
## 모델 구성
- GPT2(Flax, Pytorch)
- 24 Layers, 1024 hidden dim, 4096 intermediate, 16 heads, 51200 vocab size
- 1024 max_seq_len
- 파라미터 수: 355M

### 성능 벤치마크
<img src="https://github.com/HeegyuKim/language-model/blob/63d8bd7cd39f25e87e0e376cdd18df3f8b460dee/image/benchmark0304.png?raw=true" />

## 학습 환경 및 하이퍼파라미터
- TPU V2-8
- Learning Rate: 3e-4, Batch Size: 512(=64 accum x 8 devices), Scheduler: Linear, WarmUp: 1000 step
- Optimizer: AdamW(adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01)
- bfloat16
- Training Steps: 43247 (3 epoch)
- 학습 토큰 수: 21.11B (43247 * 512 * 1024seq / 1024^3)
- 학습 기간: 2023/1/30 ~ 2023/2/5(6일 11시간 소요)
- 학습 코드: https://github.com/HeegyuKim/language-model

## 학습에 사용한 데이터
- AIHub SNS 대화(730MB)
- AIHub 구어체(422MB)
- AIHub 도서(1.6MB)
- AIHub 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치(12GB)
- 한국어 위키(867MB)
- 나무위키(6.4GB)
- 국립국어원 메신저 대화(21MB)
- 국립국어원 일상대화 말뭉치(23MB)
- 국립국어원 문어 말뭉치(3.2GB)
- 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
- 국립국어원 신문 말뭉치(~2022, 17GB)
- 청와대 국민청원(525MB)

데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
총 토큰 수는 약 7B임


## 사용 예시
```python
from transformers import pipeline

model_name = "heegyu/ajoublue-gpt2-medium"
pipe = pipeline('text-generation', model=model_name)

print(pipe("안녕하세요", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128))
print(pipe("오늘 정부 발표에 따르면, ", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128))
print(pipe("싸늘하다. 가슴에 비수가 날아와 꽂힌다. ", repetition_penalty=1.2, do_sample=True, eos_token_id=1, early_stopping=True, max_new_tokens=128, min_length=64))
```
결과
```bash
[{'generated_text': '안녕하세요 라고 말하거나 그 뒤에 뭐~ 어떤 사람이 어~ 그렇게 얘기를 해 놓고 있습니다.\n예?\n그리고 이분이 또 제가 아는 사이인데 이런 말이 있어요. 자기한테 무슨 부탁을 했다고 그러는데 내가 어떻게 하냐면 자기가 인제 술 먹고 한 번 더 술을 먹자 그랬더니 내가 한 번은 잘했지 이렇게 말을 하는 거예요. 그니까 약간 그런 거죠. 그래서 내가 그냥 다른 사람 앞에서 할 말은 하지 말자라는 생각이 들어서 그냥 그렇게 넘어가게 되는 거구요.(웃음) 이제 저 개인적으로는 조금 안타까운 게 이게 뭐냐하면은 어쨌든 저는 원래 남자다 보니까 결혼 생활에 있어서는 정말 안 되려고 해요. 왜냐면 내 자신을 사랑하고 그게 제일 중요한 부분이기 때문에'}]
[{'generated_text': "오늘 정부 발표에 따르면, 對韓 외국인투자가는 지난해 875억달러에서 3년만에 60억달러로 40%가까이 줄어들 것으로 예상됐다. 이런 추세가 지속된다면 올 하반기 중 300달러 이하로 떨어질 확률이 높다.. ◇외국인 주가순자산비율 5년來 최저치=지난해 금융위기로 증시가 폭락한 여파로 국내주식형펀드는 같은 기간 동안 24조7000억원 순유출됐으나 해외 주식형과 채권형은 각각 11조원 이상 늘어났다.(이름) kb국민은행 연구원은 '작년 말 미국의 기준금리 추가 인상과 한 해 뒤 중국 경기회복 기대 등으로 신흥국 중심으로 투자자금이 확대되면서 글로벌 자금의 안전자산 선호"}]
[{'generated_text': '싸늘하다. 가슴에 비수가 날아와 꽂힌다. 苟哭易到之鼓(청야옹도지니)는 명언이라, 이 시를 쓰는 그 마음이 여간 편치 않다 한다"고 하여 이를 "사사로운 일 때문에 시비를 가리기는 힘듭니다만 고인의 말씀처럼 내 한 몸을 지키어 순결하게 살아가고자 합니다."라고 풀이하였다.(『中國書』 「答耕志」에 나온 것으로 \'순결한 삶을 위해\'라는 뜻이다.)\n또한 박인호는 그의 시의 기본 테마를 \'시조를 깊이 있게 탐할 수는 있으나 시로써의 문학성을 논하는 것에는 이르'}]
```

## 주의사항
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.

{"language": ["ko"], "license": "mit", "datasets": ["heegyu/korean-petitions", "heegyu/namuwiki-extracted", "heegyu/kowikitext"], "widget": [{"text": "\uc624\ub298 \uc544\uce68 \uc815\ubd80\ub294 \ubc1c\ud45c\ub97c \ud1b5\ud574"}, {"text": "\uc544 \ubc30\uace0\ud504\ub2e4\n"}], "pipeline_tag": "text-generation"}
transformers pytorch jax gpt2 text-generation ko dataset:heegyu/korean-petitions dataset:heegyu/namuwiki-extracted dataset:heegyu/kowikitext license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #jax #gpt2 #text-generation #ko #dataset-heegyu/korean-petitions #dataset-heegyu/namuwiki-extracted #dataset-heegyu/kowikitext #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 


## 모델 구성
- GPT2(Flax, Pytorch)
- 24 Layers, 1024 hidden dim, 4096 intermediate, 16 heads, 51200 vocab size
- 1024 max_seq_len
- 파라미터 수: 355M

### 성능 벤치마크
<img src="URL />

## 학습 환경 및 하이퍼파라미터
- TPU V2-8
- Learning Rate: 3e-4, Batch Size: 512(=64 accum x 8 devices), Scheduler: Linear, WarmUp: 1000 step
- Optimizer: AdamW(adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01)
- bfloat16
- Training Steps: 43247 (3 epoch)
- 학습 토큰 수: 21.11B (43247 * 512 * 1024seq / 1024^3)
- 학습 기간: 2023/1/30 ~ 2023/2/5(6일 11시간 소요)
- 학습 코드: URL

## 학습에 사용한 데이터
- AIHub SNS 대화(730MB)
- AIHub 구어체(422MB)
- AIHub 도서(1.6MB)
- AIHub 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치(12GB)
- 한국어 위키(867MB)
- 나무위키(6.4GB)
- 국립국어원 메신저 대화(21MB)
- 국립국어원 일상대화 말뭉치(23MB)
- 국립국어원 문어 말뭉치(3.2GB)
- 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
- 국립국어원 신문 말뭉치(~2022, 17GB)
- 청와대 국민청원(525MB)

데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
총 토큰 수는 약 7B임


## 사용 예시

결과


## 주의사항
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.

## 모델 구성
- GPT2(Flax, Pytorch)
- 24 Layers, 1024 hidden dim, 4096 intermediate, 16 heads, 51200 vocab size
- 1024 max_seq_len
- 파라미터 수: 355M ### 성능 벤치마크
<img src="URL /> ## 학습 환경 및 하이퍼파라미터
- TPU V2-8
- Learning Rate: 3e-4, Batch Size: 512(=64 accum x 8 devices), Scheduler: Linear, WarmUp: 1000 step
- Optimizer: AdamW(adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01)
- bfloat16
- Training Steps: 43247 (3 epoch)
- 학습 토큰 수: 21.11B (43247 * 512 * 1024seq / 1024^3)
- 학습 기간: 2023/1/30 ~ 2023/2/5(6일 11시간 소요)
- 학습 코드: URL ## 학습에 사용한 데이터
- AIHub SNS 대화(730MB)
- AIHub 구어체(422MB)
- AIHub 도서(1.6MB)
- AIHub 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치(12GB)
- 한국어 위키(867MB)
- 나무위키(6.4GB)
- 국립국어원 메신저 대화(21MB)
- 국립국어원 일상대화 말뭉치(23MB)
- 국립국어원 문어 말뭉치(3.2GB)
- 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
- 국립국어원 신문 말뭉치(~2022, 17GB)
- 청와대 국민청원(525MB)

데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
총 토큰 수는 약 7B임 ## 사용 예시

결과 ## 주의사항
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.
TAGS
#transformers #pytorch #jax #gpt2 #text-generation #ko #dataset-heegyu/korean-petitions #dataset-heegyu/namuwiki-extracted #dataset-heegyu/kowikitext #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 ## 모델 구성
- GPT2(Flax, Pytorch)
- 24 Layers, 1024 hidden dim, 4096 intermediate, 16 heads, 51200 vocab size
- 1024 max_seq_len
- 파라미터 수: 355M ### 성능 벤치마크
<img src="URL /> ## 학습 환경 및 하이퍼파라미터
- TPU V2-8
- Learning Rate: 3e-4, Batch Size: 512(=64 accum x 8 devices), Scheduler: Linear, WarmUp: 1000 step
- Optimizer: AdamW(adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01)
- bfloat16
- Training Steps: 43247 (3 epoch)
- 학습 토큰 수: 21.11B (43247 * 512 * 1024seq / 1024^3)
- 학습 기간: 2023/1/30 ~ 2023/2/5(6일 11시간 소요)
- 학습 코드: URL ## 학습에 사용한 데이터
- AIHub SNS 대화(730MB)
- AIHub 구어체(422MB)
- AIHub 도서(1.6MB)
- AIHub 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치(12GB)
- 한국어 위키(867MB)
- 나무위키(6.4GB)
- 국립국어원 메신저 대화(21MB)
- 국립국어원 일상대화 말뭉치(23MB)
- 국립국어원 문어 말뭉치(3.2GB)
- 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
- 국립국어원 신문 말뭉치(~2022, 17GB)
- 청와대 국민청원(525MB)

데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
총 토큰 수는 약 7B임 ## 사용 예시

결과 ## 주의사항
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.
TAGS
#transformers #pytorch #jax #gpt2 #text-generation #ko #dataset-heegyu/korean-petitions #dataset-heegyu/namuwiki-extracted #dataset-heegyu/kowikitext #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
## 모델 구성
- GPT2(Flax, Pytorch)
- 24 Layers, 1024 hidden dim, 4096 intermediate, 16 heads, 51200 vocab size
- 1024 max_seq_len
- 파라미터 수: 355M### 성능 벤치마크
<img src="URL />## 학습 환경 및 하이퍼파라미터
- TPU V2-8
- Learning Rate: 3e-4, Batch Size: 512(=64 accum x 8 devices), Scheduler: Linear, WarmUp: 1000 step
- Optimizer: AdamW(adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01)
- bfloat16
- Training Steps: 43247 (3 epoch)
- 학습 토큰 수: 21.11B (43247 * 512 * 1024seq / 1024^3)
- 학습 기간: 2023/1/30 ~ 2023/2/5(6일 11시간 소요)
- 학습 코드: URL## 학습에 사용한 데이터
- AIHub SNS 대화(730MB)
- AIHub 구어체(422MB)
- AIHub 도서(1.6MB)
- AIHub 대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치(12GB)
- 한국어 위키(867MB)
- 나무위키(6.4GB)
- 국립국어원 메신저 대화(21MB)
- 국립국어원 일상대화 말뭉치(23MB)
- 국립국어원 문어 말뭉치(3.2GB)
- 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
- 국립국어원 신문 말뭉치(~2022, 17GB)
- 청와대 국민청원(525MB)

데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
총 토큰 수는 약 7B임## 사용 예시

결과## 주의사항
이 모델의 학습 데이터는 각종 차별/혐오 데이터가 포함됐을 수 있으며, 별도의 제거작업을 진행하지 않았습니다. 따라서 모델이 생성하는 문장에 특정 인물이나 인종, 성별, 장애에 따른 차별/혐오발언을 생성할 수 있습니다.