Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …

Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…

XLM-R (Cross-lingual Language Model-RoBERTa) 1. 개요 XLM-R(Cross-lingual Language Model-RoBERTa)은 Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 대규모 다국어 사전 훈련 언어 모델로, 단일 모델 내에서 100개 이상의 언어를 동시에 처리할 수 있도록 설계된 Transfor…

코퍼스 개요 코퍼스(Corpus)는 자연어(NLP, Natural Language Processing) 분에서 핵심적인 자료로, 특정 목적을 위해 체계적으로 수집·정리된 대규모 텍스트 데이터의 집합을 의미한다.수형은 '코퍼스(corpus)', 복수형은 '코퍼스(corpora)'로 사용된다. 자연어처리 시스템은 언어의 구조, 의미, 사용 패턴을 학습하기 위해…

ELECTRA 개요 ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)는 2020년 구글 리서치(Google Research) 팀이 제안한 자연어 처리(NLP) 기반 사전 학습(pre-training) 방법론입니다. 기존 BERT 모델에서 널리 사용되던 …

자기지도학습 (Self-Supervised Learning) 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 데이터 자체에서 정답(Label)을 생성하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법으로, 명시적인 외부 레이블 없이 데이터의 내재적 구조를 통해 표현 학습(Representation Learning)을 수행하는 방법론이다. 1. 개요 …

사전 학습 (Pre-training) 사전 학습(Pre-training)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 방대한 양의 데이터로부터 모델의 초기 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 주로 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 단계로 활용되며, 특정 태스크(Task)에 대한 미세 조정(Fine-tuning)…

KoBERT KoBERT(Korean BERT)는 네이버 클라우드(Naver Cloud Platform)에서 개발한 한국어 기반의 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)입니다. 기존 영어 중심의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 한국어에 특화…

SBERT (Sentence-BERT) SBERT(Sentence-BERT)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 수준(Sentence-level)의 의미적 유사도(Semantic Similarity)를 측정하기 위해 최적화된 BERT 기반의 임베딩 모델입니다. 기존 BERT가 단어 단위나 문장 내 토큰 단위의 표현을 학습하는 데 중점을 둔 반면, SBER…

BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 영향을 미친 언어 모델로, 2018년 구글(Google) 연구팀에 의해 개발되었습니다. BERT는 기존의 단방향 언어 모델과 달리 양방향 맥락(bidirectional context)을 활용하…

BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 양방향 맥락(…

KoBERT 개요 KoBERT(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 특화된 딥러닝 기반 언어 모델로, Google에서 제안한 BERT 아키텍처를 기반으로 하여 한국어 코퍼스에 추가 학습(Fine-tuning)을 거쳐 개발된 모델입니다. KoBE…

OpenWebText 개요 OpenWebText(OpenWebText Corpus)는 대규모 자연어 처리(NLP) 연구 및 언어 모델 개발을 위해 사용되는 공개 텍스트 코퍼스입니다. 이 코퍼스는 Reddit 플랫폼에서 공유된 외부 웹사이트 링크를 기반으로 수집된 웹 페이지의 텍스트를 크롤링하고 정제하여 구성되었습니다. OpenWebText는 원본 데이터를 …

Exploring the Limits Transfer Learning 개요 전 학습(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 성과…

T5: Text-to-Text Transfer Transformer 개요 T5(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 문자 그 하나의 통일된 프레임크로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리 작업은스트를 입력받아 텍스…

언어 모델링 개요 언어 모델링(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하는 모델입니다. 이는…

파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았으며, BERT, G…

N-그램 개요 N-그램(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme), 문자(cha…

Masked Language Model 요 Masked Language Model(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 BERT(Bidirectional Encoder…

WebText2 개요 WebText2는 대규모 텍스트 데이터셋 중 하나로, 주로 자연어(NLP) 및 언어 모델 훈련을 위한 목적으로 개발된 데이터 수집 프로젝트의 결과물입니다. 이 데이터셋은 인터넷 상의 다양한 공개 텍스트 자원을 크롤링하여 구축되었으며, 특히 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 모델의 훈련에 사용…