RoBERTa Translation #12
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spongebob03
reviewed
Jul 30, 2022
| learned by BERT have been shown to generalize well to downstream tasks, and when | ||
| BERT was first released in 2018 it achieved state-of-the-art results on many NLP | ||
| benchmark datasets. | ||
| Bidirectional Encoder Representations from Transformers, [BERT][1]는 텍스트에서 의도적으로 숨겨진(masked) 부분을 예측하는 학습에 획기적인 self-supervised pretraining 기술이다. 결정적으로 BERT가 학습한 표현은 downstream tasks에 잘 일반화되는 것으로 나타났으며, BERT가 처음 출시된 2018년에 많은 NLP benchmark datasets에서 state-of-the-art 결과를 달성했다. |
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state-of-the-art 저는 다른 문서에서는 최신 성능이라고 해석했는 이부분에서는 최적의 결과나 가장 성능 좋은 결과는 어떤지 제안해봅니다😀
|
|
||
| ```bash | ||
| pip install regex requests hydra-core omegaconf | ||
| ``` | ||
|
|
||
|
|
||
| ### Example | ||
| ### 예시 | ||
|
|
||
| ##### Load RoBERTa |
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소제목도 같이 번역하면 좋을거 같습니다. RoBERTa 불러오기는 어떨까요?
|
|
||
| We require a few additional Python dependencies for preprocessing: | ||
| 전처리 과정을 위해 추가적인 Python 의존성이 필요합니다. |
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윗부분 문장들도 이부분처럼 전체 문장의 끝을 합니다로 쓴다면 토치 튜토리얼 문서나 번역된 허브 문서와도 통일성이 있을거 같습니다.
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