GAN의 원리에 착안한 ELECTRA와 학습하지 않아도 응용을 잘하는 GPT-3

1. GPT-3 1-1) introduction 특별한 구조 변경없이 GPT-2에 비해 비교할 수 없을 정도로 self-attention block을 늘려 parameter수를 압도적으로 늘렸다. 더욱 많은 데이터와 더욱 큰 batch size를 사용함 GPT-2와는 model size 격차가 엄청나다. 1-2) few shot learner GPT-3가 놀라운 점은 GPT-2가 보여주었던 zero shot learning의 가능성을 높은 수준으로 끌어올렸다는 점이다. pre-train한 GPT-3에게 여러가지 setting에서 번역 task를 수행시켰다. 여기서 translation 데이터는 전혀 학습하지 않았다. 먼저 task description으로 ‘Translate English to Frenc..

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• · 2022. 10. 26.
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BERT의 Transfer learning 활용 예시 알아보기

1. BERT의 transfer learning pre-training으로 masked language modeling과 next sentence prediction을 동시에 수행한다. pre-training한 BERT는 down stream task를 위해 적절하게 초기화된 가중치를 갖고 이를 바탕으로 여러 task를 수행 2. sentence pair classification & single sentence classification sentence pair classification은 entailment prediction을 생각할 수 있을 것 같고 single sentence classification은 sentiment classification을 생각할 수 있을듯? sentence pair ..

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• · 2022. 10. 25.
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현대 NLP 모델의 근간이 되는 BERT의 기본적인 특징

1. pre-trained model은 왜 의미있을까? pre-training과정에서 수행한 up-stream task의 data는 별도의 label이 필요하지 않은 데이터라는 것이 하나의 강점이다. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 다음 단어를 맞추는 것이 label이 없다고? GPT-1이 수행한 다음 단어를 예측하는 pre-training task는 input sequence와 output sequence가 동일한 task이다. 쉽게 말해 input sequence를 차례대로 읽어들여 input sequenc..

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• · 2022. 10. 24.
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괴물 언어모델 GPT-1에서 더 강력해진 GPT-2 파헤치기

1. 기본적인 특징 GPT-1에서 발전된 형태 ‘Just a really big transformer’ 특별한 구조 변경없이 transformer self attention block을 더욱 쌓아올려 모델 크기를 키웠다 pre-train task로 주어진 text의 다음 단어를 맞추는 language modeling “language model은 model의 구조나 parameter를 변경하지 않고도 zero shot setting에서 downstream task를 수행할 수 있다.” 정확히 말하면 훈련 시 다양한 스킬이나 패턴을 인식하는 방법을 학습함으로써 추론 시 downstream task에 빠르게 적응하도록 하는 방법이다. GPT-2에서는 이러한 방법을 "in-context learning" 방식..

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• · 2022. 10. 21.
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NLP의 transfer learning 기본 개념(zero shot, one shot, few shot) 익히기

1. transfer learning transfer learning은 특정한 task를 학습한 모델을 다른 원하는 task에 이용하는 모델링 방식을 말한다. 이전에 미리 학습한(pre-training) 모델이 가지고 있는 지식이 원하는 task에서 유용하게 활용될 수 있을 것이라는 기대가 있어서 그렇다. 실제로 사람도 이미 가지고 있는 지식을 바탕으로 전혀 모르는 새로운 학습에 경험이나 노하우 등을 유용하게 써먹잖아 pre-train된 모델을 그대로 사용하거나 목적 task를 위한 작은 layer를 추가하여 학습하는 방식이 바로 transfer learning이다. 2. pre-training for up-stream task pre-training 과정에서 수행하는 task를 특별히 up-stream..

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• · 2022. 10. 20.
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NLP의 최신 트렌드 - GPT-1 파헤치기

1. NLP의 최신 트렌드 transformer와 self-attention block은 NLP분야에서 범용적인 encoder,decoder로 역할을 수행하며 좋은 성능을 보였다. 처음 제안된 transformer의 self-attention block은 6개였는데 이제는 12개,24개,... 그 이상으로 더욱 쌓아올려 model을 구성한다. 이렇게 쌓은 모델을 self-supervised learning라는 framework하에 대규모의 train data로 pre-train하여 다양한 NLP task등에 transfer learning로 fine-tuning하는 형태로 활용하는 거대한 모형 BERT,GPT,ELECTRA,ALBERT 등이 등장했다. 이런 거대한 모형의 self-supervised le..

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• · 2022. 6. 28.
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