트랜스퍼 러닝1 트랜스퍼 러닝 트랜스퍼 러닝 정의 : 특정 태스크를 학습한 모델을 다른 태스크 수행에 재사용하는 기법 장점 : 기존보다 모델의 학습 속도가 빨라지고 새로운 태스크를 더 잘 수행하는 경향 존재 업스트림 태스크 대규모 말뭉치의 문맥을 이해하는 과제, 다음 단어 맞히기, 빈칸 채우기 등 언어모델 : 다음 단어 맞추기 마스크 언어 모델 : 중간에(빈칸) 단어 맞추기 예시 : BERT 다운스트림 태스크 자연어처리의 구체적인 문제들, 문서 분류, 개체명 인식 파인튜닝 : 프리트레인을 마친 모델을 다운스트림 태스크에 맞도록 모델 전체를 업데이트하는 기법, 다운스트림 태스트 데이터 전체 사용, 모델 전체 업데이트 프롬프트 튜닝 : 다운스트림 태스크 데이터 전체 사용, 모델 일부만 업데이트 인컨텍스트 러닝 : 다운스트림 태스트 데이터.. 2022. 10. 5. 이전 1 다음 반응형
