CSAT-Solver Project (수능형 문제 풀이 모델)

대회 소개

CSAT-Solver는 고급 언어 모델을 사용하여 한국의 대학수학능력시험 문제를 해결하기 위해 설계된 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델에 미세 조정 기법을 적용하여 CSAT의 전형적인 객관식 문제에 대한 성능을 향상시킵니다.

팀원

NLP-7조 NOTY

강신욱	박규태	이정민	장요한	한동훈	홍성균

팀원 역할

팀원	역할
이정민	Team Leader, Baseline code, LLM Memory Optimization, Data Augmentation
강신욱	EDA, Data Augmentation
박규태	LLM Model Search, RAG Pipeline Analysis
장요한	LLM Model Search, Data Augmentation
한동훈	EDA Streamlit, LLM Memory Optimization, Data Augmentation
홍성균	LLM Model Search, Data Augmentation

프로젝트 기간

11월 11일 (월) 10:00 ~ 11월 28일 (목) 19:00

프로젝트 진행 과정.

설정 및 사용법

1. requirements.txt를 통해 필요한 라이브러리 설치

pip install -r requirements.txt

2. 훈련 및 테스트 데이터셋을 data 디렉토리에 배치

3. arguments.py에서 학습 진행할 모델 이름, max sequence length, chat template 등 여러 인자들 설정

@dataclass
class ModelArguments:
    """
    Arguments pertaining to which model/config/tokenizer we are going to fine-tune from.
    """
    model_name_or_path: str = field(
        default='beomi/gemma-ko-2b', # 사용할 모델
    )
    train_test_split: Optional[float] = field(
        default=0.1,
        metadata={
            "help": "test_size"
        },
    )
    .
    .
    .

3. run.py 스크립트를 실행하여 훈련 및 추론 프로세스를 시작

python run.py

주요 기능

• 사전 훈련된 언어 모델(예: Gemma-ko-2b)의 미세 조정
• 4비트 및 8비트 양자화 지원
• CSAT 스타일 문제에 대한 맞춤형 데이터 처리
• 훈련 및 평가 파이프라인
• 테스트 데이터셋에 대한 추론
• Weights & Biases를 통한 실험 추적 통합

streamlit_app.py

Streamlit 기반의 EDA 제공하여 시각화 자료를 로컬로 손쉽게 제공합니다.

• 패턴 기반 ID 조회
• 전체 데이터셋 표시
• 길이 분포 시각화
• 토큰화된 길이 분포 시각화
• 채팅 템플릿 적용 후 토큰화 길이 분포
• 답변 분포 표시

프로젝트 구조

CSAT-Solver/
│
├── data/
│ ├── train.csv
│ └── test.csv
│
├── models/                 # LoRA 학습된 adapter 저장 디렉토리
│
├── output/                 # test.csv로 inference 결과 저장 디렉토리
│
├── src/
│   ├── arguments.py        # 학습에 필요한 여러 인자
│   ├── utils.py            # 시드 고정 및 데이터 셋 chat message 형태로 변환
│   ├── streamlit_app.py    # EDA 시각화 제공 프로그램
│   ├── main.py             # 모델 학습 및 추론
│   ├── ensemble.py         # 추론 결과 앙상블
│   ├── backtranslation_augmentation.py # 역번역 증강
│   └── retrieval_tasks/    # RAG 파이프라인 코드 디렉토리
│       ├── __init__.py
│       ├── LLM_tasks.py          # LLM을 활용한 파이프라인 중의 요약 및 확인 task
│       ├── retrieval.py          # 리트리버 공통 추상 클래스
│       ├── retrieval_semantic.py # Dense 
│       ├── retrieval_syntactic.py # Sparse
│       ├── retrieval_hybrid.py   # 하이브리드 서치 
│       ├── retrieval_rerank.py   # two-stage reranker 
│       └── retrieve_utils.py     # RAG 기반 검색·요약 파이프라인
│
├── requirements.txt
├── README.md
└── run.py                  # 실행 파일

---

Leader Board

Private 6위

Public 6위