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연합인증

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Large Language Model을 통한 대화 데이터셋 자동 생성 및 검색 성능 향상
Conversation Dataset Generation and Improve Search Performance via Large Language Model 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2023 Oct. 12, 2023년, pp.295 - 300  

최형준 (전북대학교) ,  홍범석 (LG 유플러스) ,  최원석 (LG 유플러스) ,  한영섭 (LG 유플러스) ,  전병기 (LG 유플러스) ,  나승훈 (전북대학교)

초록
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대화 데이터와 같은 데이터는 사람이 수작업으로 작성해야 하기 때문에 데이터셋 구축에 시간과 비용이 크게 발생한다. 현재 대두되고 있는 Large Language Model은 이러한 대화 생성에서 보다 자연스러운 대화 생성이 가능하다는 이점이 존재한다. 이번 연구에서는 LLM을 통해 사람이 만든 적은 양의 데이터셋을 Fine-tuning 하여 위키백과 문서로부터 데이터셋을 만들어내고, 이를 통해 문서 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 그 결과 학습 데이터와 같은 문서집합에서 MRR 3.7%p, 위키백과 전체에서 MRR 4.5%p의 성능 향상을 확인했다.

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