Megumin Persona LLM은 애니메이션 '이 멋진 세계에 축복을!' 의 캐릭터 메구밍의 말투와 성격을 완벽히 재현한 AI 모델입니다. 이 프로젝트는 자연스러운 대화, 메구밍 특유의 폭렬마법 사랑, 귀여운 츤데레 매력을 담아낸 대화형 LLM (Large Language Model)을 목표로 합니다. 팬들과의 인터랙션을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 새로운 대화 경험을 제공합니다.

• 데이터셋 구성
  🔹 소설 텍스트 데이터: 이 멋진 세계에 축복을 텍본 + 이 멋진 세계에 폭염을 텍본 + 그 외 스핀오프
  🔹 Q&A 데이터: 메구밍의 말투로 답변된 Q&A 세트 (GPT4를 활용해 생성)
  🔹 도메인 키워드 리스트: 메구밍 특유의 대사, 폭렬마법 용어, 애니메이션 관련 맥락

• 데이터 처리
  🔸 텍스트 정제: 불필요한 문구 제거 및 캐릭터 맥락 강화
  🔸 세분화된 청크로 데이터 분리: 캐릭터의 성격과 말투를 학습하기 위한 소규모 샘플링

• 모델 구조

  • Pre-trained Qwen 기반 모델 사용(Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)
  • QLoRA를 활용해 메모리 효율적 파인튜닝 진행

• 훈련 전략
  🔸 메구밍의 특징을 강조한 Role-Playing Dataset 훈련
  🔸 긍정적인 답변만 학습에 반영하여 톤과 성격의 일관성 강화
  🔸 다중 캐릭터 데이터로 대화 맥락 이해도 증대 (등장인물 : 카즈마, 아쿠아, 다크니스, 융융, 위즈, 바닐 등 상호작용 추가)

• 결과물

  • 캐릭터의 대사와 폭렬마법 테마를 정확히 반영
  • 영어 및 한국어 대화 지원

• 말투 유지
  • 어미, 키워드 등 해당 페르소나의 말투를 잘 유지하고 있는지 평가
  • 메구밍은 존댓말을 주로 사용하는 캐릭터이기에 한국어 존댓말 분류 모델을 활용해 평가
  • 평가 결과 : 100% 존댓말

• 스토리 이해(주관적 평가)
  • 에피소드 질문에 적절한 인물과 상황을 답변하는지 평가
  • Hit Rates, BLEURT 등 답지 제작 후 얼마나 답지와 유사한지 비교하는 방식으로 평가
  • 평가 결과 : 다른 평가지표도 준수했지만 특히 Hit Rates에서 눈에 띄는 성능을 보임 (RAG의 영향)

• 맥락이해(객관적 평가)
  • 기존 LLM을 평가하는 벤치마크 데이터셋 참고
  • 자연어 추론, 인간성 등을 평가하고자 했고 특히 Role-Play Task에 중요한 복잡한 계산능력, HumanEval Benchmark 활용하여 평가
  • 평가 결과 : RAG 활용으로 캐릭터 페르소나를 유지하면서도 복잡한 질문에 원활히 답변, 최대한의 성능 유지

• 정성평가
• 캐릭터 일관성, 자연스러움, 창의성 측면에서 LLM이 얼마나 답변을 잘 주는지 정성적으로 평가

• 다중 캐릭터 지원
  • 동일 애니메이션의 다른 캐릭터 데이터셋 추가 훈련
• 고급 대화 생성
  • 스토리텔링 중심의 대화 생성 기능 강화
• 언어 확장
  • 일본어 및 기타 언어로의 다국어 모델 훈련

• 훈련 데이터: '이 멋진 세계에 축복을!' 애니메이션 및 소설 데이터
• 모델 기술: Hugging Face Transformers, Qwen 기반 모델
• 참고 논문 및 자료:
  • Efficient Fine-Tuning of Language Models
  • LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
  • Emotional RAG: Enhancing Role-Playing Agents through Emotional Retrieval
  • Namu Wiki의 메구밍 프로필

🎉 메구밍과의 인터랙션을 경험하고 싶다면 기여를 환영합니다!