핵심 개념
현재의 의도 인코더 모델은 부정과 함축에 대한 의미 이해가 부족하며, 이를 개선하기 위해 LLM 생성 데이터를 활용한 세밀한 튜닝 방법을 제안합니다.
초록
대화 시스템은 의도 분류 및 의도 클러스터링 작업에 임베딩 모델을 사용합니다.
대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 지시적 임베딩이 가능해지면서 이를 활용하여 의도 임베딩 모델의 의미 이해를 개선하는 방법을 제안합니다.
현재의 임베딩 모델은 부정과 함축이라는 두 가지 일상적인 언어 현상의 의미 이해에 부족함을 보입니다.
부정과 함축에 대한 의미 이해를 개선하기 위해 LLM 생성 데이터를 활용한 세밀한 튜닝 방법을 제안합니다.
통계
현재의 임베딩 모델은 부정과 함축에 대한 의미 이해가 부족하다.
우리의 접근법은 LLM 생성 데이터를 활용하여 의미 이해를 개선한다.
인용구
"우리의 접근법은 의도 임베딩 모델의 의미 이해를 개선하기 위한 것이다."
"현재의 임베딩 모델은 부정과 함축에 대한 의미 이해가 부족하다."