LLM 모델로 한국어 이해도 평가하기

오픈소스 LM Rama 3 모델은 한국 금융 법률 문서 이해 데이터셋을 이해하고 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.

### 기계 독해용 한국어 모델 테스트하기
LLM 모델의 특정 언어 이해 능력은 일반적으로 수동 평가 또는 데이터 세트를 사용한 정량적 비교를 통해 측정합니다. SQuAD를 포함한 읽기 압축 MRC 데이터 세트가 이러한 목적으로 사용되는 대표적인 예입니다. 기계 독해 기술은 정보 검색 및 질의응답 시스템과 같은 다양한 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 성능을 측정하기 위해 SQuAD, CoQA, TriviaQA, ReCoRD와 같은 유명한 데이터 세트를 사용하여 테스트됩니다.

### 질문 답변 데이터 집합에서 모델 성능 측정하기
SQuAD 데이터 세트는 스탠포드 대학교에서 만든 질문과 답변 쌍으로 구성되어 있으며 머신러닝 모델의 정확도를 측정하는 데 사용됩니다. 모델의 예측을 평가하는 데는 정확히 일치하는 것과 F1 점수라는 두 가지 방법이 사용됩니다. CQL, TriviaQA 및 RACE와 같은 다른 질문 답변 데이터 세트도 주어진 컨텍스트에 따라 질문에 답하고 여러 선택지 중에서 정답을 선택하는 모델의 능력을 평가하는 데 사용됩니다.

### 한국 금융 법률 문서 이해 데이터 세트에 대한 LaMa 3 모델 성능 측정
특히 정답 경계 추출 유형에 초점을 맞춰 한국 금융 법률 문서 이해력 데이터셋을 대상으로 LaMa 3 모델의 성능을 테스트합니다. 이 데이터 세트는 전문적인 법률 내용을 다루고 민법 제746조의 해석을 포함하는 복잡한 데이터 세트입니다. 이 연구는 이 까다로운 한국어 법률 문맥에서 라마3가 문맥 문제를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 평가하는 것을 목표로 합니다.

### 한국 MRC 금융 법률 데이터를 위한 AI 허브 액세스
AI 허브는 40만 건의 금융 법률 데이터로 구성된 한국어 MRC QA 데이터셋을 제공합니다. 데이터 세트에는 답변 경계 추출, 예/아니오, 객관식 유형 등 5가지 유형의 데이터가 포함되어 있습니다. 데이터에 액세스하려면 AI Hub 웹사이트에 가입한 후 로그인하여 전화번호를 인증하고 금융 법률 분석 머신러닝용 샘플 데이터를 다운로드해야 합니다. 데이터 세트는 답안 경계 추출 유형을 포함한 라벨링된 데이터로 구성되어 있으며, 사용자는 샘플 JSON 파일을 불러와 테스트를 진행할 수 있습니다.

### 문맥 질문에 대한 LM 응답 생성
LM에 입력할 문맥과 질문을 결합하기 위해 서식 지정 기능이 만들어집니다. LAMA 3 모델을 사용하여 문맥 질문에 대한 응답을 생성하고 그 결과를 정성적으로 측정합니다. 다른 최고 성능의 폐쇄형 LM의 응답도 비교하여 모든 LM이 주어진 문맥에서 정답을 정확하게 추측했는지 확인합니다.

### LAMA 3가 한국어 언어 처리에 미치는 영향
LAMA 3는 한국어 처리에서 다른 모델을 능가하는 우수한 성능을 보여주었습니다. LAMA 3 8b 모델은 별도의 미세 조정 없이도 약 90.58%의 높은 정확도를 달성했습니다. 오픈소스 모델로 출시된 LAMA 3는 한국어 처리에서 개인이 달성할 수 있는 성능 수준을 크게 향상시켰습니다.

### 기계 독해에 대한 한국어 모델 LAMA 3의 성능 평가
* 📚  기계 독해(MRC)는 컴퓨터가 자연어 문장을 이해할 수 있도록 하며, 수동 또는 정량적 방법을 사용하여 평가합니다.
* 📋  SQuAD, CoQA, TriviaQA, ReCoRD와 같은 MRC 데이터 세트는 일반적으로 MRC에서 영어 LLM의 성능을 측정하는 데 사용됩니다.
* 🇰🇷  이 세션에서는 금융 법률 문서 이해 데이터셋을 사용하여 LAMA 3 모델이 한국어 문장을 얼마나 잘 이해하고 처리하는지를 평가하는 데 중점을 둡니다.
* 📊  데이터 세트는 다양한 MRC 형식으로 구성되어 있으며, 테스트는 특히 정답 경계 추출 유형에 대한 성능을 측정합니다.
* 🧾  LAMA 3 모델은 한국어 데이터셋에서 테스트되었으며, 그 성능은 GPT-4, BERT, CLOVA X, Google Geminai와 같은 다른 오픈 소스 LLM과 비교됩니다.
* ✅  LAMA 3는 10개의 샘플 데이터에 대한 정성적 분석에서 다른 LLM보다 뛰어난 한국어 이해도를 보여주었습니다.
* 🔍  GPT 3.5는 한 개의 오답을 표시하는 반면, 나머지 LLM은 평가에서 정답을 제공합니다.
* 📈  LAMA 3의 8b 모델은 MRC 데이터 세트에서 거의 100%에 가까운 정확도를 달성하는 등 뛰어난 한국어 처리 성능을 보여줍니다.
* 🎉  오픈 소스인 LAMA 3 모델은 미세 조정된 전문 모델에 비해 MRC의 성능을 크게 향상시켜 개인에게 유용한 리소스로 활용됩니다.

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