qa_kor_hospital

This model is a fine-tuned version of gogamza/kobart-base-v2 on an unknown dataset.

Model description

"gogamza/kobart-base-v2" 기반으로 소상공인 고객 주문 질의-응답 텍스트의 데이터를 활용하여 병원 질의 응답 내용을 Fine Tuning 한 모델입니다.
text = f"질문: {question}\n의도: {intend}\n항목: {content}\n" 를 입력하면 입력 사항에 맞는 답변이 출력 되도록 학습했습니다.

변수 intend의 종류에 대해 살펴보겠습니다.

['제품_소재_질문', '제품_추천_질문', '교환|반품|환불_일반_요청', '결제_일반_질문', '제품_용도_확인', '제품_재고_요청', '결제_수단_질문', '결제_일반_확인', '결제_일반_요청', '제품_품질_확인', '제품_정보_확인', '제품_방법_확인', '포장_일반_질문', '제품_정보_요청', 'AS_시간_질문', '웹사이트_사용_요청', '제품_용도_질문', '멤버십_사용_질문', '배송_비용_질문', '제품_정보_질문', '제품_가격_질문', '웹사이트_사용_질문', '제품_재고_질문', '제품_방법_질문', '행사_일반_질문', '배송_일반_요청', '제품_날짜_질문', '교환|반품|환불_방법_질문', '제품_정보_비교', '제품_추천_요청', '제품_일반_요청', '제품_일반_질문', '제품_일반_확인', '제품_소재_확인', '제품_입고_질문', '결제_할인_질문', '제품_날짜_요청', '웹사이트_사용_확인', '제품_가격_확인', '제품_품질_질문', '교환|반품|환불_일반_질문', '결제_취소_질문', '멤버십_사용_확인', '제품_가격_요청', '제품_구성_질문', '배송_일반_확인', '제품_불량_확인', '제품_호환_질문', '멤버십_일반_질문', '제품_구성_확인', '교환|반품|환불_방법_요청', '포장_방식_질문', '배송_방법_질문', '제품_추천_확인', '교환|반품|환불_시간_질문', '결제_방식_요청', '결제_방식_질문', '배송_지역_질문', '제품_원산지_질문', '제품_재고_확인', '제품_용도_비교', '결제_할인_요청', '결제_취소_요청', '제품_방법_요청', '결제_시기_질문', '결제_영수증_요청', '행사_기간_질문', '멤버십_일반_요청', '결제_수단_요청', '결제_재결제_확인', '배송_날짜_질문', '제품_가격_비교', '제품_소재_비교', '행사_유형_질문', '제품_구성_요청', '결제_영수증_질문', '제품_품질_요청', '제품_방법_비교', '배송_방법_확인', '제품_추천_비교', '제품_날짜_확인', '웹사이트_오류_질문', '결제_수단_확인', '결제_취소_확인', '제품_일반_비교', '배송_일반_질문', '제품_불량_요청', '포장_일반_요청', '행사_유형_확인', '포장_방식_확인', 'AS_일반_질문', '웹사이트_가입_질문', '결제_재결제_요청', '제품_입고_확인', '결제_재결제_질문', '제품_원산지_확인', '제품_호환_확인', '웹사이트_사용_비교', 'AS_일반_확인', 'AS_일반_요청', '결제_추가_요청', '제품_용도_요청', '포장_방식_요청', '멤버십_일반_확인', '멤버십_적립_질문', '제품_호환_비교', '제품_불량_질문', '행사_일반_확인', '포장_비용_질문', '제품_구성_비교', '행사_일반_비교', '멤버십_적립_확인', '결제_할인_확인', '배송_지역_확인', '배송_비용_확인', '제품_품질_비교', 'AS_방법_질문', '행사_기간_확인', '결제_방식_확인', '결제_시기_요청', '행사_일반_요청', '멤버십_가입_질문', '멤버십_가입_확인', '포장_일반_확인', '포장_비용_요청', '배송_방법_요청', '결제_추가_질문', '교환|반품|환불_일반_확인', '결제_영수증_확인', '외래_비용_질문', '제품_입고_요청', '외래_비용_요청', '수술|입퇴원_방법_요청', '수술|입퇴원_생활_질문', '결제_오류_확인', '결제_오류_질문', '멤버십_적립_요청', '제품_소재_요청', '멤버십_가입_요청', '제품_구매_요청', '제품_구매_질문', '외래_방법_질문', '수납_원무_질문', '외래_정보_질문', '외래_방법_요청', '외래_시간_질문', '매장_이용_질문', '외래_예약_질문', '외래_예약_요청', '외래_정보_요청', '수납_원무_요청', '행사_정보_질문', '행사_날짜_질문', '매장_구조_질문', '수납_방법_요청', '매장_이용_요청', '수술|입퇴원_생활_요청', '수술|입퇴원_예약_질문', '수술|입퇴원_비용_질문', '수술|입퇴원_방법_질문', '수납_방법_질문', '수술|입퇴원_정보_질문', '매장_구조_요청', '수술|입퇴원_예약_요청', '수술|입퇴원_비용_요청', '교환|반품|환불_비용_질문', '교환|반품|환불_날짜_요청', '외래_시간_요청', '교환|반품|환불_날짜_질문', '수술|입퇴원_정보_요청', '행사_날짜_요청', '행사_정보_요청'] 가 있습니다.

content의 종류에 대해 살펴보겠습니다.

'유산균', '종합비타민', ..., '중성화 수술|마취', '중성화 수술|약', '약|오리존' 등이 있고, 의료 상품(의약품 등) 총 5,781 개가 있습니다.

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

소상공인 고객 주문 질의-응답 텍스트의 데이터 중에 병원 데이터만 학습하는 데 사용이 되었습니다.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 400
• num_epochs: 3

Framework versions

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2