2023 수능 벤치마크 하는 방법

2023년도 수능 벤치마크를 할 수 있게 실험코드를 만들었습니다! 궁금한 모델을 Submit하기전에 얼마정도의 성능이 나오는지 파악하고 싶다면 써보세요!

🏁 Quick Start

1. AutoRAG를 설치합니다.

   pip install AutoRAG

2. .env에 OpenAI API KEY를 환경 변수로 설정합니다.

3. make_autorag_dataset.ipynb를 실행하여 json 데이터를 AutoRAG 데이터셋으로 변경합니다.

4. autorag_config.yaml에서 프롬프트와 추가할 모델을 설정합니다. 설정방법

5. autorag_run.py를 실행합니다.

   python ./korean_sat_mini_test/autorag_run.py --qa_data_path ./data/autorag/qa_2023.parquet --corpus_data_path ./data/autorag/corpus_2023.parquet

   • run하기 전 모델과 프롬프트를 바꾸고 싶다면 아래 설명을 참고하세요

6. autorag_project_dir 폴더에서 결과를 확인합니다.

7. grading_report_card.ipynb를 실행하여 여러분의 성적표를 확인해보세요!

   • 성적표 결과는 data/result/ 폴더에 저장됩니다!

🤷 How to change prompt and model?

• korean_sat_mini_test 폴더에서 autorag_config.yaml파일을 엽니다.

[Case 1] prompt수정방법

1. autorag_config.yaml에서 node_type에 prompt_maker부분에서 prompt의 내용을 수정합니다.

    - node_type: prompt_maker
      strategy:
        metrics:
          - metric_name: kice_metric
      modules:
        - module_type: fstring
          prompt:
          - |            
            Answer the given question.
            Read paragraph, and select only one answer between 5 choices.
            
            paragraph :
            {retrieved_contents}
            
            question of problem :
            {query}
            
            Answer : 3

[Case 2] 모델을 바꾸고 싶을때 yaml파일 설정하는법

1. node_type의 generator부분에 Modules부분을 수정해야합니다.

<OpenAI 모델>

• module_type을 openai_llm 설정
• llm에는 OpenAI 모델들을 자유롭게 설정

- node_type: generator
  strategy:
    metrics:
      - metric_name: kice_metric
  modules:
    - module_type: openai_llm
      llm: [gpt-4o-mini, gpt-4o]
      batch: 5

<HuggingFace LLM 모델>

• module_type에는 llama_index_llm을 설정
• llm을 huggingfacellm 설정
• model에는 huggingface모델들을 자유롭게 설정

- node_type: generator
  strategy:
    metrics:
      - metric_name: kice_metric
  modules:
    - module_type: llama_index_llm
      llm: huggingfacellm
      model: HumanF-MarkrAI/Gukbap-Qwen2-7B

HuggingFace모델 외에 yaml파일을 커스터마이징 하는방법에 대해 더 알고 싶다면 AutoRAG 공식문서를 참고해주세요!

📒 Notice

• 현재 실험에 올라와있는 프롬프트는 최소한의 프롬프트로 벤치마크에 리더보드에서 올라오는 프롬프트와는 다릅니다. 떄문에 실제 테스트할때의 벤치마크 리더보드와 성능은 다를수 있습니다.
  • 프롬프트를 수정하고 싶으시다면 yaml파일에서 프롬프트를 수정하세요!