AuToeic: Auto-making exams of TOEIC part 1

토익 LC Part 1 문제를 출제해주는 모델

DSL 23-1 Modelling Project H조

팀명 : Hairy Potatoes
팀원 : 엄소은, 이재우, 송규원, 이성균

Overview

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1. 개요

• Background:
  • CV와 NLP를 한번에 구현하면서도 유의미한 결과물을 생성해내는 알고리즘을 만들어보려고 함
  • 토익 part 1은 사진을 보고 가장 적절하게 묘사한 문장을 고르는 문제
  • 저작권 문제 없이 토익의 독자적인 사진을 찍고 문제를 출제하는 데에 많은 비용이 들 것으로 예상함
• 기획 내용
  • 문제를 출제하기 위해 필요한 사진을 직접 생성
  • 사진에 적절한 정답 선지를 생성
  • 너무 난이도가 낮아지지 않도록 매력적인 오답 선지들도 생성
  • 문제 난이도가 적절한지 객관적으로 평가
• 해결 방법
• 토익 문제의 사진을 생성하기 위한 image-caption paired dataset을 확보
• 토익 실제 part 1 기출문제를 확보하고 전처리 진행
• Stable Diffusion을 활용하여 실제로 찍은 것 같은 적절한 사진을 생성
• BLIP을 활용하여 이전에 생성해낸 사진을 묘사하는 정답 선지와 관련된 오답 선지를 생성
• CLIP의 zero-shot prediction을 활용하여 사진과 선지 4개와의 유사도(=정답의 확률)를 체크하여 문제가 잘 출제되었는지 평가

2. 데이터 확보

• image와 caption이 쌍으로 맺어진 데이터(common dataset)가 필요
  • Facebook/Winoground (400 rows)
  • Facebook/pmd (70,000,000 rows)
  • Michelecafagna26/hl (149997images & 134973 high-level captions)
  • Action-Effect (140 verb-nounpairs & 10 images and captions)
• 실제 토익 part 1 기출문제의 사진, 정답 선지, 오답 선지가 필요
  • image-text pair 500개를 직접 수집
  • 그 중 480개는 training, 20개는 testing에 활용
  • 정답 선지를 만들어내는 BLIP 모델에는 정답 선지를 text로, 오답 선지를 만들어내는 BLIP 모델에는 오답 선지를 text로 활용 (아래 stage 2에서 추가 설명)

3. 데이터 전처리

• common dataset은 그대로 읽음
• 기출문제의 사진, 정답 선지, 오답 선지는 preprocessor를 통해 embedding

4. Pipeline

5. 전이학습 주요 내용

1) Stage 1 : Stable Diffusion 1.5

• 출제를 원하는 주제어를 입력하면 그에 알맞는 고해상도의 사진을 생성해야 함
  • e.g. Black and white photo, Some bicycles have been left unattained
  • 원래 컬러 사진이 생성되는데, 토익 시험지는 항상 흑백이므로 흑백 사진을 만들어내기 위해 Black and white photo를 입력해줌

2) Stage 2 : BLIP의 Capfilt

3) Stage 3 : CLIP의 zero-shot prediction

• CLIP은 본래 이미지와 텍스트 각각의 embedding vector 간 코사인 유사도를 구하여 학습한 모델로, 새로운 이미지 1개를 입력하고 상응하는 후보 텍스트 n개를 입력하면 그중 가장 연관성이 높은 텍스트를 반환해주는 classification model
• 이때 연관성이 높은지를, embedding vector 간 코사인 유사도를 구한 후 softmax 함수를 씌워서 나온 값(확률)을 비교해서 판단함
• 이러한 원리에 착안하여, stage 1과 2에서 구한 사진의 embedding vector와 정답 선지 1개, 오답 선지 3개의 embedding vector 간의 코사인 유사도를 구한 후 softmax 함수를 씌우면 이미지와 선지 간 적중률(정답률)이 도출될 것으로 예상함 (Dataframe 형태로 반환)
• 실제로 이 정답률이 90% 이상으로 나오는 경우만 유의미한 문제로 판단하고, 이에 미치지 못하는 문제의 경우 제외할 것으로 기대됨

Model

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Stage 1. Prompt-to-image

• Stable Diffusion 1.5 모델 활용
• 글 (Prompt)을 입력하면 Stable Diffusion 1.5을 통해 image가 생성됨
  • ex) 'Black and white photo, Some bicycles have been left unattained'라는 문장 입력하면 자전거가 벽에 기대어 있는 흑백 이미지 생성

Stage 2. Image-to-prompt

• BLIP 모델 활용
• 이미지(Image)를 input으로 넣으면 BLIP을 통해 prompt 생성

1. 정답 선지 생성 (1개)

• 이미지 & 정답 선지 paired dataset 활용
• 토익 기출문제/모의고사 데이터에서 이미지와 정답 선지 pair를 BLIP 모델에 학습시킴
• Stage 1에서 생성된 이미지를 input으로 넣으면 정답 선지를 생성하는 BLIP 모델(BLIP-c)이 정답 선지 prompt를 생성
  • ex) Stage 1에서 생성된 이미지의 정답 선지로 'Some bicycles are parked near a wall' prompt 생성

2. 오답 선지 생성 (3개)

• 오답 선지는 총 3개 생성: 매력적인 오답 1개, 일반 오답 2개

1) 매력적인 오답 1개: 정답 선지와 특정 키워드는 동일/비슷하되, 오답인 선지

• 이미지 & 오답 선지 paired dataset 활용: 오답 선지 중 가장 매력적인 오답 선별한 dataset
• 토익 문제 이미지와 오답 중 가장 매력적인 오답 선지 pair를 BLIP 모델에 학습시킴
• Stage 1에서 생성된 이미지를 input으로 넣으면 매력적인 오답 선지를 생성하는 BLIP 모델(BLIP-w)이 오답 선지 생성 - ex) Stage 1에서 생성된 이미지의 매력적인 오답 선지로 'A bike is leaning against a column' prompt 생성

2) 일반 오답 2개

• Action-effect 데이터 활용 - Caption & Negative_image_list (대상 (사물 or 사람)은 같으나 해당 caption으로 설명이 되지 않는 image) pair data로 구성
• Action-effect 데이터로 학습시킨 후, Stage 1에서 생성된 이미지를 input으로 넣으면 랜덤한 오답 선지 2개 생성 - ex) Stage 1에서 생성된 이미지의 오답 선지로 1) 'The door is no longer on the hinges', 2) 'A person sits on a bicycle and makes it move' prompts 생성

Stage 3. Validation

• CLIP 모델을 활용한 문제 평가
• CLIP 모델이 이미지를 보고 여러 개 보기 중 가장 이미지를 잘 설명하는 text를 골라줌
  • ex) image 2개와 보기 8개를 input으로 넣으면 각 이미지에 가장 적합한 보기를 퍼센트를 부여하여 골라줌
• 비슷한 선지는 50:50 확률을 부여하고, 중복 정답 처리가 될 가능성이 있는 선지들도 10 퍼센트 이상의 확률이 부여됨
• → 90% 이상의 확률이 부여된 선지만 정답 선지로 인정

Trial And Error

1) Multiple Datasets

• 데이터셋의 종류와 조합(비례배분)에 따라 모델의 성능의 차이가 많이 남

2) GPT2 모델

• 단어 1개 / 단어 뭉치 / 문장 입력하면 이어서 문장 작성 (동일 주제 문장 생성) 가능
• 하지만 유사한 의미의 문장은 생성해내지 못함
• → BLIP으로 오답 선지 학습시켜 문장 생성해냄

프로젝트의 가치

• CV + NLP를 종합적으로 구현해볼 수 있는 기회
• 우리의 목적에 맞게 fine-tuning 해볼 수 있는 좋은 기회
• Prompt에서 image로, image에서 다시 prompt로 변환하는 과정을 거치는 모델 생성
• TOEIC LC Part 1 문제를 자동으로 출제하는 모델 생성

End-to-End Inference

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위에 설명처럼, 원하는 상황을 기반으로 토익 LC Part1 이미지를 만들고, 선지 4개를 만들어주는 end-to-end pipeline 코드를 구성

Dependencies

• Python 3.9
• Pytorch 1.12.0
• dependencies in requirements.txt

How to run

1. Clone the repository

git clone https://github.com/ddoddii/DSL-23-1-modeling-AuToeic.git

2. Install pytorch and other dependencies

pip install -r requirements.txt

3. Run with options -For example,

python main.py -c captions.txt

captions

• Text you want to generate an image from
• Can be more than one sentence
• Generates more detailed images with detailed descriptions
• ex. black and white photeo, two man looking at a computer

Result

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1. Image Generate

• Result: imagegen 폴더 내에 caption 기반으로 만들어진 이미지 img_{timestamp}.jpg 생성

2. Toeic Problem Generate

• Result: 만들어진 이미지와 4개의 선지가 포함된 Toeic Problem_{timestamp}.jpg 생성

3. Clip Evaluation

• 만들어진 문제를 Clip 모델을 이용하여 평가한 dataframe 으로,clipevaluate.png 생성

File Description

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main

• main.py : 전체 end-to-end pipeline 수행
• text2img.py : text 를 받아서 image 만들어서 저장
• img2toeic.py : 생성한 image 로 토익 image 생성
  • loadimages : load images
  • CreateToeic: Create Toeic Image, save "Toeic problem_{timestamp}.jpg"
• clip.py: Toeic Problem evaluation by clip model, save "clipevaluate.png"

model

• model_R: 정답 선지로 훈련시킨 모델
• model_W1, model_W2, model_W3 : 오답 선지로 훈련 시킨 모델

data

• train: Toeic LC Part1 이미지-선지 데이터셋 (480개)
  • metadata.jsonl: image-text paired data, description about images