산 넘어 산 개발일지

1. 배경 (이미지 출처 : https://github.com/pilsung-kang/Text-Analytics/blob/master/08%20Seq2Seq%20Learning%20and%20Pre-trained%20Models/08-4_GPT.pdf) 당시 Unlabeled dataset은 6백만개가 넘는 글과 35억개가 넘는 단어들로 넘쳐났지만, Labeled dataset은 너무나 부족한 상황이었다. 따라서 Unlabeled dataset으로 의미 있는 언어 정보를 학습하는 모델이 필요했다. Unlabeled dataset으로 언어 정보를 학습한 모델의 장점 시간 비용이 많이 드는 추가적인 labeling작업을 대체하여 학습에 사용할 수 있음. 지도학습 하기에 충분한 데이터셋이 있다면, unlabe..

서론 이번 논문은 기존 SMT에서 부분적으로만 활용되었던 DNN을 본격적으로 활용하여 BLEU 점수에서 이를 뛰어넘거나 비슷한 점수를 기록했다는 점에서 의미가 있다. 그리고 기존 NLP에서는 Input으로 고정된 길이의 벡터를 넘겨줘야만 했는데, 가변 길이의 벡터를 사용할 수 있게 했다는 점도 큰 발전이었다. 어떻게 가변 길이 벡터를 사용할 수 있었고, 어떤 방식으로 훈련을 했는지 위주로 리뷰를 해볼 것이다. 본론 1. RNN vs LSTM RNN은 긴 데이터에 대해서는 기울기 소실 문제로 인해 약한 모습을 보인다. 반면 LSTM은 RNN보다는 긴 데이터에 더 강인한 성능을 보인다. 물론 다른 여러 논문들에서 LSTM 역시 긴 데이터에 약하다는 것을 언급한다. 그러나 본 논문에서는 LSTM을 사용하여 긴..

Abstract Natural language understanding은 두 문장간의 추론 문제, 두 문장의 의미적 동일성, QA, 문서 분류 등 다방면으로 구성된다. 그러나 unlabeled 된 텍스트 데이터는 많은 반면, labeled된 텍스트 데이터는 적기 때문에 모델 훈련에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 unlabeled 텍스트를 사용한 generative pre-training 인 language model을 제시하며, 이는 discriminative fine-tuning을 사용하여 각 특수한 작업에 사용될 수 있다. 이를 통해 완성한 모델은 기존 특수한 작업을 위해 만들어진 모델들보다 뛰어난 성능을 보였으며, 12개의 작업 중 9개의 작업에서 그 성능이 우수했다는 결과가 이를 증..

서론 1. 배경 Convolutional networks(ConvNets)는 대용량 이미지 및 영상 인식에서 큰 발전을 이룩하였는데, 이는 ImageNet과 같은 대용량 공공 이미지 데이터셋이 가능해지고, GPU와 같은 고성능 컴퓨팅 시스템이 등장했으며, ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)와 같은 대회가 있었기 때문에 가능했다. ConvNets이 사람들에게서 자주 사용됨에 따라, 기존의 큰 성공을 거두었던 AlexNet에서 이를 더 발전시키기 위한 여러 시도들이 나타났다. 그 시도들에서 성공한 케이스들 중 하나는, 첫 번째 convolutional layer에서의 작은 receptive window 와 작은 stride를 사용했다. 또 ..