Sure, here's an example of how you could modify the model architecture to use more efficient layers for the 8-class classification problem:
```python
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.initializers import Constant
from gensim.models import KeyedVectors
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.callbacks import EarlyStopping

# Specify the GPU device to use
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# Load the training data
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# Extract the text and labels from the training data
texts = train_data['text']
labels = train_data['label']

# Convert the labels to categorical
labels_categorical = to_categorical(labels)

# Define the maximum number of words to use in the model
max_words = 100000

# Create a tokenizer to tokenize the text data
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Pad the sequences to a maximum length of 1000 words
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# Load the pre-trained Word2Vec model using KeyedVectors
model_path = 'path/to/word2vec.bin'
w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)

# Define the embedding dimensions
embedding_dim = 300

# Create an embedding matrix for the words in the tokenizer
num_words = min(max_words, len(tokenizer.word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    if i >= max_words:
        continue
    try:
        embedding_vector = w2v_model[word]
        embedding_matrix[i] = embedding_vector
    except KeyError:
        # Word not in pre-trained model, so use random vector instead
        embedding_matrix[i] = np.random.normal(scale=0.6, size=(embedding_dim,))

# Define the model architecture
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words,
                    embedding_dim,
                    embeddings_initializer=Constant(embedding_matrix),
                    input_length=maxlen,
                    trainable=False))
model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# Define early stopping criteria
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# Train the model on the training data using the GPU
with tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=64, epochs=15, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

# Load the test data
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# Tokenize and pad the test data sequences
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])
X_test = pad_sequences(test_sequences, maxlen=maxlen)

# Generate predictions for the test data
predicted_labels = model.predict_classes(X_test)

# Save the predictions to a CSV file
submission = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label':
```
다음은 8등급 분류 문제에 더 효율적인 레이어를 사용하도록 모델 아키텍처를 수정하는 방법의 예입니다:
'''python
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
keras.layers에서 밀도, 드롭아웃, 임베딩, 컨버전1D, 글로벌 최대 풀링1D를 가져옵니다.
keras.optimizers에서 Adam을 임포트합니다.
keras.utils에서 to_categorical 임포트
keras.preprocessing.text에서 Tokenizer를 임포트합니다.
keras.preprocessing.sequence에서 pad_sequences 임포트
keras.initializers에서 Constant를 임포트합니다.
gensim.models에서 KeyedVectors를 가져옵니다.
팬더를 pd로 임포트
numpy를 np로 가져옵니다.
keras.callbacks에서 EarlyStopping을 임포트합니다.

# 사용할 GPU 디바이스 지정
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# 훈련 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# 훈련 데이터에서 텍스트와 라벨을 추출합니다.
text = train_data['text']
labels = train_data['label']

# 레이블을 범주형으로 변환
labels_categorical = to_categorical(labels)

# 모델에서 사용할 최대 단어 수를 정의합니다.
max_words = 100000

# 텍스트 데이터를 토큰화할 토큰화기를 생성합니다.
토큰화기 = 토큰화기(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
시퀀스 = 토큰라이저.텍스트_투_시퀀스(텍스트)

# 시퀀스를 최대 1000단어 길이로 채웁니다.
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# 키드벡터를 사용하여 사전 훈련된 Word2Vec 모델을 로드합니다.
model_path = 'path/to/word2vec.bin'
w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)

# 임베딩 치수 정의
embedding_dim = 300

# 토큰화기의 단어에 대한 임베딩 행렬을 생성합니다.
num_words = min(max_words, len(tokenizer.word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    if i >= max_words:
        계속
    try:
        embedding_vector = w2v_model[word]
        embedding_matrix[i] = embedding_vector
    키 에러를 제외하고:
        # 사전 학습된 모델에 단어가 없으므로 대신 무작위 벡터를 사용하세요.
        embedding_matrix[i] = np.random.normal(scale=0.6, size=(embedding_dim,))

# 모델 아키텍처 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words,
                    embedding_dim,
                    embeddings_initializer=Constant(embedding_matrix),
                    input_length=maxlen,
                    trainable=False))
model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(64, 활성화='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# 모델 컴파일
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 조기 중지 기준 정의
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# GPU를 사용하여 훈련 데이터로 모델 훈련하기
tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=64, epochs=15, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

# 테스트 데이터 로드
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# 테스트 데이터 시퀀스 토큰화 및 채우기
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])
X_test = pad_sequences(test_sequences, maxlen=maxlen)

# 테스트 데이터에 대한 예측 생성
predicted_labels = model.predict_classes(X_test)

# 예측을 CSV 파일에 저장하기
submission = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label':
```