KOTE1

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  사전학습 언어모델 추가학습 (feat. KoElectra, GCP) Intro. 자연어 처리 일을 하다보면 모델의 파인튜닝(아랫물) 성능을 올리기 위해 데이터 처리, 하이퍼파라미터 튜닝 등 대부분의 작업을 통해 이룰 수 있는 성능에는 한계가 있다. 성능을 1~2퍼 센트라도 더 올리기 위해서는 파인튜닝시 활용하는 사전학습 언어모델(윗물)에 Task의 도메인을 추가 학습하여 성능 향상을 기대해 볼 수 있지만, 왠만한 컴퓨팅 사양으로는 한계가 있다. 파인 튜닝 성능의 향상을 도모하기 위해 사전학습 언어모델에 추가학습을 함으로 써 윗물을 조금 더 맑게 해보고 싶었다. "윗물이 맑아야 아랫물이 맑다" - 한국어 임베딩 (이기창 저) 사전학습 언어모델을 추가학습을 하기 위해서는 GPU성능이 좋을 수록 좋은데 이를 위해서는 Google Cloud Platform(GCP)과 Tenso.. Machine Learning/DL - NLP 2022. 10. 3.