 사전학습 연구", 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, pp.711-715. 2023.
허정 외, "생성형 언어모델을 이용한 관계 추출", 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집. pp.708-710. 2023.
이기영 외, "한국어 토큰-프리 사전학습 언어모델 KeByT5를 이용한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적", 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집. pp.644-647. 2023.

Model Card Authors/Contacts

Jong-hun Shin(ETRI), e-mail=jhshin82 AT etri DOT re DOT kr.