• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.79-87
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• 2024

최근 텍스트분류, 감성분석, 질의응답 등의 자연어 처리를 위해서 사전학습언어모델(Pre-trained Language Model, PLM)의 중요성은 날로 강조되고 있다. 한국어 PLM은 범용적인 도메인의 자연어 처리에서 높은 성능을 보이나 금융, 제조, 법률, 의료 등의 특화된 도메인에서는 성능이 미약하다. 본 연구는 금융도메인 뿐만 아니라 범용도메인에서도 우수한 성능을 보이는 금융특화 언어모델의 구축을 위해 언어모델의 학습과정과 미세조정 방법을 제안하는 것이 주요 목표이다. 금융도메인 특화언어모델을 구축하는 과정은 (1) 금융데이터 수집 및 전처리, (2) PLM 또는 파운데이션 모델 등 모델 아키텍처 선정, (3) 도메인 데이터 학습과 인스트럭션 튜닝, (4) 모델 검증 및 평가, (5) 모델 배포 및 활용 등으로 구성된다. 이를 통해 금융도메인의 특성을 살린 사전학습 데이터 구축방안과 효율적인 LLM 훈련방법인 적응학습과 인스트럭션 튜닝기법을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.678-680
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• 2023

본 논문은 정확하면서도 효율적인 한국어 문장 분류 기법에 대해서 논의한다. 최근 자연어처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)은 미세조정(fine-tuning)을 통해 문장 분류 하위 작업(downstream task)에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 미세조정은 하위 작업이 바뀔 때마다 사전 학습된 언어 모델의 전체 매개변수(model parameters)를 학습해야 한다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 도메인 적응기(domain adapter)를 활용한 한국어 문장 분류 프레임워크인 DAKS(Domain Adaptation-based Korean Sentence classification framework)를 제안한다. 해당 프레임워크는 학습되는 매개변수의 규모를 크게 줄임으로써 효율적인 성능을 보였다. 또한 문장 분류를 위한 특징(feature)으로써 한국어 사전학습 모델(KLUE-RoBERTa)의 다양한 은닉 계층 별 은닉 상태(hidden states)를 활용하였을 때 결과를 비교 분석하고 가장 적합한 은닉 계층을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.343-347
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.