AI 요약관련 정보

• 로보타는 BERT 모델의 훈련 데이터를 확장하고, 다음 문장 예측을 제거하여 성능을 향상시켰습니다. 🚀
• 로보타는 동적 마스킹과 바이트 수준의 BPE 토크나이저를 사용하여 효율성을 높였습니다. ⚙️
• 디스틸BERT는 지식 증류를 통해 BERT의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄였습니다. 💡
• 디스틸BERT는 더 적은 수의 인코더 블록을 사용하여 경량화되었지만, 높은 정확도를 유지합니다. ⚖️
• 허깅페이스 라이브러리를 통해 사전 훈련된 모델 및 평가 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다. 🤗