전체 글 (40) 썸네일형 리스트형 [Fastcampus Upstage AI Lab] 대화문 요약 대회 후기 대회 설명일상 대화 데이터가 입력으로 주어지면 해당 대화의 요약문을 만들어 내는 모델을 만들어야 합니다.데이터는 12457개의 학습데이터, 499개 valid data가 주어지고, 250개의 test data가 주어집니다.평가지표는 Rouge를 사용합니다.데이터는 원래 영어 데이터였던 것을 번역한 것으로 이루어져 있습니다.대회 결론 스포!!!저희조는 41.9213점을 내서 3등을 차지 했습니다.1, 2, 3등 모두 LLM을 이용해서 고득점을 차지했습니다. 특히, 2 등 팀은 데이터 정재 전혀 하지 않고 큰 모델을 어떻게 파인튜닝 할지에 대해 몰두 해서 했더니 성적이 좋았다고 합니다.많은 팀들이 데이터 정재와 데이터 증강에 노력을 많이 했는데 효과는 미미하거나 오히려 떨어졌습니다.그 이유로는 이번 대회에 .. Computer Vision 모델 발전 과정 기본적인 모델의 구조는 위 이미지와 같다.이미지에서 feature를 얻기위해서 Backbone을 통과한다. 이를 통해 Feature map을 얻고 해당 Feature map을 Encoder를 통과하고 Decoder를 통과하면서 task를 수행하는 구조로 간다.이때 어떤 모델을 Backbone을 하지, Encoder로 할지, Decoder로 할지는 task에 따라 data에 따라 다르다.모델 발전 과정backbone은 이미지에서 feature map을 구하기 위해 사용하는 것을 말한다. 좋은 모델일 수록 feature map으로 표현된 이미지에 특성들이 잘 녹여 있으면서 적은 파라미터를 가지고 빠른 학습속도를 보장하는 것이 좋다. 특히, 엄청 유명했던 Image Classification Competiti.. 문서 이미지 타입 분류 대회 후기 ( FastCampus Upstage AI LAB) 24년 7월 31 ~ 8월 11일(2주) 진행되었던 Image classification 대회가 막을 내렸다.인강을 수강하면서 진행 해야 했기에 시간적인 부분에서도 많은 압박을 받았지만 나름 재밌게 대회를 진행해서 좋았다.특히 좋은 팀원들과 함께 하여서 많은 의견도 적극적으로 나누고 협업도 하면서 진행하여 좋았다.비록 8위로 끝나서 아쉬움이 있긴 하지만 솔찍히 4위 까지는 스치면 엎어지는 점수들이라 우리는 마음만큼은 4위 였다.1~3위는 확실히 방법적인 면에서 많은 것들을 배울 수 있어서 추후 해당 방법들을 직접 해봐야 겠다고 생각했다.혹시 이 글을 읽게될 Upastage AI LAB 3기 이후 기수들에게 말씀드리자면 3 - 7 클래스를 구별해내는 기발한 시도들이 3기에 이루어졌고 그것을 정리해 놓을테니.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 14 다음 목록 더보기
