# Model Card for KEByT5-base (580M #params)

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
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.

## 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](https://huggingface.co/etri-lirs/kebyt5-small-preview)
* kebyt5-base : 580M (this model)
* kebyt5-large : 1.23B [link](https://huggingface.co/etri-lirs/kebyt5-large-preview)

이들 모델은 [google/byt5-small](https://huggingface.co/google/byt5-small), [google/byt5-base](https://huggingface.co/google/byt5-base), [google/byt5-large](https://huggingface.co/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

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

- **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

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

사전학습은 1024 bytes 길이의 데이터를 학습했기 때문에, 이를 초과하는 긴 시퀀스를 다루는 문제에 적합하지 않을 수 있습니다.

더 긴 시퀀스를 다뤄야 하는 문제에서는, [GBST 기반의 토큰-프리 언어모델](https://huggingface.co/etri-lirs/gbst-kebyt5-base-preview)을 사용하는 것을 권장합니다.

# 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:

```
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("etri-lirs/kebyt5-small-preview")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("etri-lirs/kebyt5-small-preview")
```

# 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](https://github.com/lovit/kowikitext)
  * [나무위키 덤프](https://github.com/lovit/namuwikitext)
  * 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](https://github.com/Beomi/KcBERT)

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, v1.1](https://klue-benchmark.com/)의 dev set을 사용하여 평가되었습니다.
생성은 모두 seq2seq을 이용한 출력 레이블 직접 생성 방법을 사용했습니다.

| 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** |
| KEByT5-Large (1.23B) | 85.68 | 88.09, 92.40 | 87.18, 85.52 | 70.07, 75.81 |
| GBST-KEByT5-Base (584M) | 85.29 | 87.35, 92.09 | 88.33, 85.00 | 59.69, 66.44 |

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** |
| KEByT5-Large (1.23B) | 78.54 | 97.28 |

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 |


## Compute Infrastructure

* Trained on nVidia A100 80GB * 4EA

# Citation

 * 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.



{"language": ["ko", "en", "ja", "zh"], "license": "other", "pipeline_tag": "fill-mask"}
transformers pytorch tf t5 text2text-generation fill-mask ko en ja zh license:other autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #fill-mask #ko #en #ja #zh #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 

Model Card for KEByT5-base (580M #params)
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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.


Acknowledgements
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* 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
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본 사전학습 언어모델은 다음과 같은 규모를 가집니다:


* kebyt5-small : 330M link
* kebyt5-base : 580M (this model)
* 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
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* 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
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* Repository: 다운스트림 태스크 학습을 위해, URL
* 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
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해당 사전학습 언어모델은 연구 및 교육 목적의 활용으로 그 사용 목적이 제한됩니다.


Direct Use
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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
--------------


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


사전학습은 1024 bytes 길이의 데이터를 학습했기 때문에, 이를 초과하는 긴 시퀀스를 다루는 문제에 적합하지 않을 수 있습니다.


더 긴 시퀀스를 다뤄야 하는 문제에서는, GBST 기반의 토큰-프리 언어모델을 사용하는 것을 권장합니다.


Bias, Risks, Limitations, and Recommendations
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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.


How to Get Started with the Model
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Transformers 4.27.0 이상의 버전에서, 다음의 파이썬 코드를 사용하여 모델과 tokenizer를 사용할 수 있습니다:


Training Details
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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
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Testing Data, Factors & Metrics & Results
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한국어 언어 이해 태스크에 사용되는 KLUE dataset, v1.1의 dev set을 사용하여 평가되었습니다.
생성은 모두 seq2seq을 이용한 출력 레이블 직접 생성 방법을 사용했습니다.



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: klue/klue-roberta-large, WOS (JGA, %): 50.22, WOS (F1, %): 92.23
models: KEByT5-Base (580M), WOS (JGA, %): 77.15, WOS (F1, %): 96.92
models: KEByT5-Large (1.23B), WOS (JGA, %): 78.54, WOS (F1, %): 97.28


관계 추출(RE; Relation Extraction) 태스크인 KLUE-RE-v1.1 결과는 다음과 같습니다. no\_relation을 제외한 29개의 관계 클래스에 대한 Micro F1 결과입니다:



Compute Infrastructure
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* Trained on nVidia A100 80GB \* 4EA
* 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
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Jong-hun Shin(ETRI), e-mail=jhshin82 *AT* etri *DOT* re *DOT* kr.



TAGS
#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #fill-mask #ko #en #ja #zh #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 

TAGS
#transformers #pytorch #tf #t5 #text2text-generation #fill-mask #ko #en #ja #zh #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
