README.md

metadata

license: cc-by-4.0
base_model: paust/pko-t5-large
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: t5-large-finetuned-multi_v2
    results: []
widget:
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :내일 용인에서 상차하고 다시 용인에서 하차하는 화물 추천해줘
    example_title: 화물추천
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :내일 오후 우면동 날씨
    example_title: 날씨예보
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :전기충전소 안내해줘
    example_title: 장소안내
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :경부고속도로 상황 알려줘
    example_title: 일상대화
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :하차 담당자에게 문의해줘
    example_title: 전화연결
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :진행해줘
    example_title: 긍부정

t5-large-finetuned-multi_v2

This model is a fine-tuned version of paust/pko-t5-large on the None dataset.

Model description

의도	개체
일상대화
전화연결	대상
장소안내	장소, 대상
날씨예보	날짜, 장소, 대상, 시간, 조건
화물추천	날짜, 시간, 상차, 하차, 기준
긍부정	긍정, 부정, 중립

How to use

import requests
 
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/yeye776/t5-large-finetuned-multi_v2"
headers = {"Authorization": "Bearer hf_key"}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

prompt = "브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :"
input = "내일 심야 상차지가 분당인 화물 추천해줘"

output = query({
    "inputs": prompt+input,
    "options":{"wait_for_model":True}
})

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 0.0007
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 4
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 8
• total_train_batch_size: 32
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.06
• num_epochs: 8

Framework versions

• Transformers 4.34.1
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.5
• Tokenizers 0.14.1