BART/T5-like 모델(sequence-to_sequence Transformer 모델)

 

BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 및 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)와 같은 sequence-to-sequence Transformer 모델은 텍스트 입력을 받아 다른 텍스트 출력을 생성하도록 설계되었습니다.

주요 특징

- 인코더-디코더 구조: 인코더는 입력 텍스트를 처리하고 컨텍스트를 이해하는 데 사용되며, 디코더는 인코더의 출력을 기반으로 새로운 텍스트를 생성합니다.
- 다양한 작업에 활용: 텍스트 요약, 번역, 질의응답, 대화 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다.
- 대규모 데이터 사전 학습: 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습되어 뛰어난 언어 생성 능력을 갖추고 있습니다.

BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)

- Facebook AI에서 개발한 모델로, 텍스트 생성 및 이해 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
- 잡음 제거, 텍스트 채우기 등 다양한 노이즈 추가 기법을 사용하여 사전 학습됩니다.
- 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 작업에서 좋은 성능을 보입니다.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

- Google Research에서 개발한 모델로, 모든 텍스트 기반 작업을 텍스트-텍스트 형식으로 변환하여 처리합니다.
- 다양한 작업에 대해 동일한 모델 아키텍처와 학습 목표를 사용하여 학습합니다.
- 텍스트 분류, 번역, 질의응답, 요약 등 다양한 작업에 뛰어난 성능을 보입니다.

한국어 BART/T5-like 모델

- KoBART: BART를 한국어 데이터로 학습시킨 모델로, 한국어 텍스트 요약 및 생성 작업에 뛰어난 성능을 보입니다.
- KoT5: T5를 한국어 데이터로 학습시킨 모델로, 한국어 텍스트 분류, 번역, 질의응답 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.

활용 분야

- 챗봇: 자연스러운 대화 생성 및 질문에 대한 답변 생성.
- 기계 번역: 문장의 맥락을 고려한 정확한 번역.
- 텍스트 요약: 긴 문서를 짧고 간결하게 요약.
- 질의응답 시스템: 사용자의 질문에 대한 정확하고 상세한 답변 제공.

참고 자료

- BART 논문: https://arxiv.org/abs/1910.13461
- T5 논문: https://arxiv.org/abs/1910.10683
- Hugging Face Transformers 라이브러리: https://huggingface.co/transformers/