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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배재권 (계명대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
79 - 87 (9page)

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최근 텍스트분류, 감성분석, 질의응답 등의 자연어 처리를 위해서 사전학습언어모델 (Pre-trained Language Model, PLM)의 중요성은 날로 강조되고 있다. 한국어 PLM은 범용적인 도메인의 자연어 처리에서 높은 성능을 보이나 금융, 제조, 법률, 의료 등의 특화된 도메인에서는 성능이 미약하다. 본 연구는 금융도메인 뿐만 아니라 범용도메인에서도 우수한 성능을 보이는 금융특화 언어모델의 구축을 위해 언어모델의 학습과정과 미세조정 방법을 제안하는 것이 주요 목표이다. 금융도메인 특화언어모델을 구축하는 과정은 (1) 금융데이터 수집 및 전처리, (2) PLM 또는 파운데이션 모델 등 모델 아키텍처 선정, (3) 도메인 데이터 학습과 인스트럭션 튜닝, (4) 모델 검증 및 평가, (5) 모델 배포 및 활용 등으로 구성된다. 이를 통해 금융도메인의 특성을 살린 사전학습 데이터 구축방안과 효율적인 LLM 훈련방법인 적응학습과 인스트럭션 튜닝기법을 제안하였다.
#사전학습언어모델 #금융도메인 #금융특화언어모델 #적응학습 #인스트럭션 튜닝 #Pre-trained language models(PLM) #Natural language processing(NLP) #Financial-specific language model #Adaptive learning #Instruction tuning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. PLM 개념과 LLM에 관한 선행연구
3. 적응학습과 인스트럭션 튜닝을 활용한 금융특화언어모델
4. 결론
References

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