Dev33 XLM XLM(Extensible Language Model)은 Facebook AI Research(Facebook AI)에서 개발한 언어 모델이다. XLM은 다국어 학습 데이터를 이용하여 학습된 다국어 언어 모델로 Transformer 아키텍처에 기반하며, 다양한 언어의 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다. XLM 모델은 BERT와 같은 pre-training 및 fine-tuning 접근 방식을 사용하지만, XLM 모델은 BERT와는 달리 다국어 pre-training과 fine-tuning을 모두 지원한다. 이를 통해 한 번의 학습으로 다양한 언어에 대한 일반화 성능을 높일 수 있다. XLM 모델은 입력 임베딩, Transformer 인코더 및 디코더 레이어, 그리고 출력 레이어로 구성된다. XLM 모델에.. 2023. 3. 17. RoBERTa RoBERTa는 Facebook AI Research(Facebook AI)에서 개발한 언어 모델로 Transformer 아키텍처에 기반하며, BERT 모델의 성능을 대폭 향상시켰다. RoBERTa 모델의 구조는 BERT 모델과 매우 유사하지만, RoBERTa는 BERT에서 사용된 pre-training 데이터셋에 대한 전처리를 다시 수행하여 모델 학습에 사용한다. 예를 들어, RoBERTa는 문장을 뒤섞는 방식 대신 문장을 연속적으로 나열하는 방식을 사용한다. 이를테면, "I like to eat apples"와 "Apples are my favorite fruit"라는 두 문장이 있을 경우, BERT는 "I like to eat apples" 다음에 "Apples are my favorite frui.. 2023. 3. 16. DistilBERT DistilBERT는 Hugging Face에서 개발한 경량화된 버전의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이다. BERT는 대규모 모델이기 때문에, 작은 디바이스나 컴퓨팅 자원이 한정된 환경에서는 사용하기 어려워 Hugging Face에서는 BERT 모델의 크기를 대폭 축소한 DistilBERT 모델을 개발하였다. DistilBERT의 개념 DistilBERT는 BERT 모델의 아키텍처를 유지하되, 불필요한 파라미터를 제거하고, 파라미터를 공유하여 모델 크기를 대폭 축소하였다. 이를 통해, BERT 모델의 성능을 대폭 저하시키지 않으면서도, 작은 디바이스에서도 사용할 수 있는 모델을 제공한다. DistilBERT의 구조 Di.. 2023. 3. 12. Zero-shot learning Zero-shot learning의 개념 Zero-shot learning은 기존의 supervised learning과는 달리, 새로운 클래스에 대한 학습 데이터가 주어지지 않았을 때도 새로운 클래스를 인식하고 분류하는 능력을 가진 기계 학습 방식이다. 이를 통해 모델이 기존에 학습하지 않은 새로운 클래스에 대해 예측하는 능력을 가지게 된다. Zero-shot learning은 특히, 새로운 클래스가 계속해서 추가되는 동적인 환경에서 유용하게 사용될 수 있으며 이를 통해 새로운 데이터셋에 대한 학습을 반복할 필요 없이, 새로운 클래스를 인식하고 분류할 수 있다. Zero-shot learning의 구조 Zero-shot learning의 구조는 대부분의 기계 학습 모델과 유사하지만, Zero-shot .. 2023. 3. 11. GPT-3 GPT-3 모델은 OpenAI에서 개발한 대규모 자연어 처리 모델이다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 175억 개의 파라미터를 가진 모델로서, 이전 모델에 비해 더욱 복잡한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다. GPT-3 모델의 구조 GPT-3 모델은 다양한 크기의 Transformer 블록으로 구성된다. 이 모델은 총 96개의 Transformer 블록을 가지며, 각 블록은 서로 다른 크기의 Multi-Head Attention 레이어와 Feed-Forward 레이어로 구성된다. 또한, 입력 데이터의 길이에 상관없이 유연하게 대응할 수 있는 Absolute Positional Encoding 기법을 사용하여 위치 정보를 인코딩한다. GPT-3 모델 구조를 간략하게 샘플로 .. 2023. 3. 10. VAE 모델 VAE (Variational Autoencoder) 모델은 unsupervised learning에서 많이 사용되는 모델 중 하나로, 이미지나 텍스트와 같은 고차원 데이터를 저차원의 latent space로 인코딩하는 방법을 학습한다. 이 latent space는 저차원이기 때문에 원래의 데이터보다 훨씬 작은 차원으로 표현되지만, 원래의 데이터를 충분히 잘 대표할 수 있어야 한다. latent space에서는 데이터를 다루기가 더 쉬워지기 때문에, 데이터를 압축하거나 변형하는 등의 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있다. VAE 모델은 Encoder와 Decoder로 구성된다. Encoder는 입력 데이터를 latent space로 인코딩하고, Decoder는 latent space에서 원래의 입력 데이.. 2023. 3. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
