Deeper Learning

XLNet XLNet은 구글 연구팀이 발표한 모델로 당시 SOTA를 여러 자연어 처리 태스크에서 달성하였다. Transformer-XL을 개선한 모델로 eXtra Long Network로 트랜스포머 모델보다 더 긴 문맥을 볼 수 있다. AE방식의 언어모델인 BERT의 장점과 AR방식의 언어 모델인 GPT의 장점을 갖춘 Permutation language modeling을 사용함. BERT에는 몇가지 한계가 존재한다. MASK 토큰이 독립적으로 예측됨 Token 사이의 관계 학습이 불가능하다 ( 서로 독립적이라는 가정하에 있음 ) Embedding length의 제한으로 Segment 간 관계 학습 불가능 예를 들어 New York is the city 라는 시퀀스에서 New York 두 토큰이 [MAS..

BERT BERT는 구글에서 개발한 언어 모델로 2018년 10월 논문 출시 후 다수의 NLP 태스크에서 SOTA를 기록하였다. BERT는 Transformer 기반 모델로 Encoder 부분만을 사용한다. Input은 두 개의 문장을 tokenizer를 사용하여 토큰화 시키고 문장의 시작에 special token인 [CLS]를 추가하고 두 문장 사이와 두 번째 문장의 끝에 [SEP] 토큰을 삽입한다. BERT의 input embedding은 input sentence의 tokenizing 형태인 token embedding, 앞 문장, 뒷 문장을 0 or 1로 나타내는 Segment Embedding, RNN과 달리 poistiion정보가 내포되어있지 않기 때문에 이를 위해 추가한 Position e..