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학습 데이터 용량 및 반복 학습 횟수에 따른 이미지 기반 GPT 문장생성 및 성능 분석
Analyze GPT sentence generation performance based on Image by training data capacity and number of iterations 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호, 2023 July 12, 2023년, pp.363 - 364  

이동희 (동서대학교 소프트웨어학과) ,  최봉준 (동서대학교 소프트웨어학과)

초록
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현재 많은 사람이 GPT를 통해 다양한 활동 및 연구를 진행하고 있다. 사람들은 GPT를 통해 문장생성 시 문장에 대한 정확도를 중요하게 생각한다. 하지만 용도에 따라 GPT를 통해 생성하는 문장의 문체와 같은 표현방식이 다르다. 그래서 생성된 문장이 유의미한 문장이라는 것에 판단이 매우 주관적이기 때문에 수치적 평가가 어렵다. 본 논문에서는 자연어처리 모델이 생성한 문장의 유의미함을 판단하기 위해 각 모델을 학습하는 데이터 용량과 반복 학습의 횟수에 따른 결과물을 비교하였다. 본 연구에서는 Fine-Tuning을 통해 총 4개의 GPT 모델을 구축하였다. 각 모델로 생성 문장을 BLEU 평가지표를 통해 평가한 결과 본 연구에 BLEU 모델은 부적합하다는 결과를 도출하였다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 생성된 모델을 평가하고자 설문지를 만들어 평가를 진행하였다. 그 결과 사람에게 긍정적인 평가를 받는 결과를 얻을 수 있었다.

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