Khái niệm cốt lõi
SemiEvol이라는 새로운 준지도 학습 프레임워크를 통해 제한된 레이블 데이터와 풍부한 레이블 없는 데이터를 효과적으로 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업이나 도메인에 효율적으로 적응시키는 방법을 제시합니다.
Tóm tắt
SemiEvol: LLM 적응을 위한 준지도 학습 기반 미세 조정에 대한 연구 논문 요약
Junyu Luo, Xiao Luo, Xiusi Chen, Zhiping Xiao, Wei Ju, Ming Zhang. (2024). SEMIEVOL: Semi-supervised Fine-tuning for LLM Adaptation. arXiv preprint arXiv:2410.14745v1.
본 연구는 레이블이 지정된 데이터 부족 문제를 해결하고자, 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 효율적인 준지도 학습 프레임워크를 제시합니다.