BART1

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  [논문] BART 리뷰 요약 분야에서 BERT와 같은 인코더 모델은 원본 텍스트의 일부 문장을 선택하는 추출 요약에서 우수한 성능을 보이지만, 텍스트를 생성해야 하는 생성 요약에는 적합하지 않다. 반면, GPT와 같은 디코더 모델은 텍스트 생성에는 적합하지만, 학습 시 단방향의 정보만을 이용하는 단점이 있다. 이러한 이유로 생성 요약과 같은 태스크에는 인코더와 디코더를 활용한 사전학습된 시퀀스 투 시퀀스 모델을 사용한다. 이러한 모델의 시초가 되는 BART에 대해 알아보자. 0-1. Abstract & Introduction BART는 본질적으로 인코더와 디코더가 있는 트랜스포머 모델이다. 임의의 노이즈 함수로 손상된 텍스트를 인코더에 입력하고 인코더는 주어진 텍스트의 표현을 학습시키고 그 표현을 디코더로 보낸다. 디코더는 인.. 딥러닝/NLP 2023. 3. 24.