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초록·키워드
이진 또는 소수의 카테고리를 가지는 데이터셋에서, 적은 자원을 활용한 Large Language Model(LLM) 파인튜닝은 성능 향상의 대안으로 제시되었다. 그러나 다수의 카테고리에 대해 연구된 바는 미미하다. 본 연구는 100개 이상의 카테고리를 포함하는 과학기술표준분류 데이터셋을 대상으로, 적은 자원을 활용한 LLM 파인튜닝 성능을 LLM 이전의 사전학습모델 파인튜닝 방식과 비교한다. 이를 통해 다수의 카테고리를 가지는 분류에서 적은 자원의 학습을 통한 LLM의 활용 가능성과 한계를 검증한다.
본문·목차
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