저도 같은 문제로 고민하다가 KoELECTRA 썼는데 성능은 좋은데 메모리가 ㅠㅠ
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한국어 NLP 모델 학습할 때 뭐 쓰시나요?
요즘 개인 프로젝트로 한국어 텍스트 분류 모델을 만들고 있는데, 처음부터 학습시키기엔 데이터셋이 부족하더라고요. 그래서 사전학습된 모델을 파인튜닝하려고 생각 중입니다.
KoBERT, KoELECTRA, KoBART 같은 모델들이 많은데, 실제로 어떤 걸 쓸 때 성능 차이가 크게 나나요? 특히 분류 task에서요. 혹시 최근에 써본 모델이 있으면 추천 부탁드립니다. GPU 메모리도 고려해야 해서 모델 사이즈도 중요할 것 같은데...
그리고 파인튜닝할 때 학습 데이터가 적으면 오버피팅이 심하다고 들었는데, 이걸 피하는 팁이 있으면 알려주세요.
KoBERT, KoELECTRA, KoBART 같은 모델들이 많은데, 실제로 어떤 걸 쓸 때 성능 차이가 크게 나나요? 특히 분류 task에서요. 혹시 최근에 써본 모델이 있으면 추천 부탁드립니다. GPU 메모리도 고려해야 해서 모델 사이즈도 중요할 것 같은데...
그리고 파인튜닝할 때 학습 데이터가 적으면 오버피팅이 심하다고 들었는데, 이걸 피하는 팁이 있으면 알려주세요.
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댓글
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댓글목록
저도 비슷한 작업을 했는데 KoELECTRA가 성능 대비 메모리 효율이 제일 좋더라고요. KoBERT는 무겁고 KoBART는 생성 태스크용이라 분류엔 별로였어요. 오버피팅은 dropout 높이고 early stopping 필수인데, 데이터 적으면 augmentation도 고려해볼 만합니다.
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