# Projekt
Wykrywanie czy podany SMS to spam - klasyfikacja.


## Zbiór danych
Wykorzystaliśmy zbiór danych [sms spam](https://huggingface.co/datasets/sms_spam). Dataset posiada tylko zbiór treningowy dlatego w trakcie uczenia modeli podzielilśmy go losowo na 3 podzbiory (wyjątek few-shot learning):
- zbiór testowy 1 000 przykładów
- zbiór treningowy 4 116 przykładów
- zbiór walidacyjny 458 przykładów


## Ewaluacja
Ewaluacja modeli występuje po etapie trenowania na zbiorze testowym. Metryki:
- accuracy 0-100%
- Matthews’s correlation coefficient - w skrócie accuracy, tylko bierze pod uwagę zbalansowanie zbioru, wyniki: -1 przeciwne predykcje, 0 losowe, 1 idealna predykcja.


## Rozwiązania
Wykorzystaliśmy 4 modele - BERT, GPT2, T5 oraz FLAN-T5

### Transformer Encoder - BERT
Najważniejsze cechy:
- wytrenowany model: bert-base-uncased
- typ modelu transformers.BertForSequenceClassification 
- input modelu - treść smsa
- output modelu - klasa 1 lub 2
- finetuning na zbiorze treningowym
  - adamW optimizer
  - learning rade 2e-5
  - 32 batch size
  - 4 epoch
- Accuracy: 99%
- MCC: 0.973

### Transformer Decoder - GPT2
Najważniejsze cechy:
- wytrenowany model gpt2
- typ modelu transformers.GPT2ForSequenceClassification
- input modelu - treść smsa
- output modelu - klasa 1 lub 2
- finetuning na zbiorze treningowym
  - adamW optimizer
  - learning rate 2e-5
  - 8 batch size (because of OOM)
  - 4 epoch
- Accuracy: 99%
- MCC: 0.960

### Transformer Encoder-Decoder - T5
Najważniejsze cechy:
- wytrenowany model t5-base
- typ modelu transformers.T5ForConditionalGeneration
- input modelu - 'binary classification: ' + treść smsa
- output modelu - tekstowo '0' lub '1'
- finetuning na zbiorze treningowym
  - adamW optimizer
  - learning rate 3e-4
  - 16 batch size
  - 4 epoch
- Accuracy: 87%
- MCC: 0.042
- Ciekawostka - accuracy bez finetuningu to 30% (dla klas wyjściowych True False)

### Few-shot Transformer Encoder-Decoder - FLAN-T5
Najważniejsze cechy:
- wytrenowany model google/flan-t5-base
- typ modelu transformers.AutoModelForSeq2SeqLM
- input modelu - 4 przykłady + docelowy sms
  ```
  SMS: Go until jurong point, crazy.. Available only in bugis n great world la e buffet... Cine there got amore wat...
  Spam: False

  SMS: Todays Voda numbers ending 7548 are selected to receive a $350 award. If you have a match please call 08712300220 quoting claim code 4041 standard rates app
  Spam: True

  SMS: LMAO where's your fish memory when I need it?
  Spam: False

  SMS: This message is free. Welcome to the new & improved Sex & Dogging club! To unsubscribe from this service reply STOP. msgs@150p 18+only
  Spam: True

  SMS: treść docelowego smsa
  Spam: 
  ```
- output modelu - tekstowo 'True' lub 'False'
- Ewaluacja na całym zbiorze bez 4 przykładów
- Accauracy: 46%
- MCC: -0.001


## Wnioski

### BERT oraz GPT2
Dzięki głowie modelu, która jest przeznaczona specjalnie do zadania klasyfikacji tekstu, modele osiągnęły prawie perfekcyjny wynik accuracy i MCC. Dalsze modyfikacje są zbędne, ponieważ nie poprawiłby znacząco rezultatów.

### T5 oraz FLAN-T5
Modele T5 oraz FLAN-T5 to modele text-2-text, których głównym celem jest multizadaniowość. Nie są zoptymalizowane do zadania klasyfikacji, ale mimo to osiągnęły dobry wynik. W modelu T5 bardzo ważne jest określnie zadania w prefixie inputu, które będzie wykonywał model. Testowaliśmy różne kombinacje - brak prefixu, dokładny opis zadania, różne klasy wyjściowe, ale najlepsze rezultaty uzyskał prefix 'binary classification: ' z klasami wyjściowymi '0' lub '1'. Niski MCC świadczy o niezbalansowaniu predykcji.
<br/><br/>
FLAN-T5 to zoptymalizowany model T5. Został dodatkowo finetunowany na większym zbiorze danych. Przy uczeniu FLAN-T5 zastosowaliśmy metodę few-shot learning. Model mimo bardzo małej ilości przykładów osiągnął accuracy na poziomie 46%, jednak wynik MCC wskazuje na duże niezbalansowanie i losowe predykcje. Jest to jednak bardzo ciekawe, że wykorzystując tylko 4 przykady do uczenia, model może odpowiadać z pasującymi wynikami (niekoniecznie prawdziwymi).