dukim's blog

Intro 강의에서 소개된 논문 + 멘토링에서 다룬 논문 요약 학습 내용 [논문 읽기 모임] BERT, MT-DNN BERT Devlin et al., BERT : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, NAACL 2019BERT vs GPT-1 vs ELMo BERT는 단방향이 아닌 양방향 학습을 통해 성능을 높임(Transformer의 Encoder 사용) ELMo는 bi-LM을 사용하지만 중간 레이어는 단방향이므로 Shallow Bi-directional GPT-1은 단어 시퀀스를 단방향으로 학습(Causal LM) 주요 특징 Special token : [CLS], [SEP], [MASK], [PAD]..

Coment 가짜연구소 3기 KLUE로 모델 평가하기 4주차에서 발표한 자료입니다. 지난번 YNAT에 이어 STS에 대한 베이스라인 코드입니다. KLUE에서 공개한 Pre-trained 모델의 weights를 불러와서 한국어 벤치마크 데이터셋 KLUE의 문장 유사도 평가 데이터셋 STS에 Fine-tuning하는 예제입니다. Contents HuggingFace Datasets을 활용하여 KLUE 데이터셋 쉽게 전처리하기 HuggingFace Hub에서 사전학습된 언어 모델을 다운로드 받아 사용하고, 학습한 모델을 업로드하여 공유하기 Trainer 객체를 사용하여 모델 학습 및 평가 & hyperparameter search하기 Weights & Biases를 활용하여 실험 관리하기 https://col..

Coment 가짜연구소 3기 KLUE로 모델 평가하기 2주차에서 발표한 자료입니다. HuggingFace 정말 많이들 쓴다던데, 어떻게 시작해야할지 막막하신 분들을 위해서 준비했습니다. KLUE에서 공개한 Pre-trained 모델의 weights를 불러와서 한국어 벤치마크 데이터셋 KLUE의 제 분류 데이터셋 YNAT에 Fine-tuning하는 예제입니다. Contents HuggingFace Datasets을 활용하여 KLUE 데이터셋 쉽게 전처리하기 HuggingFace Hub에서 사전학습된 언어 모델을 다운로드 받아 사용하고, 학습한 모델을 업로드하여 공유하기 Trainer 객체를 사용하여 모델 학습 및 평가 & hyperparameter search하기 Weights & Biases를 활용하여 ..