[메타러닝] 자연어 처리의 다운스트림 태스크 학습 방법

자연어 처리 분야에서는 다양한 언어 이해 태스크를 처리하기 위한 효과적인 학습 방법들이 연구되고 있습니다.

이러한 학습 방법들은 주로 다운스트림 태스크를 처리하기 위해 미리 학습된 모델을 조정하는 방법들로서,

"메타러닝"이라고 하며 파인튜닝, 프롬프트 튜닝, 인컨텍스트 러닝이 있습니다.

 

 

1. 파인 튜닝 (Fine-tuning)

 

파인튜닝은 미리 학습된 모델을 특정 태스크에 맞게 조정하는 방법입니다.

기본적으로, 사전 학습된 모델은 언어 이해를 위한 일반적인 지식을 포함하고 있습니다.

하지만 특정한 태스크를 위해서는 해당 태스크에 특화된 정보가 필요합니다.

파인튜닝은 이러한 목적을 위해 미리 학습된 모델을 태스크에 맞게 재조정하여 높은 예측 성능을 달성합니다.

 

파인튜닝은 두 단계로 이루어집니다.

첫째, 사전 학습된 모델에 대해 일반적인 언어 이해를 위해 대규모의 데이터로 미리 학습을 시킵니다.

둘째, 특정 태스크를 위해 작은 규모의 태스크에 특화된 데이터셋을 사용하여

사전 학습된 모델을 재학습합니다. 이러한 방식을 통해 특정 태스크에 대해 좀 더 정확하고 효과적인 예측을 가능하게 합니다.

 

2. 프롬프트 튜닝 (Prompt tuning) 

 

프롬프트 튜닝은 특정 태스크를 수행하기 위해 미리 정의된 질문이나 템플릿을 활용하여 모델을 조정하는 방법입니다.

프롬프트는 모델이 어떤 유형의 출력을 생성해야 하는지를 가이드하는 역할을 합니다.

이를 통해 모델은 해당 태스크에 맞게 적절한 예측을 수행할 수 있습니다.

 

프롬프트 튜닝은 특정 태스크에 대해 모델을 보다 쉽게 조정할 수 있도록 도와주며,

태스크에 특화된 새로운 프롬프트를 생성함으로써 다양한 유형의 질의응답(QA), 택스트 생성, 감성 분석 등의

자연어 처리 태스크에 쉽게 적용할 수 있습니다.

 

3. 인컨텍스트 러닝 (In-context Learning)

 

인컨텍스트 러닝은 다운스트림 태스크에 대한 학습 없이도 새로운 태스크를 처리하는 학습 방법을 말합니다.

이는 제로샷, 원샷, 퓨샷 러닝과 관련이 있으며, 모델의 일반적인 언어 이해 능력을 활용하여 새로운 태스크를

레이블 된 학습 데이터 없이도 예측을 수행합니다.

 

인컨텍스트 러닝은 미리 학습된 모델의 다양한 언어 이해 능력을 활용하여

새로운 태스크에 적용하는 유용한 접근 방법입니다. 제로샷, 원샷 퓨샷 러닝은

미리 학습된 모델의 지식과 적은 양의 레이블 데이터를 활용하여 다양한 태스크에서 뛰어난 성능을 달성할 수 있도록 합니다.

 

• 제로샷 러닝 ( Zero-shot Learning )
  - 제로샷 러닝은 학습 데이터에 없는 새로운 클래스나 태스크에 대해 어떠한 학습도 진행하지 않습니다.
  - 이를 가능하게 하는 것은 미리 학습된 모델의 지식을 이용하여 입력 데이터와 클래스, 태스크 사이의 관계를 이해하고
     일반화하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행하는 것입니다.
  
  
• 원샷 러닝 ( One-shot Learning )
  - 원샷 러닝은 단 하나의 레이블 된 샘플만을 이용해 새로운 클래스나 태스크를 처리하는 방법입니다.
  - 모델이 단 한 번의 학습만으로 새로운 클래스에 대한 특징을 학습하여 새로운 입력에 대해 예측합니다.
  - 일반적으로, 제한된 양의 학습 데이터가 있는 상황에서 유용합니다.
  
  
•  퓨샷 러닝 ( Few-shot Learning )
  - 퓨샷 러닝은 원샷 러닝과 비슷하지만, 레이블 된 샘플을 몇 개(일반적으로 1~5개) 사용하여
    새로운 클래스나 태스크를 처리하는 방법입니다.
  - 제로샷 러닝보다 더 많은 정보를 활용하여 새로운 클래스에 대한 학습이 가능하며, 일반화 능력을 개선할 수 있습니다.