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저자정보
정선우 (알로팍스알고) 임동혁 (광운대학교) 안진현 (제주대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제23권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.37272/JIECR.2023.12.23.6.1

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As deep learning technology has been applied to the field of natural language processing and generation, the field of artificial intelligence natural language generation has advanced significantly. In addition, as the natural language processing capabilities of GPT-based language models have recently improved, the demand to utilize them is increasing. However, models with good performance have limitations in that they require a lot of resources to be implemented by individuals or organizations. Accordingly, a transfer learning process such as fine tuning is used using a pre-trained language model to suit the intended use, but there is concern about the possibility of fine-tuning the pre-trained language model using data contaminated by manipulation. Therefore, in this paper, we fine-tuned the language model with training data generated according to the degree of contamination and analyzed how much it affected the output.
#NLP #NLG #Language Model #Fine-tuning #deep learning

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 실험 내용
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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