SLM 모델별 예제

• 실세계에서 SLM을 사용해 구현할 수 있는 간단한 NLP 응용 사례들

DistilBERT: 감정 분석

• 예제: DistilBERT를 사용해 소셜 미디어 게시물이나 리뷰의 감정을 분석합니다.
• 활용 예: 트위터에서 특정 키워드를 포함한 트윗을 수집하고, 긍정적/부정적 감정을 분류해 트렌드를 분석할 수 있습니다.
• 코드 예제:

from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
from transformers import pipeline

# DistilBERT를 사용한 감정 분석 파이프라인
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
result = sentiment_analyzer("This is a great product!")
print(result)

ALBERT: 텍스트 분류

• 예제: 뉴스 기사를 카테고리(정치, 스포츠, 기술 등)로 분류합니다.
• 활용 예: 특정 웹사이트에서 기사를 수집한 후, ALBERT를 사용해 각 기사를 주제별로 분류하고 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
• 코드 예제:

from transformers import AlbertTokenizer, AlbertForSequenceClassification
from transformers import pipeline

# ALBERT를 사용한 텍스트 분류 파이프라인
classifier = pipeline("text-classification", model="albert-base-v2")
result = classifier("The stock market is showing promising growth.")
print(result)

TinyBERT: 간단한 챗봇 응답 생성

• 예제: 고객 지원용 챗봇에 간단한 응답을 제공합니다.
• 활용 예: 웹사이트나 앱에서 TinyBERT를 이용해 자주 묻는 질문(FAQ)에 대해 자동 응답을 설정할 수 있습니다.
• 코드 예제:

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
from transformers import pipeline

# TinyBERT를 사용한 간단한 챗봇 응답 생성
chatbot = pipeline("question-answering", model="mrm8488/bert-tiny-finetuned-squadv2")
result = chatbot({
    "question": "What is the return policy?",
    "context": "You can return any product within 30 days of purchase."
})
print(result)

GPT-2 Small: 텍스트 생성

• 예제: 블로그 게시물 초안을 생성합니다.
• 활용 예: GPT-2 Small을 사용하여 간단한 블로그 게시물 초안을 자동 생성하고, 이를 기반으로 내용 보완 작업을 진행할 수 있습니다.
• 코드 예제:

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from transformers import pipeline

# GPT-2 Small을 사용한 텍스트 생성
text_generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
result = text_generator("The future of technology is", max_length=50)
print(result)

MobileBERT: 모바일 환경에서 질문-응답 시스템

• 예제: 모바일 앱에서 FAQ에 대한 자동 답변을 제공하는 기능 구현.
• 활용 예: MobileBERT를 모바일 앱에 내장하여 사용자가 앱 내에서 질문을 입력하면 자동으로 답변을 제공할 수 있습니다.
• 코드 예제:

from transformers import MobileBertTokenizer, MobileBertForQuestionAnswering
from transformers import pipeline

# MobileBERT를 사용한 질문-응답 시스템
faq = pipeline("question-answering", model="csarron/mobilebert-uncased-squad-v2")
result = faq({
    "question": "How can I reset my password?",
    "context": "To reset your password, go to the settings page and click on 'Forgot Password'."
})
print(result)

이러한 예제들은 각 모델의 장점을 최대한 활용해 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 간단한 사례들입니다.