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저자정보
김혜린 (부산대학교) 조상현 (부산대학교) 이정훈 (동의대학교) 신중민 (부산대학교) 권혁철 (부산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2023년도 추계종합학술대회 논문집 제27권 제2호
발행연도
2023.10
수록면
189 - 192 (4page)

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최근 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 대한 관심이 뜨거워지면서 이를 활용하는 경우가 증가하고 았다. 자연스럽게 모델이 각 상황에 맞게 학습할 데이터 또한 중요해지는데, 데이터셋의 제작에는 상당한 비용과 노력이 들어가게 된다. 보다 빠르고, 비용이 적게 들지만 동시에 퀄리티는 유지할 수 있는 방법이 필요해지고 있음을 의미한다.
따라서 본 연구에서는 거대 언어 모델을 학습하기 위한 질적 데이터 증강 기법에 대해 제안하고자 한다. 한국어 어휘의미망인 KorLex 1.5를 활용하여 단어의 동의어 및 유의어를 찾아 대체해 언어 모델이 비슷한 표현에도 다양한 어휘를 학습 가능함에 중점을 두었다. 제안 증강 방법을 네 가지 한국어 데이터셋에 적용하여 나타난 성능 차이를 통해 데이터셋의 중요성과 방법의 유의미함을 확인할 수 있었고, 앞으로의 발전 방향성에 대해서도 재고할 수 있었다.
#Large Language Model #data augmentation #Korean wordnet

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터셋
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

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