딥 러닝을 이용한 자연어 처리, T5 파인 튜닝 실습: 요약 생성기

본 글에서는 T5 모델(TexT-to-Text Transfer Transformer)을 활용하여 자연어 처리(NLP)에서 요약 생성기를 만드는 실습을 다룰 것입니다. T5는 텍스트 입력을 텍스트 출력으로 변환하는 모델로서 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 글을 통해 T5 모델의 기본 개념과 요약 생성 과정을 자세히 설명하고, 실제 파인 튜닝 과정을 시연하며, 결과를 평가하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. T5 모델 소개

T5는 Google에서 개발한 Transformer 기반의 모델로, 다양한 텍스트 변환 작업을 처리하길 목적으로 설계되었습니다. 이 모델은 “모든 NLP 문제를 텍스트 변환 문제로 재구성한다”는 철학을 기반으로 합니다. T5는 다양한 데이터셋에서 사전 훈련된 후, 특정 작업에 대해 파인 튜닝을 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.

모델의 구조는 인코더-디코더 구조를 기반으로 하며, 멀티 헤드 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 사용합니다. 이 덕분에 모델은 문맥을 이해하고, 흐름에 맞는 텍스트 생성을 수행할 수 있습니다.

2. 자연어 처리에서 요약 생성의 중요성

요약 생성(summary generation)은 원문을 축약하여 중요한 정보만을 전달하는 작업입니다. 이는 정보의 양이 방대해지는 현대 사회에서 핵심적인 기술로 자리잡고 있습니다. 효율적인 요약 생성기를 통해 우리는 더 빠르게 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

딥 러닝 기법이 발전하면서, 인공지능(AI) 기반 요약 생성기가 등장했습니다. 이러한 기법들은 높은 정확도를 바탕으로 요약의 품질을 크게 향상시켜 왔습니다.

3. T5 모델 사용을 위한 준비

T5 모델을 사용하기 위해서는 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 T5 모델과 그 외 다양한 NLP 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.

pip install transformers datasets

이후, 데이터셋을 선택하고 요약 작업을 위한 데이터 전처리를 진행해야 합니다. 예를 들어, CNN/Daily Mail 데이터셋은 뉴스 기사를 요약하는 데 적합한 데이터가 될 것입니다.

4. 데이터셋 로드 및 전처리

데이터셋을 로드하고 전처리하는 과정은 모델 훈련의 핵심 단계입니다. 아래는 Hugging Face의 datasets 라이브러리를 사용하여 CNN/Daily Mail 데이터셋을 로드하는 예제입니다.


from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('cnn_dailymail', '3.0.0')

데이터셋이 로드되면, 요약 생성을 위한 입력 데이터와 출력 데이터를 나누는 과정이 필요합니다.

5. T5 모델 파인 튜닝

T5 모델을 파인 튜닝하는 과정은 크게 데이터 준비, 모델 초기화, 훈련, 평가로 나눌 수 있습니다. Hugging Face의 Trainer API를 활용하면 이 과정을 쉽게 수행할 수 있습니다.


from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")

# 데이터셋 전처리 및 텐서 변환 과정 생략
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir='./logs',
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()

훈련이 완료된 후에는 모델을 평가하여 실제 성능을 측정할 수 있습니다.

6. 결과 평가 및 활용

훈련된 모델의 성능을 평가하기 위해 ROUGE 점수와 같은 메트릭을 사용할 수 있습니다. 이 점수는 생성된 요약과 실제 요약 간의 유사성을 측정합니다.


from datasets import load_metric
metric = load_metric("rouge")

predictions = trainer.predict(eval_dataset)
results = metric.compute(predictions=predictions.predictions, references=predictions.label_ids)

평가 결과를 바탕으로 모델을 개선하거나, 추가적인 데이터로 재훈련을 고려할 수 있습니다.