호랭이 분석가

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..

1. KoNLPy 설치 KoNLPy는 자바(java)로 만들어진 형태소 분석기를 사용하기 때문에 1.7 이상의 버전을 설치하여야 합니다. ## 버전이 1.7 이상 java -version ※ Window window의 경우 Jpype1을 먼저 설치해야 합니다. 아래 코드를 예제로 링크로 가셔서 환경에 맞는 버전으로 설치하시면 됩니다. # JPype 0.5.7버전 이상, Python버전(아래 코드는 3.9버전), 64비트 윈도우 pip install JPype1‑1.4.0‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke Archived: Python Extension Packages for W..