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목차

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임베딩 모델 종류

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이미 잘 만들어진 텍스트 임베딩 모델을 가져다 사용

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• Domain-Specific Model
  • 특정 도메인에 대한 문서들로 이루어진 특화 코퍼스로 학습된 모델
  • 법 관련 문서, 의학 서적 및 논문, 기술서적 등으로 학습 가능
  • 분야별로 가지는 언어적 뉘앙스나 특성을 학습하게 되는 방식
• General Model
  • 토픽과 관계없이 다량으로 수집한 문서들을 기반으로 학습시킨 일반적 임베딩 모델
  • Word2Vec, Glove, BERT 등이 대표적
  • 여러 도메인에 적용시키려는 목적
• Fine-Tuned Model
  • 사전 학습된 General Model을 특정 도메인에 특화된 데이터셋으로 **2차 학습(Fine-Tuning)**시킨 모델
    • 사전 학습된 BERT 모델에 특화된 데이터를 추가학습 진행

임베딩 모델의 장 • 단점

• 1. Domain 모델
• 2. General 모델
• 3. Fine-Tuned 모델

어떤 모델을 사용해야 하는가?