DeBERTa1 DeBERTa DeBERTa(Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention)는 2020년에 발표된 언어 모델로, BERT 모델의 구조와 기능을 개선하여 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있다. 구조 DeBERTa 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 한다. 이전의 BERT 모델과 달리, DeBERTa 모델은 다양한 디코딩 방법을 사용하여, 언어 모델의 성능을 향상시킨다. DeBERTa 모델은 Disentangled Attention, Relative Positional Encoding, 그리고 Stochastic Depth를 사용하여 성능을 개선한다. Disentangled Attention은 어텐션 메커니즘을 개선하여, 입력 문장의 다양한 관계를 파악하고.. 2023. 3. 25. 이전 1 다음
