산 넘어 산 개발일지

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..