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아시다시피, 저희 데이터 셋은 paper, news, magazine 세 가지를 사용하며, 각 데이터 특성에 맞게 제목을 생성하고자 documents type embedding을 추가하자는 결론을 냈습니다.
우선, 적용하여 결론부터 얘기하자면, doc_type embedding은 padding, paper, new, magazine이 포함되어 (4 x dim)의 크기를 가지고 있습니다.
문제는, 해당 embedding에 pretrained weight가 없기에 fine-tuning을 하더라도 저조한 성능을 보였으며, 이 부분은, TAPT 이후 다시 시도해보기로 했습니다.
bart model에 doctype을 구현하기 위해서는, 아래 3개의 모듈에 doc_type 관련 코드를 추가해줘야 합니다. BartForConditionalGeneration BartModel BartEncoder 자세한 내용는 코드를 보고 설명하겠습니다.
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
changyong93
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아시다시피, 저희 데이터 셋은 paper, news, magazine 세 가지를 사용하며, 각 데이터 특성에 맞게 제목을 생성하고자 documents type embedding을 추가하자는 결론을 냈습니다.
우선, 적용하여 결론부터 얘기하자면, doc_type embedding은 padding, paper, new, magazine이 포함되어 (4 x dim)의 크기를 가지고 있습니다.
문제는, 해당 embedding에 pretrained weight가 없기에 fine-tuning을 하더라도 저조한 성능을 보였으며, 이 부분은, TAPT 이후 다시 시도해보기로 했습니다.
bart model에 doctype을 구현하기 위해서는, 아래 3개의 모듈에 doc_type 관련 코드를 추가해줘야 합니다.
BartForConditionalGeneration
BartModel
BartEncoder
자세한 내용는 코드를 보고 설명하겠습니다.
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