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I've tried referring [tutorial 5](https://haystack.deepset.ai/docs/latest/tutorial5md). But I can…
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File "retriever.py", line 106, in
retr_acc = retriever.val_top_k_acc()
File "retriever.py", line 43, in val_top_k_acc
q, q_mask, p_id, p, p_mask, a, a_mask = batch
ValueError: no…
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Hi,
I'm trying to utilize DensePhrases as Korean version, not English version. The trained model is bert-base-multilingual-cased model (not span-bert model because it doesn't support Korean) on korq…
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Task수행이유: QA 데이터셋인 KorQuAD를 활용해 1차 Pretraining을 한 이후 한 번 더 학습 시키면 성능 향상이 있을 것이라고 생각했다.
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Task 수행이유: 이번에 pretrained된 모델을 찾던 다른 팀원분께서 다음 이미지를 공유해주셨다.
SDS에서 korquad 데이터에 대해 성능을 높…
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**Task 수행 이유** : 데이터셋 구축이 완료되고, Train후에 Inference 를 했을 때, `송지` , `이은`, `. 2008년 2월 9일` 등의 완전하지 않은 문장 또는 공백과 특수기호가 포함된 답변을 확인할 수 있다. 실제 서비스에 적용한다는 점을 고려할 때, 예측 답안의 확률과 no_answer을 고려한 답변이 출력되어야 하므로 후처리를…
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Task 수행 이유: korquad 데이터를 활용하기 위한 방법의 일환으로, KorQuad 위키 데이터에 대해 추가적인 MLM 학습을 진행하여 성능을 끌어올려보고자함
목적: Transformers 라이브러리 기반 MLM 학습 코드를 구현하고, 모델을 생성하여 실제 성능을 확인해본다
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Task 수행이유: 외부 데이터를 활용하여 성능 향상을 기대해볼 수 있을 것으로 예상된다. 한국어 MRC Task에서 가장 많이 사용되고, 현 학습 데이터와 가장 유사한 형태를 가진 KorQuad v.1.0을 사용해보고자 한다.
목표: 관련 Pretrained 모델을 탐색하고, 실제 적용할 수 있는지를 확인한 후, 적용하여 기존 roberta-la…