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namu.wiki Pilot Training Flight Simulator - 나무위키 2 Pilot, Training, Flight, Simulator. 제작자 Orange12345 장르 모험 최근업데이트날짜 2024년 5월 18일 한국어지원 일부 지원 개요 역사 플레이 방법 항공기 공항 게임패스 이스터에그 팁 2024.05.22 웹문서 검색 더보기 PUBG Seventeen Training League - 나무위키 Training Season - 나무위키 mdksystem.tistory.com mdksystem Blog [1080MOTION]1080SPRINT2, Smart Speed Training System 13 [1080MOTION]1080SPRINT2, Smart Speed Training System A revolutionary portable sprint training device designed for horizontal resisted or assisted training and testing, including Change-of-Direction movements. This cutting-edge device offers sports coaches, conditioning specialists, athletic... 스피드훈련 1080motion 1080sprint2 1080sprint 2024.04.24 블로그 검색 더보기 [1080MOTION] Smart Research Grade Resistance Training - 1080QUANTUM [1080MOTION]Smart Isokinetic Training System - 1080Cable zero-ai.tistory.com Zero에서 시작하는 썬's 인공지능 공부방 [BERT] Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 논문리뷰 Abstract BERT : Bidirectional Encoder Representations from transformers BERT 모델은 말 그대로 양방향 인코더 기능에 집중한 모델입니다. 지난 transformer archietecture 에 대한 논문 리뷰를 하면서 transformer는 Encoder-Decoder로 이루어진 Architecture임을 공부했었습니다. BERT 모델의 경우, 모든 레이어에서 Unlabeled text (masked text 라고도 합니다.)를 양방향 context를 통해 학습을 진행하여 텍스트로부터 re Introduction 언어모델은 시간이 흐름에 따라 문장단위에서 구문 분석까지를 비롯한 많은 NLP task (Natural Language Processing)에서 효과적인 발전을 보여왔습니다. 또 시간이 지남에 따라, 단순한 문장, 구문분석이 아닌 문장이 지닌 디테일한 부분까지를 이해하고 해석하는 task의 중요성이 점점 커져왔었죠. 그래서 NLP에서는 Downstream task 에 대한 연구가 시작되었습니다. 사전학습된 모델 (pre-trained model)을 실제 적용하고자 하는 과제에 대한 연구를 진행한 것이죠. 예를 들면 NLP task에 BERT Overall pre-training and fine-tuning procedures for BERT BERT 모델의 Question-Answering 에 대한 Pre-training, Fine-Tuning 과정 예시입니다. Pre-training 과정 중에 BERT 모델은 각각의 다른 pre-training task 에 맞게 unlabeld data로 훈련을 진행합니다. 이후 Fine-tuning 과정을 거치기 위해, Pre-train에서 학습된 parameter 값들로 fine-tuning 모델의 parameter들을 모두 초기 Experiments(Fine-tuning Tasks) GLUE Test Result 먼저 GLUE Benchmark에 대한 결과입니다. GLUE : The General Language Understanding Evaluation Benchmark 입니다. 첫 번째 입력 토큰 [CLS]에 해당하는 final hidden vector를 aggregate representaion으로 사용하였습니다. 새로운 파라미터는 Classification layer weight $W$이며, $W \in R^{(K*H)}$ 이며 여기서 $K$는 Number of Labels 입니다. $log(softm Ablation Studies Ablation over the pre-training tasks using the BERT base architecture 먼저 NSP(Next Sentence Prediction)에 대한 결과입니다. 여기서 의미하는 LTR은 Left to Right 입니다. BERT base 모델에서 NSP를 제외한 결과 스코어 성능이 저하된 것을 확인할 수 있습니다. 두 번째 경우는 LTR & No NSP로, Left to Right 결과를 사용하기 때문에 MLM 대신 LTR을 사용하여 실험한 것을 확인할 수 있습니다. Semantic te Conclusion 결론적으로, BERT 모델은 양방향 컨텍스트 정보를 통한 사전학습된 지식을 충분히 활용해서 다양한 Downstream task에서 탁월한 transfer learning 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었습니다. 따라서 적은양의 label 데이터로도 높은 정확도를 나타내는 것을 확인할 수 있습니다. 프로젝트 일환으로 w2v(wav2vector) 음성 모델에 대한 fine-tuning을 진행하면서 BERT와 같은 Encoder-only 모델의 fine-tuning 방법과, 이점에 대해 알아보고자 논문리뷰를 진행해 보았습니다. NLP 10 Ablation over the pre-training tasks using the BERT base architecture 먼저 NSP(Next Sentence Prediction)에 대한 결과입니다. 여기서 의미하는 LTR은 Left to Right 입니다. BERT base 모델에서 NSP를 제외한 결과 스코어 성능이 저하된 것을 확인할 수 있습니다. 두 번째 경우는 LTR & No NSP로, Left to Right 결과를 사용하기 때문에 MLM 대신 LTR을 사용하여 실험한 것을 확인할 수 있습니다. Semantic te 버트 BERT 논문리뷰 fine-tuning 2024.05.12 minchael.tistory.com Mode Push AI [논문리뷰] BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding BERT BERT논문은 2018년도에 출판된 논문으로 벌써 5년된 논문이다. BERT모델은 Language Model에 대해 처음 공부할 때 봤었던 논문이지만 지금 다시 재대로 보는 이유는 다음과 같다. ① LLM에 관련된 연구의 깊이 있는 이해를 하기 위해 Basic한 BERT 모델의 이해는 중요하다. ② GPT와 함께 Transformer을 잘 활용한 모델이라 생각한다. ③ 다양한 NLP Task에 적용하기 위해서 기본 BERT 모델에 대한 완벽한 이해는 필수다. 1. Introduction Language model의 Pretraining은 많은 Natural Language Process(NLP) task에 효과적이었다. Sentence Level Task : 문장 추론, 의역, 문장간의 관계 파악 Token Level Task : Named Entity Recognition, Question Answering Language Model은 down stream task에 적용하기 위해 사용되는 2가지 방식에 대한 이해 필요하다. 1) feature-based Method : ELMo ELMo는 두개의 LSTM 네트워 2. BERT BERT pre-training step과 fine-tuning step으로 나뉘어진다. pre-training과정 중에는 unlabeled data를 이용하여 학습하고, fine-tuning과정 중에는 down stream task에 적용하기 위한 labeled data를 이용하여 학습한다. 2.1 Model Architecture BERT는 여러층의 양방향 Transformer encoding의 구조를 가지고 있다. 논문에서는 2가지 크기의 BERT 모델을 제시한다. $L$ = Transformer Layer(Block)의 수, 3. Concolusion 해당 BERT논문을 바탕으로 ALBERT, RoBERTa, SpanBERT등 다양한 모델이 탄생했다. BERT는 MLM구조를 사용함과 동시에, NSP 학습 아이디어를 접목시켜 다양한 downstream task에 적용을 용이하게 하였다. Encoding 과정에 transformer을 사용하였지만, sub-task에 직접 적용하기는 어렵기에, 현재 생성형 LLM으로 분위기가 넘어간 것 같다. 하지만 그만큼 가벼워 간단한 Task에는 사용할 수 있을 것 같다. 4. Reference https://yeong-jin-data-blog.tistory.com/entry/Transfomer-BERT 10 BERT pre-training step과 fine-tuning step으로 나뉘어진다. pre-training과정 중에는 unlabeled data를 이용하여 학습하고, fine-tuning과정 중에는 down stream task에 적용하기 위한 labeled data를 이용하여 학습한다. 2.1 Model Architecture BERT는 여러층의 양방향 Transformer encoding의 구조를 가지고 있다. 논문에서는 2가지 크기의 BERT 모델을 제시한다. $L$ = Transformer Layer(Block)의 수, 2024.05.17 healerstudyblog.tistory.com Healerhack의 경험일지 [ wechall ] Training: Regex 8 이번 소개드릴 문제는 정규식과 관련된 문제입니다. 주어진 문제는 다음과 같습니다. Training: Regex문제 설명 문제를 간단하게 설명하자면 정규식 패턴을 사용하는 문제로 패턴에 구분 기호도 함께 제출하는 문제입니다. 이번 문제는 빈 문자열과 일치하는 정규식을 빈 문자열만 제출하는 문제입니다. 그렇다면 문제에... 2024.04.10 [ wechall ] Training: Baconian [ wechall ] Training:LSB 통합웹 더보기
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