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EDAD: 자연어 처리에서의 효율적 도메인 적응 증류 EDAD: Efficient Domain Adaptive Distillation for Natural Language Processing
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 924 - 926 (3page)
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EDAD: 자연어 처리에서의 효율적 도메인 적응 증류
초록·키워드
우리는 특정 도메인을 위한 작은 모델을 만드는 방법인 Efficient Domain Adaptive Distillation(EDAD)을 제안한다. 사전학습된 모델(e.g., BERT[1])을 활용하여 특정 도메인에 대한 작은 모델을 만들기 위해서는, 먼저 해당 도메인에 대해 적응 시킨 후 모델 압축 방법(e.g., 지식 증류)을 적용하는 2-stage 방식으로 진행하는 것이 일반적이다 ... 전체 초록 보기
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001539260
