fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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fastai 애플리케이션 계층 이해하기

learn.save_encoder(‘finetuned’)

NOTE

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특정 작업에 특화된 마지막 계층(들)을 포함하지 않은 모델을 의미합니다. 영상 처리에서 배운

CNN

모델의

‘몸통

body

’ 이라는 용어와 같지만,

NLP

와 생성 모델에서는 ‘인코더’라는 용어를 더 일반적으로 사용합니다.

여기까지 텍스트 분류 모델을 만드는 두 번째 과정을 완료했습니다. 즉 언어 모델의 미세 조정

까지 살펴봤죠. 그리고 미세 조정된 모델로 다시 한번 감정

sentiment

레이블이 달린

IMDb

데이

터셋을 분류하는 모델을 미세 조정할 토대를 마련했습니다. 하지만 미세 조정해보기 전에 언어

모델로 임의의 영화 리뷰를 생성하는 작업을 가볍게 해보려 합니다.

10.2.4



모델이 문장의 다음 단어를 추측하도록 학습되었으니 임의의 영화 리뷰를 생성할 수 있습니다.

>>> TEXT = “I liked this movie because”

>>> N_WORDS = 40

>>> N_SENTENCES = 2

>>> preds = [learn.predict(TEXT, N_WORDS, temperature=0.75)

for _ in range(N_SENTENCES)]

>>> print(“\n”.join(preds))

i liked ...