어려웠던 점: 학습을 시키기위해 System과 리뷰문장, 분류에 예시들을 적어놓았지만 학습이 제대로 되지않았다..
instruction_prompt_template = """
###System;너는 사용자의 리뷰를 긍정,부정 중 하나로만 판단해야 한다.
### 리뷰 문장: 진짜 재밌다 ### 분류 결과: 긍정
###System;너는 사용자의 리뷰를 긍정,부정 중 하나로만 판단해야 한다.
### 리뷰 문장: 나 잘 뻔 했잖아 영화보고 지루해서 ### 분류 결과: 부정
###System;너는 사용자의 리뷰를 긍정,부정 중 하나로만 판단해야 한다.
### 리뷰 문장: 어떻게 이렇게까지 재미없을 수가 있지 ### 분류 결과: 부정
###System;너는 사용자의 리뷰를 긍정,부정 중 하나로만 판단해야 한다.
### 리뷰 문장: 열린결말 영화 좋아하는데 이 영화가 열린결말이야 ### 분류 결과: 긍정
위에처럼 학습을 시켰고, 실험 문장들은 아래와 같다.
evaluation_queries = [
"이게 재밌다는 사람들이 이해가 안가"
"너무 흥미로워요 시즌2도 나왔으면 좋겠어요"
"이게 무슨 영화야 지루하기짝이없네"
"배울점이 많은 영화네요"
]
또한 실험 결과는 아래와 같다.
- 분석 결과 0: 음식명:닭볶음탕,옵션:중,수량:한그릇
- 분석 결과 1: 음식명:냉치찜,옵션:대,수량:한판
어디를 고치고 어디를 학습시켜야할지 잘 모르겠다...
Model Card for Model ID
Model Details
Model Description
- Developed by: [More Information Needed]
- Funded by [optional]: [More Information Needed]
- Shared by [optional]: [More Information Needed]
- Model type: [More Information Needed]
- Language(s) (NLP): [More Information Needed]
- License: [More Information Needed]
- Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]
Model Sources [optional]
- Repository: [More Information Needed]
- Paper [optional]: [More Information Needed]
- Demo [optional]: [More Information Needed]
Uses
Direct Use
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Downstream Use [optional]
[More Information Needed]
Out-of-Scope Use
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Bias, Risks, and Limitations
[More Information Needed]
Recommendations
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
Training Details
Training Data
[More Information Needed]
Training Procedure
Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
Training Hyperparameters
- Training regime: [More Information Needed]
Speeds, Sizes, Times [optional]
[More Information Needed]
Evaluation
Testing Data, Factors & Metrics
Testing Data
[More Information Needed]
Factors
[More Information Needed]
Metrics
[More Information Needed]
Results
[More Information Needed]
Summary
Model Examination [optional]
[More Information Needed]
Environmental Impact
Carbon emissions can be estimated using the
Machine Learning Impact calculator presented in
Lacoste et al. (2019).
- Hardware Type: [More Information Needed]
- Hours used: [More Information Needed]
- Cloud Provider: [More Information Needed]
- Compute Region: [More Information Needed]
- Carbon Emitted: [More Information Needed]
Technical Specifications [optional]
Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
Compute Infrastructure
[More Information Needed]
Hardware
[More Information Needed]
Software
[More Information Needed]
Citation [optional]
BibTeX:
[More Information Needed]
APA:
[More Information Needed]
Glossary [optional]
[More Information Needed]
More Information [optional]
[More Information Needed]
Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
Model Card Contact
[More Information Needed]
Training procedure
The following bitsandbytes quantization config was used during training:
- quant_method: bitsandbytes
- load_in_8bit: False
- load_in_4bit: True
- llm_int8_threshold: 6.0
- llm_int8_skip_modules: None
- llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
- llm_int8_has_fp16_weight: False
- bnb_4bit_quant_type: nf4
- bnb_4bit_use_double_quant: False
- bnb_4bit_compute_dtype: bfloat16
Framework versions
