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85314f4
저널about-me
NLP Summary 대회


대회


개요


    

  • DialogSum 번역 데이터를 통해 요약문을 생성하여 정답지와의 ROUGE-F1 스코어를 높인다
    • 

  • 요약문은 원문의 20% 내외
    • 



분석


    

  • 평가는 dialogue 하나당 각기 다른 포커스를 가진 3개의 summary 가 있고 이를 통해 점수를 낸다고함
      

    • 설명이 두루뭉실하여 완전히 파악 못함
      • 

    

    • 

  • 데이터셋은 dialogue, summary 외에도 핵심 단어일 것으로 추측되는 topic 이 주어짐
    • 

  • wandb 경험을 위해 제공된 baseline 의 코드에서 wandb 설정을 가지고 있음
    • 



제공 환경


    

  • vpn
    • 

  • ssh
    • 

  • AMD Ryzen Threadripper 3970X 32-Core Processor
    • 

  • RTX 3090, 24Gb
    • 



개인적인 목표


    

  •  대회전에 강의 다 듣기
    • 

  •  시스템
      

    •  mlflow 적용
      • 

    •  server 에 job queue 적용
      • 

    

    • 

  •  대회 잘 해보기
    • 



팀


운영


    

  • 각자 해보고 증강 데이터는 공유
    • 

  • 2주에 걸친 대회기간 중 1주는 수업이 이 겹치므로 이 기간은 각자해보고 마지막 한주는 공유하면서 진행
    • 



EDA







dataset
dialogue
summary






왜도

right
right





크기
train
12457
12457
topic 포함





valid
499
499
topic 포함





test
499
499
public(250) / private(249)




어체

구어체
평문






계획


    

  • GPU 사용 시간을 최적화 할 수 있는 시스템을 가지고 시작
    • 

  • 대회의 점수 방식과 유사한 방식의 평가 방식을 로컬에 적용후 시작
    • 

  • mlflow 활용을 잘 해보기
    • 



멘토링 :mentoring:


    

  • 여러가지 코멘트가 많았지만 중요한 점을 요약해 본다면 2가지
    • 

  • 모델 추천
      

    • 한국어 모델 써봐라, llm, back translation 을 위한 번역 모델, 요약 모델
        

      • lg exaone
        • 

      • nllb en ko
        • 

      • m2m
        • 

      • pko-t5 등
        • 

      

      • 

    

    • 

  • 내가 궁금한 점에 대한 답변
      

    • 강화학습은 훈련데이터로 한번 더하는거냐
        

      • 그렇다 근데 하지마라
        • 

      

      • 

    • 생성해야하는 길이가 다 다른데
        

      • data collator 를 사용하면 유사한 길이 끼리 모아준다
        • 

      

      • 

    

    • 

  • 그리고
      

    • 증강된 데이터의 품질이 좋아야한다
      • 

    • 요약 대회라기보단 요약 정답지에 맞추는게 목표
      • 

    • 하이퍼파라메터 튜닝은 마지막에 하는 것
      • 

    

    • 



진행


팀원


    

  • 데이터 증강, 특히 back translation에 집중
      

    • 시도
        

      • Random Masking Insertion
        • 

      • 여러가지 adverb 교체
        • 

      • back translation
        • 

      

      • 

    • back translation 외에는 효과가 별로
        

      • 영어 to 한글 외에도 어순이 다른 언어를 적용
        • 

      

      • 

    

    • 

  • kogamza 등 다른 kobart 시도
    • 

  • pko-t5 계열 시도
    • 



나


    

  • mlflow, wandb 적용
      

    • mlflow 적용하면서 kubernetes 에 오리는데 여러가지 try-and-error 가 있었음
      • 

    • mlflow 는 하나하나 해줘야하는 설정이 많음, 마지막까지 시간 관계상 처리하지 못한건 시스템 로그 보기
      • 

    

    • 

  • vscode, vim binding을 사용하는데 함수를 못 따라가는 것이 너무 치명적이고 왔다가 갔다하기 어려워서 스크립트 코드로 진행
      

    • 이 부분은 아래 [[#retrospective]]
      • 

    

    • 

  • local ROUGE-F1 스코어가 public score 와 괴리가 심함
      

    • rouge score 계산시에 kkma 형태소 분석기를 적용하여 점수를 근접하게 맞춤
        

      • konlpy 에 다섯개의 형태소 분석기 중 가장 점수가 높게나온 kkma 를 사용
        • 

      • 2개는 에러가 나서 사용하지 못했는데 그중 mecab 이 표준일 거라함, [[#mentoring]]
        • 

      

      • 

    

    • 

  • 스페셜 토큰은 전체 16개로 검색되었지만 적용시에 점수가 오히려 떨어졌음
    • 

  • 팀원과 겹치지 않는 증강 시도
      

    • solar credit($10)를 사용하여
        

      • solar LLM 을 이용
          

        • pro 는 영어 전용 모델인 것 같고 mini 로 진행
          • 

        • 말을 알아듣는거같으나 뒤에 쓸때 없는 문장들이 끌려 오는 문제
          • 

        • 프롬프트 엔지니어링을 고도화 할 것이냐 -> 그냥 번역 전용 api를 사용하기로함
          • 

        

        • 

      • back translation 진행
          

        • translation 전용 api로 진행
            

          • 방심한 나머지 제공된 $10 로는 데이터 데이터셋 bt가 불가능한 걸 늦게 인지, 왜준겨..
            • 

          • 그나마 확인된 결과도 few shot 주입이 안되서 special token 도 같이 번역되어 버림
              

            • 전, 후처리를 하거나 여러가지 복잡한 처리가 필요
              • 

            • 아 이러면 그냥 프롬프트 엔지니어링을 했어야
              • 

            

            • 

          

          • 

        

        • 

      

      • 

    • 학습시에 summary 길이를 스페셜 토큰으로 만들어 원문에 삽입
        

      • 멘토링시 답변이 회의적이라 적용하지 않음
        • 

      

      • 

    

    • 

  • 멘토링 이후 추천받은 적용
      

    • pko-t5 적용
        

      • 막상 적용을 하려고보니 그냥 모델만 갈아끼면 되는게 아니라 데이터 입력형식이 모델마다 존쟇는 것으로 보임
        • 

      • 이를 돌릴때는 이미 팀원이 조금 상위권의 점수를 확보
        • 

      • 딱히 같은 모델+데이터 돌리는 것이 없을 껏 같아 시스템 고도화 몰입
        • 

      

      • 

    

    • 



최종 결과


    

  • 2등
      

    • leader board
        

      • public 2등(0.5855	0.4070	0.5167	50.3062)
        • 

      • private 2등(	0.5715	0.3799	0.4826	47.8024)
        • 

      

      • 

    

    • 



결과 피드백


다른팀


    

  • 데이터가 커지고 llm이 커지면서 데이터 클리닝의 중요성이 줄고 있긴하다
    • 

  • 정성 분석이 필요하다, 데이터건 결과건
    • 

  • automl 파트가 죽어간다, optuna 와 같은 파라메터 튜너
      

    • 데이터도 적고, 모델크기가 작아서 여러번할수있었다
      • 

    • 하나하나의 실험의 부담이 크다보니 그렇게하지 않는 것 같다
      • 

    

    • 

  • 데이터에 노이즈가 있었다.
      

    • 중복 샘플
      • 

    • 다른 요약문
      • 

    

    • 



우리팀


    

  • 데이터 증강후 해당 데이터마다 정성평가를 하고 점수를 트랙킹한 부분이 좋았다.
      

    • 왜 가 약한 것은 아쉽다
      • 

    

    • 



회고 :retrospective:


    

  • llm 분야에서는 상용 llm 파인튜닝이 최고의 결과를 도출할 것 같다.
      

    • 목표를 한정해서 하나의 타스크를 수행한다면 못할 것은 없어보인다
      • 

    • 다만 이번대회가 이런 경험을 가져가기에는 어렵게 설계된 느낌이 있다.
      • 

    

    • 

  • 베이스라인을 넘기는것 자체가 어려웠고, 처음에 시드 고정이 안되서 조금 헤멘 느낌이 있다.
      

    • 반드시 시드고정 먼저 진행
      • 

    

    • 

  • data 기반이 어려운 문제라(원문 -> 영어 번역으로 대회 진행)
      

    • 결국 모델 싸움으로 가는 느낌이고 그런경우 상용모델을 이기기 어려워 동기부여가 떨어졌다
      • 

    

    • 

  • back translate 등을 진행할때 너무 오래걸려서 처음으로 async 코드 작성 시작
    • 

  • 아래 내용은 이전 회고로 부터의 피드백 반영
      

    • 이전 프로 젝트 회고

      • 

    • ssh 개발 환경
        

      • 이번엔 스크립트로 워커 큐를 만들어서 py 스크립트를 큐에쌓아서 지속적으로 실행할 수 있도록했다
          

        • 이를 위해 처음에는 jupyter#nbconvert 를 활용한 스크립트 변환 활용
          • 

        • 이후에는 eda 를 제외한 영역은 스크립트로 작성해사 사용했다.
          • 

        

        • 

      • chatgpt 가 코드에디어와 협업을 지원하기 시작
          

        • 시작 시점에는 vscode 만 지원 -> 대회 도중에 pycharm 지원이 업데이트 됨
          • 

        • 로컬만 프로젝트만 지원해서 로컬 코드 작성후 -> scp 를 활용한 파일 복사를 사용
          • 

        

        • 

      • 저번에 서버 터졌으므로 git 에 차곡차곡 저장
        • 

      

      • 

    • eda
        

      • 데이터를 시각화를 먼저하고 가설 설계
          

        • 길이 토큰
          • 

        

        • 

      

      • 

    • 일정 관리
        

      • 대회 시작전 강의 먼저 모두 수강하여 시간 확보
        • 

      

      • 

    • 코드 익숙도
        

      • 코드를 먼저 분석하고 들어갔으나 여전히 jupyter 로 큰파일을 진행하기에는 ide도움이 너무 떨어지는 문제
        • 

      • 다음 프로젝트 에서는
          

        •  mlflow 나 저장, 평가등 일부 루틴화된 영역을 처음에 분리하고 수정포인트 업데이트 하는 방식이 좋겠다
          • 

        

        • 

      

      • 

    • 모델링
        

      • 역시 모델링 선택에 대한 근거는 여전히 부족
        • 

      

      • 

    • 툴
        

      • wandb 사용을 하며 서로 비교할 수 있었다
        • 

      • mlflow
          

        • 많은 해결을 하였고 다음엔 system log만 추가적으로 저장하면 될 것같다
          • 

        • wandb 와 달리 sweep 이 없어서 이부분은 optuna 를 적용해 보았다
            

          • 파라메터 튜닝 별로 할게 없어서 적용하는 경험에 의의
            • 

          

          • 

        

        • 

      

      • 

    • 결과
        

      • 이번엔 저번과 달리 데이터 증강이나, 앙상블에 의한 변화가 적은 프로젝트
        • 

      • 모델의 중요성을 크다는 것을 느낌
        • 

      • 무엇보다 반복실험에 있어서는 효율적인 시스템과 툴 사용을 통한 기록의 시각화가 많은 도움이 되었음
        • 

      •  다음에는 반복적인 실험에 대한 계획을 잘짜서 만들어진 시스템을 활용해 보아야겠다
        • 

      

      • 

    

    •