Machine learningDeep learning / NLP / CV

파인튜닝 트랜스포머

파인튜닝 트랜스포머는 BERT, GPT, ViT와 같은 대규모 사전 훈련 모델을 레이블이 지정된 대상 데이터셋에 대해 경사 기반 학습을 계속함으로써 특정 다운스트림 작업에 맞게 조정하는 것을 의미합니다. 이 두 단계 패러다임(사전 훈련 후 파인튜닝)은 처음부터 학습하는 것보다 훨씬 적은 작업별 데이터로 NLP 및 컴퓨터 비전 작업 전반에 걸쳐 일관되게 최첨단 결과를 달성합니다.

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출처

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. link ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Transformer (Task-Specific Adaptation of Pre-Trained Transformer Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-transformer

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BERT 기반 미세조정 분류 미세 조정된 GRU 파인튜닝된 LSTM Fine-Tuned Multilayer Perceptron 미세 조정된 순환 신경망 미세조정 강화학습 RoBERTa 기반 미세조정 분류 미세조정된 문장 임베딩 파인튜닝된 변이형 오토인코더 Self-supervised Transformer 준지도 학습 트랜스포머 약지도 트랜스포머

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