1. embedding space 지문을 vector space에 mapping하여 하나의 vector로 나타냄 vector space는 여러 숫자들로 이루어진 포인트들이 모인 상당히 고차원의 추상적인 공간 이렇게 지문을 embedding space 위에 벡터로 나타내면 두 지문 사이 유사성을 두 벡터 사이 거리를 이용해 계산할 수 있다. 2. bag of words sparse하다는 뜻은 dense의 반댓말로 0이 아닌 숫자가 상당히 적다는 뜻 바꿔말하면 대부분이 0인 원소를 가지는 벡터가 sparse vector bag of words의 기본형은 문서에 vocab의 각 단어가 존재하면 1, 존재하지 않으면 0을 부여하여 아주 긴 벡터로 표현하는 방법 특정 단어가 존재하는지 아닌지로만 표현함 벡터의 길..
1. introduction 질문이 주어지면 관련된 문서를 데이터베이스에서 찾아서 내놓는 것이다. 데이터베이스 자체는 다양할 수 있다. 구조화된 데이터베이스나 위키피디아 같은 일반적인 웹이 모여있는 문서 위키피디아에 토트넘을 검색하면 관련된 문서가 나오는 과정을 도식화 2. importance 그동안 MRC는 지문이 주어진다고 가정하고 그에 대한 질문으로 모델이 만들어졌다고 가정한다 즉 질문은 무언가가 있어야 답이 가능하다. 무언가에 해당하는 지문이 주어져야 MRC 모델을 만들 수 있다는 말 바꿔말하면 질문에 맞는 지문을 주는 모델이 있어야 MRC 모델이 의미가 있다 만약 MRC와 passage retrieval을 연결할 수 있다면? Open Domain Question Answering 모델을 만들 수..
1. encoder-decoder multi head attention decoder의 2번째 attention layer는 특별하게 encoder decoder multi head attention으로 불린다. decoder의 masked self attention 이후 나온 결과는 Query로 들어오고 encoder의 최종 결과로 나오는 hidden vector는 적절하게 변형?되어 key,value로 들어온다 decoder의 query는 encoder가 이해한 맥락정보로부터 받아온 key value중 어떠한 정보에 더 집중할지 attention 연산을 수행하게 된다. 그 후 residual connection, layer normalization을 거치고 나온 결과에 encoder가 그랬던 것처럼 ..
decoder는 특이하게 masked multi head attention을 먼저 수행한다. 이것은 decoder 내부에서 이루어지는 self attention 과정으로 decoder의 input sequence끼리만 이루어진다. 언어모형을 학습시킬때 이미 정답을 아는 상태에서 학습을 시킨다. i go home을 번역하라고 할때 decoder에는 ' 나는 집에 간다'를 넣고 '나는 집에 간다 '를 순차적으로 뱉게 학습을 시킨다는 것이다. decoder에 input으로 ''를 넣어주면 output이 '나는'이 나오길 바라고 '나는'을 input으로 넣어주면 '집에'가 나오길 바란다. 그런식으로 학습을 시킨다. 하지만 이런 학습이 inference에는 어울리지 않는다는 점이다. test과정에서는 정답을 모른..
decoder의 기본 구조는 이렇다. The decoder is also composed of a stack of N = 6 identical layers. In addition to the two sub-layers in each encoder layer, the decoder inserts a third sub-layer, which performs multi-head attention over the output of the encoder stack. Similar to the encoder, we employ residual connections around each of the sub-layers, followed by layer normalization. We also modify the se..
1. warm up learning rate scheduler 최적화 알고리즘인 optimizer의 learning rate는 중요한 hyperparameter인데 보통 하나의 값을 선택하고 전 과정동안 그 값으로 학습을 진행함. 그러나 조금 더 빠르게하면서 모델 성능은 높이고 싶다면 학습 중 변경하는 방법도 생각해볼 수 있음 이런 기법을 learning rate scheduling라고 부른다. 학습 중 적절한 방식으로 learning rate를 변경하면서 학습한다. 모델의 성능을 높이고 학습도 빠르게 할 수 있는 여러 기법들이 있다. warm up learning rate scheduler은 transformer에서 사용한다면 학습이 경험적으로 잘 된다고 많은 경우 알려져있다. 2. 직관적으로 warm..
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