인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
PEFT_pre-fix tuning 모델 및 task 선정
작성
·
49
0
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)
안녕하세요!
강의 너무 재미있게 잘 듣고 있습니다.
PEFT 중에서 pre-fix tuning에서 모델 선정 관련해서 문의드립니다.
Seq2Seq 모델을 선정해서 사용하셨는데요
해당 케이스는 Financial phrase의 sentiment analysis 케이스 같은데
시퀀스투시퀀스 모델은 기계번역, 대화생성, 질문응답, paraphrasing과 같은 타스크에 주로 사용되지 않나요? Seq2Seq 모델가 Classification 케이스에 적합한 모델이 맞는지 궁금해서 문의드립니다.
감사합니다!
답변 1
1
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 오민석님.
PEFT (Pre-Fixed Tuning)는 주로 언어 모델의 일반화된 학습을 특정 작업에 맞추어 세분화한 학습 방법 중 하나입니다. 말씀하신 것처럼 Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 모델은 기계 번역, 대화 생성, 질문 응답, 문장 재구성(paraphrasing) 등 다양한 자연어 처리 태스크에 널리 사용됩니다. 이 모델들은 입력 시퀀스를 받아서 다른 도메인이나 형태의 출력 시퀀스로 변환하는 데 최적화되어 있죠.
Sentiment analysis를 포함한 Classification 작업에서 Seq2Seq 모델을 사용하는 것은 전형적인 사용 사례는 아닐 수 있으나, 분명 효과적인 경우가 있습니다. 예를 들어, Seq2Seq 모델을 사용하여 문장이나 문단을 입력 받아, 해당 텍스트의 감성을 ‘긍정’, ‘부정’, ‘중립’과 같은 텍스트 형태로 출력하는 방식으로 작업을 설계할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 전통적인 분류 작업보다 유연성을 제공하며, 모델이 더 많은 문맥 정보를 활용하여 감성을 판단할 수 있도록 할 수 있습니다.
따라서, Seq2Seq 모델을 Sentiment Analysis와 같은 Classification 작업에 사용하는 것은 특정 상황에서는 적합할 수 있으며, 특히 다양한 출력 형태를 요구하거나, 문맥 정보가 중요한 경우에 유용할 수 있습니다. 이러한 사용은 모델이 주어진 태스크의 특성을 더 잘 이해하고, 입력 데이터에서 더 풍부한 정보를 추출할 수 있게 합니다.
다만, 이러한 방식을 선택할 때는 모델의 복잡성, 학습 데이터의 양, 작업의 명확성 등을 종합적으로 고려해야 합니다. Seq2Seq 모델은 더 복잡하고, 학습에 더 많은 데이터를 요구할 수 있는데, 이는 작업의 목표와 리소스에 따라 적합한 접근 방식을 결정해야 함을 의미합니다.
질문에 답변이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금하신 점이 있으시면 언제든 문의해주세요. 감사합니다!