README.md

metadata

license: cc-by-4.0
base_model: paust/pko-t5-large
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: t5-brokarry-unknown
    results: []
widget:
  - text: |-
      브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :
      내일 심야 화물 건이 있을까?
      네, 내일 심야 화물건은 6가지가 있습니다.
      그중에 상차지가 여수인 곳이 있어?
    example_title: 화물추천
  - text: |-
      브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :
      용인에서 출발하는 화물 찾아줘.
      언제가 좋으세요?
      내일 새벽
      브로캐리AI가 최적의 화물을 찾고 있어요.
      그런데 거기 날씨는 어때?
    example_title: 날씨예보
  - text: |-
      브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :
      오늘 날씨 어때?
      오늘은 맑아서 기분 좋아 보여. 25도 정도일거야.
      홍대 근처에서 친구만날 건데, 거기 근처에 전기차충전소 알려줘.
    example_title: 장소안내
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :경부고속도로 상황 알려줘
    example_title: 일반대화
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :하차 담당자에게 문의해줘
    example_title: 전화연결
  - text: 브로캐리에 관련된 이용자의 대화인데 분류 및 인식 해줘! :브로브로브로캐리부릉부릉릉
    example_title: Unknown

t5-brokarry-unknown

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

Model description

의도	개체
일반대화
전화연결	대상
장소안내	장소, 대상
날씨예보	언제, 시간,장소, 대상, 조건
화물추천	언제, 시간, 상차, 하차, 조건
Unknown
*대상 : 상차지/하차지

How to use

import requests
 
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/yeye776/t5-brokarry-unknown"
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: 10

Training output

• 전체 훈련 스텝 수 (Global Step): 130
• 훈련 손실 (Training Loss): 0.442529062124399
• 훈련 시간 (Train Runtime): 836.443 초(약 13분)

Framework versions

• Transformers 4.35.0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1