EDAD: 자연어 처리에서의 효율적 도메인 적응 증류

Q: 이 논문에서 정의한 EDAD(Efficient Domain Adaptive Distillation)란 무엇인가?

자연어 처리에서 특정 도메인에 특화된 소형 모델을 효율적으로 구축하기 위해, 기존의 도메인 적응과 지식 증류라는 두 단계의 과정을 하나로 통합하여 모델 압축과 도메인 최적화를 동시에 수행하는 1-stage 학습 방법이다.

Q: EDAD 방식이 기존 2-stage 방식과 비교하여 가지는 주요 이점은 무엇인가?

연구 결과, EDAD는 도메인 적응과 지식 증류를 동시에 진행함으로써 모델 구축에 소요되는 시간적 비용을 크게 절감하며, 손실 함수 가중치를 조절함으로써 기존 2-stage 방식과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 확보할 수 있다.

서승원; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 서승원 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

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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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

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001539260

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