README.md

metadata

language:
  - en
license: mit
library_name: transformers
tags:
  - code
base_model:
  - google/gemma-1.1-2b-it
datasets:
  - kreimben/leetcode_with_youtube_captions
  - kreimben/leetcode_user_submissions
widget:
  - text: >-
      explain about two sum problem. from brute force approach to the most
      advanced algorithms.
    example_title: two sum example
  - text: explain about leetcode 72 edit distance. i don't get even the approach.
    example_title: edit distance example
  - text: explain about leetcode 139 Word Break. please give me the approach.
    example_title: word break example
inference:
  parameters:
    max_new_tokens: 250
    temperature: 0.3
pipeline_tag: text-generation

CodeMind

소개

코딩 테스트 문제 해결 및 학습 보조를 지원해 주는 언어 모델입니다. Leetcode 해설 영상 자막 및 유저들의 포스팅 글을 이용해 파인튜닝하여 코딩 테스트에 조금 더 특화된 답안을 제시해 줄 수 있게 하였습니다.

모델 세부 정보

• 모델 이름: CodeMind
• 기본 모델: google/gemma-1.1-2b-it
• 훈련 언어: 영어
• 모델 크기: 2.51B 파라미터

팀원 구성

• NLP 3명
• SRE 2명

주요 기능

• 문제 유형 및 접근법 설명
• 정답 코드 생성

훈련 데이터

• LeetCode 사용자 제출물: 다양한 알고리즘 문제의 파이썬 솔루션
• 유튜브 캡션: LeetCode 문제에 대한 설명 및 단계별 가이드

사용된 라이브러리

• transformers: 자연어 처리 모델을 위한 라이브러리
• datasets: 데이터셋 처리 및 관리 라이브러리
• bitsandbytes: 최적화된 연산을 위한 라이브러리
• peft: 파인 튜닝을 위한 라이브러리
• trl: 언어 모델 튜닝을 위한 라이브러리
• pandas: 데이터 조작을 위한 라이브러리

파일 구조

• dataset/: 데이터셋 파일을 포함합니다.
• eval/: 평가 스크립트를 포함합니다.
• fine-tuning/: fine tuning 관련 노트북 및 스크립트를 포함합니다.
  • gemma-1.1-2b-it peft qlora.ipynb: fine tuning 과정에 대한 세부 사항이 포함된 노트북입니다.
• demo.ipynb: 데모 노트북으로 모델 사용 예제가 포함되어 있습니다.
• requirements.txt: 프로젝트 의존성 목록이 포함되어 있습니다.
• utils.py: 유틸리티 함수들이 포함되어 있습니다.

사용 방법

이 모델은 HuggingFace의 모델 허브를 통해 액세스할 수 있으며, API를 사용하여 응용 프로그램에 통합할 수 있습니다. 코딩 문제 또는 프로그래밍 관련 질문을 제공하면 모델이 관련 설명, 코드 스니펫 또는 가이드를 생성합니다.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kreimben/CodeMind-gemma-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kreimben/CodeMind-gemma-2b")

inputs = tokenizer("코딩 문제나 질문을 여기에 입력하세요", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

훈련 과정

모델 및 토크나이저 로드

import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model_id = 'google/gemma-1.1-2b-it'
token = os.getenv('HF_READ')

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=bnb_config, device_map={"": 0}, token=token)
model.config.use_cache = False
model.gradient_checkpointing_enable()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.padding_side = 'right'
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

LoRA 구성 및 모델 준비

from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training
import bitsandbytes as bnb

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

def find_all_linear_names(model):
    cls = bnb.nn.Linear4bit
    lora_module_names = set()
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, cls):
            names = name.split('.')
            lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1])
        if 'lm_head' in lora_module_names:
            lora_module_names.remove('lm_head')
    return list(lora_module_names)

modules = find_all_linear_names(model)
lora_config = LoraConfig(
    r=64,
    lora_alpha=32,
    target_modules=modules,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

데이터 준비

import pandas as pd
from datasets import Dataset

submission_dataset = datasets.load_dataset('kreimben/leetcode_user_submissions_only_python', split='train').to_pandas()
submission_dataset = submission_dataset[['title', 'question_hints', 'question_content', 'content']]
captions_dataset = datasets.load_dataset('kreimben/leetcode_with_youtube_captions', split='train').to_pandas()
captions_dataset = captions_dataset[['title', 'question_hints', 'question_content', 'cc_content']]
captions_dataset.rename(columns={'cc_content': 'content'}, inplace=True)

dataset = pd.concat([submission_dataset, captions_dataset])
del submission_dataset, captions_dataset

dataset = Dataset.from_pandas(dataset)
GEMMA_2B_IT_MODEL_PREFIX_TEXT = "Below is an coding test problem. Solve the question."

def generate_prompt(data_point):
    return f"<bos><start_of_turn>user {GEMMA_2B_IT_MODEL_PREFIX_TEXT}

I don't know {data_point['title']} problem. give me the insight or appoach.

this is problem's hint.
{data_point['question_hints']}

here are some content of question.
{data_point['question_content']}<end_of_turn>
<start_of_turn>model {data_point['content']}<end_of_turn><eos>"

text_column = [generate_prompt(data_point) for data_point in dataset]
dataset = dataset.add_column("prompt", text_column)

훈련

from trl import SFTTrainer
import transformers
import torch

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
torch.cuda.empty_cache()

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field="prompt",
    peft_config=lora_config,
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
    args=transformers.TrainingArguments(
        output_dir='out',
        bf16=True,
        max_steps=100,
        warmup_steps=50,
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=1,
        optim="paged_adamw_8bit",
        logging_steps=20,
        report_to='wandb',
    ),
)

trainer.train()

평가

모델의 성능은 다음과 같이 평가되었습니다:

Metric	Value
Average	41.62
ARC	41.81
HellaSwag	59.03
MMLU	37.26
TruthfulQA	43.45
Winogrande	59.91
GSM8K	8.26

제한 사항 및 윤리적 고려사항

• 모델의 출력은 학습 데이터에 기반하므로 항상 정확하지 않을 수 있습니다.
• 중요한 결정이나 실세계 문제 해결에 모델 출력을 사용하기 전에 반드시 검증이 필요합니다.