ㅁ 사전학습/언어모델 기법/토큰/Task

1. Text Infilling

ㅇ 정의: Text Infilling은 주어진 문장에서 빈칸이나 누락된 단어를 채우는 작업으로, 언어 모델이 문맥을 이해하여 적절한 단어를 예측하도록 훈련되는 기법이다.

ㅇ 특징: 문장의 전체적인 흐름과 문맥을 고려하여 누락된 부분을 채우며, 데이터의 불완전성을 처리하는 데 유용하다. 이 기법은 생성형 언어 모델을 훈련하는 데 주로 사용된다.

ㅇ 적합한 경우: 문장 복원, 텍스트 생성, 데이터 증강 등에서 활용 가능하며, 특히 누락된 정보를 복원하는 작업에 적합하다.

ㅇ 시험 함정: 빈칸 채우기 문제에서 문맥을 무시하고 단순히 빈칸에 맞는 단어만 예측하면 오답이 될 가능성이 높다. 또한, 주어진 문장이 불완전하거나 모호한 경우 모델의 성능이 저하될 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Text Infilling은 문맥을 기반으로 누락된 단어를 채우는 기법이다.
– X: Text Infilling은 단순히 빈칸에 아무 단어나 넣는 작업이다.

================================

ㅁ 추가 학습 내용

Text Infilling 기법을 효과적으로 활용하려면 모델이 문맥을 이해하는 능력을 강화할 수 있도록 추가적인 사전학습 데이터를 제공해야 한다. 이 데이터는 다양한 문장 구조를 포함하여 모델이 더 폭넓은 문맥을 학습할 수 있도록 구성하는 것이 중요하다. 시험 대비를 위해서는 Text Infilling과 Text Completion 기법의 차이점을 명확히 구분하고, 각 기법의 특징과 활용 사례를 이해해야 한다. Text Infilling은 문장 내의 특정 부분을 비워두고 모델이 이를 채우는 방식으로 문맥 이해를 강조하며, Text Completion은 주어진 문장의 끝부분을 완성하는 데 중점을 둔다. 각 기법이 사용되는 상황과 목적을 명확히 파악하여 시험 문제를 해결하는 데 활용해야 한다.