SKT-AI에서 약 20GB의 한국어 데이터를 Pre-Training 시킨 KoGPT2를 사용했습니다. 첫 번째로 가사 작사를 위해서, 저작권이 만료된 정제된 가사 데이터, 소설, 기사 등을 Data별로 weight를 다르게 주며 Fine-tuning 하였습니다. 또한 장르도 받아서 음악 장르별 가사 학습 결과를 볼 수 있습니다.
또한 Colab에서는 원활한 학습을 위해서 Google Drive와 Dropbbox을 연동했습니다. 학습한 중간 결과를 Google Drive에서 Dropbbox로 이동시킨 후, Google Drive에서 해당 결과를 삭제하게 합니다. 이와 관련된 Code
음악 장르별로, CSV 형식의 Dataset을 받는 바뀐 Version 2의 Code로 KoGPT2-FineTuning 작업을 하기 어렵다면, Version 1.1을 이용하길 바랍니다.
아래에서, 다양한 한국어 가사를 학습한 결과를 확인 할 수 있습니다. 우리는 이외에도 다양한 프로젝트를 진행할 것입니다.
| weight | Genre | lyrics |
|---|---|---|
| 1100.0 | 발라드 | '내 맘을 알잖아요\n\n\n바로처럼 멍하니 서 있는 모습만\n\n\n바라보다\n\n\n포기할 수 밖에 없어서...' |
| ... |
python main.py --epoch=200 --data_file_path=./dataset/lyrics_dataset.csv --save_path=./checkpoint/ --load_path=./checkpoint/genre/KoGPT2_checkpoint_296000.tar --batch_size=1
parser.add_argument('--epoch', type=int, default=200,
help="epoch 를 통해서 학습 범위를 조절합니다.")
parser.add_argument('--save_path', type=str, default='./checkpoint/',
help="학습 결과를 저장하는 경로입니다.")
parser.add_argument('--load_path', type=str, default='./checkpoint/Alls/KoGPT2_checkpoint_296000.tar',
help="학습된 결과를 불러오는 경로입니다.")
parser.add_argument('--samples', type=str, default="samples/",
help="생성 결과를 저장할 경로입니다.")
parser.add_argument('--data_file_path', type=str, default='dataset/lyrics_dataset.txt',
help="학습할 데이터를 불러오는 경로입니다.")
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=8,
help="batch_size 를 지정합니다.")Colab을 이용해서 Fine-tuning Code를 실행할 수 있습니다.
function ClickConnect() {
// 백엔드를 할당하지 못했습니다.
// GPU이(가) 있는 백엔드를 사용할 수 없습니다. 가속기가 없는 런타임을 사용하시겠습니까?
// 취소 버튼을 찾아서 클릭
var buttons = document.querySelectorAll("colab-dialog.yes-no-dialog paper-button#cancel");
buttons.forEach(function(btn) {
btn.click();
});
console.log("1분 마다 다시 연결");
document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-button").click();
}
setInterval(ClickConnect,1000*60);function CleanCurrentOutput(){
var btn = document.querySelector(".output-icon.clear_outputs_enabled.output-icon-selected[title$='현재 실행 중...'] iron-icon[command=clear-focused-or-selected-outputs]");
if(btn) {
console.log("10분 마다 출력 지우기");
btn.click();
}
}
setInterval(CleanCurrentOutput,1000*60*10);nvidia-smi.exe
python generator.py --temperature=1.0 --text_size=1000 --tmp_sent=""
python generator.py --temperature=5.0 --text_size=500 --tmp_sent=""
parser.add_argument('--temperature', type=float, default=0.7,
help="temperature 를 통해서 글의 창의성을 조절합니다.")
parser.add_argument('--top_p', type=float, default=0.9,
help="top_p 를 통해서 글의 표현 범위를 조절합니다.")
parser.add_argument('--top_k', type=int, default=40,
help="top_k 를 통해서 글의 표현 범위를 조절합니다.")
parser.add_argument('--text_size', type=int, default=250,
help="결과물의 길이를 조정합니다.")
parser.add_argument('--loops', type=int, default=-1,
help="글을 몇 번 반복할지 지정합니다. -1은 무한반복입니다.")
parser.add_argument('--tmp_sent', type=str, default="사랑",
help="글의 시작 문장입니다.")
parser.add_argument('--load_path', type=str, default="./checkpoint/Alls/KoGPT2_checkpoint_296000.tar",
help="학습된 결과물을 저장하는 경로입니다.")Colab을 이용해서 generator를 실행할 수 있습니다.
학습에 따른 변화를 확인하기 위해서, tensorboard로 접근하여 loss와 text를 확인합니다.
tensorboard --logdir=runs
@misc{KoGPT2-FineTuning,
author = {gyung},
title = {KoGPT2-FineTuning},
year = {2020},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/gyunggyung/KoGPT2-FineTuning}},
}
자세한 결과물은 samples에서 확인 할 수 있습니다. 학습에 대해서는 관련 포스팅에서 확인할 수 있습니다.
https://github.com/openai/gpt-2
https://github.com/nshepperd/gpt-2
https://github.com/SKT-AI/KoGPT2
https://github.com/asyml/texar-pytorch/tree/master/examples/gpt-2
https://github.com/graykode/gpt-2-Pytorch
https://gist.github.com/thomwolf/1a5a29f6962089e871b94cbd09daf317
https://github.com/shbictai/narrativeKoGPT2
https://github.com/ssut/py-hanspell
https://github.com/likejazz/korean-sentence-splitter