README.md

metadata

library_name: transformers
license: mit
language:
  - ko
base_model:
  - google/gemma-2-2b-it
pipeline_tag: text-generation

📄 Model Card for Model ID

Gemma2 2b 한국어 방언 통역기 v0.2.0

📝 Model Description

Gemma2 2b 한국어 방언 통역기는 한국어 사투리를 표준어로 번역하거나 표준어를 한국어 사투리로 변환하는 프로젝트의 일환으로 개발된 모델입니다.

Gemma2 2b it 모델을 사용하여 강력한 자연어 처리 기능을 제공하며, QLoRa 기법으로 파인튜닝하여 제작되었습니다.

소형 LLM을 사용함으로써, 비용 대비 효과적인 방식으로 사투리 변환 성능을 달성할 수 있습니다.

📚 사용처 | Uses

이 모델은 한국어 방언을 표준 한국어로 번역하거나 그 반대로 번역하는 데 직접 사용할 수 있습니다. 음성 인식 및 번역 도구를 개발하는 교육자, 언어학자, 개발자에게 유용할 수 있습니다.

✍️ 예시 | Examples

입력 문장	방언: 게난 저 어머니 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건디	표준어: 그러니깐 저 어머니 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건데
방언 통역기 출력	표준어: 그러니까 저 어머니 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건데	방언: 게난 저 어멍 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건디

입력 문장	방언: 자이 폴에 독솔 막 난 거 보난 언 생이우다	표준어: 재 팔에 닭살이 막 난 거 보니, 추운 모양이다
방언 통역기 출력	표준어: 쟤 팔에 닭살이 많이 난 거 보니까 추운 모양입니다	방언: 재 폴에 독솔 막 난 거 보난 언 생이우다

⚠️ 한계점 | Bias, Risks, and Limitations

• 이 모델은 현재 제주 방언에 초점을 맞춘 특정 데이터 세트에 맞춰 미세 조정되었기 때문에 다른 방언이나 언어에 대한 성능이 제한될 수 있습니다.

• 향후 버전에서 다양한 방언에 대한 지원을 추가할 예정입니다.(충청, 전라, 경상, 강원)

🚀 사용법 | How to Get Started with the Model

import transformers
import torch

model_id = "sjbaek/gemma2-2b-it-korean-dialect"
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, add_eos_token=True)

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    max_new_tokens = 512,
)


def dialect_to_standard(text, dialect_type):
        return [
            {
                "role":"user", 
                "content": "Convert the following sentence or word which is {}'s dialect to standard Korean:\n\n{}".format(dialect_type, text)
            }
        ]


def standard_to_dialect(text, dialect_type):
        return [
            {
                "role":"user", 
                "content": "Convert the following sentence or word which is standard Korean to {}'s dialect :\n\n{}".format(dialect_type, text)
            }
        ]

outputs = pipeline(
    dialect_to_standard("우리 동생도 요번에 월요일날 미깡 타카부댄 내려왔당 못 타난", "제주도"),
    do_sample=True,
    temperature=0.1,
    top_p=0.90,
    add_special_tokens=True
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# {'role': 'assistant', 'content': '우리 동생도 요번에 월요일날 귤 타고 왔다가 못 타니까'}

outputs = pipeline(
    standard_to_dialect("그러니깐 저 어머니 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건데", "제주도"),
    do_sample=True,
    temperature=0.1,
    top_p=0.90,
    add_special_tokens=True
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1])
# {'role': 'assistant', 'content': '게난 저 어멍 더 나이 먹어가기 전에 여기 와야 될 건디'}

📊 사용 데이터셋 | Training Data

• AI_HUB 중·노년층 한국어 방언 데이터 (충청도, 전라도, 제주도)

🔜 향후 계획 | TO DO

• 충청도 방언 변환 기능 (v0.3.0)
• 전라도 방언 변환 기능 (v0.4.0)
• 경상도 방언 변환 기능 (v0.5.0)
• 강원도 방언 변환 기능 (v1.0.0)