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Machine learning

BERT 미세 조정

Devlin과 동료들이 2019년에 소개한 BERT 모델을 기반으로 하는 BERT 미세 조정은 분류, 개체명 인식 또는 질의응답과 같은 특정 작업을 위해 소규모 레이블링된 데이터셋에서 사전 훈련된 BERT 모델을 재훈련합니다. 전이 학습을 통해 상대적으로 적은 작업별 데이터로도 높은 성능을 달성합니다.

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BERT 미세 조정
GPT 파인튜닝LoRA 및 PEFT랜덤 포레스트Vision TransformerXGBoost어텐션 메커니즘검색 증강 생성 (RAG)다중 헤드 셀프 어텐션순차열 대 순차열 모델

출처

  1. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
  2. Sun, C., Qiu, X., Xu, Y. & Huang, X. (2019). How to Fine-Tune BERT for Text Classification. CCL. DOI: 10.1007/978-3-030-32381-3_16 ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Fine-Tuning of Pre-trained BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/bert-finetuning

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