language: ko tags:

• kogpt2
• gpt2
• text-generation license: MIT datasets:
• array of dataset identifiers metrics:
• array of metric identifiers

Model name

KoGPT2

Demo available at : 아무말 대잔치

Model description

GPT2 and GPT3 trained on ~40GB of Korean datasets. see the included json files for hyperparameter details.

Available models (Training ATM):

• KoGPT2-base(117M)
• KoGPT2-medium(345M)
• KoGPT2-large(774M)
• KoGPT2-xlarge(1.5B)
• KoGPT2-2.7B TBA

Models are available as TF checkpoint files Training script or Huggingface transformers compatible ones

n_ctx available : 1024 2048 384

Intended uses & limitations

Intended for Korean text generation for ai-text-adventure(https://github.com/ksjae/ai-text-adventure) with PPLM.

Downloads

Download files from links at the Releases tab. Alternatively, it is available from my own server(wget-friendly)

How to use

Try out on colab

or go to KoGPT2-train and use scripts/demo.py

Limitations and bias

v0.1 may have faulty tokenizers, producing bad outputs.

v0.2+ be GPT2 with n_ctx of 2048. True form of GPT-3 implementation(alternating layers) will not be available within the year.

If other limitations or errors are found, please open an issue.

Training data

Initialized with GPT(774M,https://github.com/openai/gpt-2/blob/master/model_card.md).

The following data was used, and is available for redistribution here:

• Namuwiki database dump, Early 2020
• KCC(Kookmin University Corpus)
• Dump of Korean Wikipedia
• NAVER movie reviews
• Korean news(about 1GB) from Leipzig(a German university)
• Context data from KorSQUAD questions
• Parsed Korean CommonCrawl data(WIP)

Please note the completed dataset includes <|endoftext|> tags.

The following data were used, but is unavailable for redistribution:

• Sejong Corpus
• '모두의 말뭉치' from corpus.korean.go.kr
• A PRIVATE collection of korean novels
• Webcrawl of modern, uploaded text novels('텍본' - If you want to prevent your novel from going in the training set, please contact me and I will blacklist it)
• Game storylines (with authors' approval)

Training procedure

All hyperparameters are the same as GPT2-large One paragraph per line(TextDataset)

Early models(GPT2-large v0.2 and prior) are trained on 2xTesla V100 for 3~4 weeks. Models up to XL size are trained on v3-8 TPUs.

Eval results

prompt >>> 나는 어두운 숲 속을 거닐고 있다.

v0.1 (xl)

어느새 나는 그 작은 산들을 향해 뛰기 시작했다. 그리고 내 시야에는 이 골짜기에 대한 어떤 동경도, 혹은 동경과 환희조차 엿보였다가 사라졌다가는 사라져 버리고 말았 다. 그러나 나 역시 그것을 믿지 않았다. 아니 그것도 모른다……. 그렇다면 그것은 또 무슨 말인가? 내가 이렇게 말해도 좋을 텐데…… 하지만 어쨌든 이곳엔 왜 그리 먼 곳에서부터 찾아올까 하고 생각해 보았다. 그래서 그는 지금 어느 한 곳만을 헤매면서 자 꾸만 걸어오는 것일까?

v0.2-WEB (xl)

나는 어두운 숲 속을 거닐고 있다. #앨리건트테이블 의 #코코넛젤리 색이 넘 예쁘고 맛나다. #그릭요거트 원물이 들어간 마지막 베이커리 #말차초코케이크 도 맛나고 겉에 초코도 두껍게 씹히고..✨💕💕👍🏻 . . #앨리건트테이블 @eleganttable_ #간식 #카페어니언베이커리베이커 #콩콩볼 #쿠키 #디저트맛집 #디저트카페 #dessert #카페스타그램 #맛스타그램 #먹스타 그램 #먹방 #일상 #daily

v0.2-story (xl)

나는 어두운 숲 속을 거닐고 있다. 정명이 쓴웃음을 지은 채 곳에 걸어나왔다. ... ... ... ... 사망탑 높이까지 올라가야하나?

BibTeX entry and citation info

@unpublished{CitekeyUnpublished,
      author = "Seungjae Kim",
      title  = "Introducing larger KoGPT2",
      year   = 2020
    }