허깅페이스 트렌스포머 활용강좌, DialoGPT 모델(Diologe Text Pre-Learning Model) 불러오기

이번 포스팅에서는 허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 사용하여 DialoGPT(대화 생성 모델) 를 불러오는 방법에 대해 알아보겠습니다. DialoGPT는 마이크로소프트에서 개발된 대화형 자연어 처리 모델로, 대화를 생성하는 데에 최적화되어 있습니다. 우리는 이 모델을 활용하여 사용자의 입력에 대한 응답을 생성해볼 것입니다.

트랜스포머 모델 이해하기

트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모델 중 하나입니다. 특히 딥러닝의 발전과 함께 트랜스포머는 여러 NLP 작업에서 주목받고 있습니다. 이러한 모델이 잘 작동하는 이유는 ‘어텐션 메커니즘’이라는 개념 덕분입니다. 어텐션은 입력 시퀀스에서 각 단어가 다른 단어에 얼마나 주의를 기울여야 하는지를 결정합니다. 결과적으로 보다 풍부한 맥락 정보를 활용할 수 있게 됩니다.

DialoGPT 개요

DialoGPT는 대화형 시나리오를 위해 설계된 모델로, 대화 데이터를 통해 사전 학습되었습니다. 이 모델은 원래의 GPT-2 모델의 구조를 기반으로 하며, 대화의 흐름과 문맥을 이해하고 정교한 응답을 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. DialoGPT는 다양한 대화 시나리오에 맞춰 Fine-tuning 할 수 있습니다.

환경 설정

먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 transformers, torch, 그리고 tqdm을 설치하십시오.

pip install transformers torch tqdm

모델 불러오기

허깅페이스의 트랜스포머 라이브러리를 사용하면 DialoGPT 모델을 간편하게 불러올 수 있습니다. 아래의 코드를 참조하여 모델과 토크나이저를 불러오세요.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 모델과 토크나이저 불러오기
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

대화 생성기 구현하기

모델을 불러온 후 사용자의 입력을 받아서 대화를 생성하는 과정을 구현해 보겠습니다. 아래 코드는 사용자로부터 입력을 받고, DialoGPT를 통해 응답을 생성하는 간단한 예제입니다.

def generate_response(user_input):
    # 사용자 입력을 토큰화
    new_user_input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')

    # 이전 대화 이력을 포함하여 응답 생성
    bot_input_ids = new_user_input_ids if 'bot_input_ids' not in locals() else torch.cat([bot_input_ids, new_user_input_ids], dim=-1)

    # 응답 생성
    chat_history_ids = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

    # 생성된 응답 디코딩
    bot_response = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, bot_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
    
    return bot_response

대화 생성 예제

예를 들어, 사용자가 ‘안녕하세요?’라는 질문을 했을 때, 아래와 같은 방식으로 응답을 생성할 수 있습니다.

user_input = "안녕하세요?"
response = generate_response(user_input)
print(response)

상태 유지 및 대화 이력 관리

앞의 예제에서는 대화 이력을 유지할 수 있도록 하였으나, 계속해서 유지하려면 상태를 잘 관리해야 합니다. 다음은 이력을 관리하는 방법에 대한 예제입니다.

chat_history_ids = None

while True:
    user_input = input("당신: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        break
    response = generate_response(user_input)
    print("봇:", response)

결론

이번 포스팅에서는 허깅페이스의 DialoGPT 모델을 불러오고, 사용자 입력에 대한 대화를 생성하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이 방식은 대화형 서비스 개발에 매우 유용하게 사용될 수 있으며, 더욱 발전된 모델을 통해 사용자와의 상호작용을 향상시킬 수 있습니다. 다음에는 Fine-tuning 방법에 대해서도 다루어 보겠습니다.

참고자료