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 base_model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
 library_name: peft
+license: llama3
+datasets:
+- iknow-lab/ko-genstruct-v1
 ---
 
-# Model Card for Model ID
+# Ko-genstruct v0.1
 
-<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
+Ko-genstruct는 주어진 문서로부터 instruction tuning에 필요한 instruction을 생성해내는 모델입니다. 시험문제와 글쓰기 문제 두가지 유형의 지시문을 생성해낼 수 있습니다. 
+이 모델은 [Ada-instruct](https://arxiv.org/abs/2310.04484)와 [Genstruct](https://huggingface.co/NousResearch/Genstruct-7B)로부터 영감을 받았습니다.
 
+다음과 같은 용도로 활용할 수 있습니다.
+- 검색 모델을 학습하기 위해 주어진 텍스트로부터 질문을 생성하기
+- Instruction Tuning 학습 데이터를 생성하기 위해 Ko-genstruct로 instruction을 생성 후, 다른 LLM을 이용하여 답변 생성
 
+## Details
+- **Developed by:** [iKnow-Lab](https://github.com/iKnowLab-Projects/ko-genstruct)
+- **License:** [llama3]
+- **Lora-tuned from model:** [MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B)
 
-## Model Details
+## 사용방법
 
-### Model Description
+### 질문 생성
+아래 예제를 활용하여, 주어진 문서로부터 지시문을 생성할 수 있습니다. 시험문제와 글쓰기 문제 두가지 프롬프트 유형이 존재합니다.
 
-<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
+```python
+import transformers
+import peft
 
+model_id = "MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B"
+peft_model_id = "iknow-lab/ko-genstruct-v0.1"
 
+tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto").eval()
 
-- **Developed by:** [More Information Needed]
-- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Model type:** [More Information Needed]
-- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
-- **License:** [More Information Needed]
-- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
+model.load_adapter(peft_model_id, revision="epoch-1")
 
-### Model Sources [optional]
 
-<!-- Provide the basic links for the model. -->
+title = ""
+text = ""
 
-- **Repository:** [More Information Needed]
-- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
-- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
+PROMPT_QA = """당신은 시험문제 출제위원입니다. 다음 자료에 기반하여 전문가 수준의 시험문제를 출제할 것입니다. 자료를 바탕으로 지시사항에 맞는 결과물을 json 형식으로 반환해주세요.
 
-## Uses
+1. 생성한 문제는 실생활에서 사용하는 질문의 말투를 사용해야 합니다(~무엇인가요? ~작성해주세요. ~ 어떻게 해야하죠?)
+2. 먼저 고등학교 수준의 문제를 생성하고, 이를 전문가 수준으로 고난이도 문제로 향상해주세요. 각 문제는 반드시 제시된 자료를 바탕으로 만들어져야 합니다. 연관성이 적더라도, 창의적인 아이디어로 해당 자료를 활용하세요.
+3. 문제에는 답안 작성에 필요한 내용을 주어진 자료에서 추출해서 함께 제공해야합니다.
+4. 출제할 문제의 과목 후보는 다음과 같습니다: 글쓰기, 한국어, 영어, 수학, 사회과학, 과학, 역사 문화예술, 법, 도덕, 정치, 종교, 외국어, 경제, 경영, 의료, 공학, 인문학 등 - 후보에 없어도, 적절한 과목을 자유롭게 말할 수 있다.
 
-<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
+# 제목: {title}
+# 자료:
+{text}"""
 
-### Direct Use
+PROMPT_WRITING = """당신은 글쓰기 시험문제 출제위원입니다. 다음 자료에 기반하여 전문가 수준의 시험문제를 출제할 것입니다. 자료를 바탕으로 지시사항에 맞는 결과물을 json 형식으로 반환해주세요.
 
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
+1. 생성한 문제는 실생활에서 사용하는 질문의 말투를 사용해야 합니다(~무엇인가요? ~작성해주세요. ~ 어떻게 해야하죠?)
+2. 먼저 고등학교 수준의 문제를 생성하고, 이를 전문가 수준으로 고난이도 문제로 향상해주세요. 각 문제는 반드시 제시된 자료를 바탕으로 만들어져야 합니다. 연관성이 적더라도, 창의적인 아이디어로 해당 자료를 활용하세요.
+3. 문제에는 글쓰기 작성에 필요한 내용을 주어진 자료에서 추출해서 함께 제공해야합니다.
+4. 출제할 문제의 주제 후보는 다음과 같습니다. 이 중에서 적절한 주제를 3가지 선택하세요: 이력서, 노래가사, 시 혹은 소설, 에세이, 극본, 시나리오, 여행일기, 여행계획서, 요리레시피, 해설, 자기���개서, 편지, 이메일, 리뷰 및 평가, 소셜 미디어 포스트, 일기, 청원서, 항의서, 쇼핑 리스트, 메모, 연구 논문 및 계획서, 비즈니스 보고서 및 게획서, 기술 문서, 발표자료, 계약서 혹은 법률 문서, 편집 및 출판 문서, 광고 카피라이트, 웹 콘텐츠, 뉴스레터, 연설문, 자기계발서, 분석보고서, 기획안, 제안서
 
-[More Information Needed]
+# 제목: {title}
+# 자료:
+{text}"""
 
-### Downstream Use [optional]
+def generate_question(title, text, is_writing: bool = False):
+    prompt=PROMPT_WRITING if is_writing else PROMPT_QA
+    prompt = prompt.format(title=title, text=text)
+    
+    prompt = [{"content": prompt, "role": "user"}]
+    inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True, tokenize=False)
+    inputs = inputs.strip() + "\n\n```json\n{\n  \"topic\":"
+    inputs = tokenizer.encode(inputs, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
+    outputs = model.generate(input_ids=inputs, max_new_tokens=256, do_sample=True, early_stopping=True, eos_token_id=128009, temperature=1.0)
 
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
+    question = tokenizer.decode(outputs[0, inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=False)
 
-[More Information Needed]
+    return question
 
-### Out-of-Scope Use
+print("Question generation test")
+for _ in range(5):
+    question = generate_question(title, text)
+    print(question)
 
-<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Bias, Risks, and Limitations
-
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Recommendations
-
-<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
-
-Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
-
-## How to Get Started with the Model
-
-Use the code below to get started with the model.
-
-[More Information Needed]
-
-## Training Details
-
-### Training Data
-
-<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Training Procedure
-
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
-
-#### Preprocessing [optional]
-
-[More Information Needed]
-
-
-#### Training Hyperparameters
-
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
-
-#### Speeds, Sizes, Times [optional]
-
-<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Evaluation
-
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
-
-### Testing Data, Factors & Metrics
-
-#### Testing Data
-
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-
-[More Information Needed]
-
-#### Factors
-
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-
-[More Information Needed]
-
-#### Metrics
-
-<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-
-[More Information Needed]
-
-### Results
-
-[More Information Needed]
-
-#### Summary
-
-
-
-## Model Examination [optional]
-
-<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
-
-[More Information Needed]
-
-## Environmental Impact
-
-<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
-
-Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
-
-- **Hardware Type:** [More Information Needed]
-- **Hours used:** [More Information Needed]
-- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
-- **Compute Region:** [More Information Needed]
-- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
-
-## Technical Specifications [optional]
-
-### Model Architecture and Objective
-
-[More Information Needed]
-
-### Compute Infrastructure
-
-[More Information Needed]
-
-#### Hardware
-
-[More Information Needed]
-
-#### Software
-
-[More Information Needed]
+print("Writing generation test")
+for _ in range(5):
+    question = generate_question(title, text, True)
+    print(question)
+```
 
 ## Citation [optional]
-
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
-
 **BibTeX:**
 
-[More Information Needed]
-
-**APA:**
-
-[More Information Needed]
-
-## Glossary [optional]
-
-<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
-
-[More Information Needed]
-
-## More Information [optional]
-
-[More Information Needed]
+```
+@misc{cui2023adainstructadaptinginstructiongenerators,
+      title={Ada-Instruct: Adapting Instruction Generators for Complex Reasoning}, 
+      author={Wanyun Cui and Qianle Wang},
+      year={2023},
+      eprint={2310.04484},
+      archivePrefix={arXiv},
+      primaryClass={cs.CL},
+      url={https://arxiv.org/abs/2310.04484}, 
+}
+
+@misc{Genstruct, 
+      url={[https://https://huggingface.co/NousResearch/Genstruct-7B](https://huggingface.co/NousResearch/https://huggingface.co/NousResearch/Genstruct-7B)}, 
+      title={Genstruct}, 
+      author={"euclaise"}
+}
+```
 
 ## Model Card Authors [optional]
+- 김희규 (khk6435@ajou.ac.kr)
 
-[More Information Needed]
-
-## Model Card Contact
-
-[More Information Needed]
 ### Framework versions
-
 - PEFT 0.11.0