Abstract Grounded text generation systems often generate text that contains factual inconsistencies, hindering their real-world applicability. Automatic factual consistency evaluation may help alleviate this limitation by accelerating evaluation cycles, filtering inconsistent outputs and augmenting training data. While attracting increasing attention, such evaluation metrics are usually developed and evaluated in silo for…

모델 이름 확인해야하는 경우 ‘bert-small-uncased’가 Hugging Face에서 지원하는 모델 이름이 아니라서 그런 오류가 뜬 것. 개인 모델이라면, 권한 토큰을 사용해야 함. 해결 방법: 모델명 확인. 공식 문서나 ‘https://huggingface.co/models'에서 지원하는 모델명 검색. 개인 모델인 경우(personal model), 로그인을 해서 use_auth_token 인자에 토큰 값을 넣어야 함. huggingface-cli login 명령어로 로그인도 가능해.

The words’ likelihood’ and ‘probability’ are often confusing for many people, and as such, they require proper clarification. It is common to use the word ‘probability’ when thinking about the possibility of an event occurring. …

Introduction: With the advent of advanced language models like GPT-3, natural language processing has reached new heights. These models have the potential to revolutionize the way we interact with computers and the internet. GPT-3 is one of the most powerful language models that can generate human-like text and has been…

PCA(Principal Component Analysis) PCA (Principal Component Analysis, 주성분 분석) PCA는 차원 축소 기법으로, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 데이터의 구조를 이해하고 시각화하는 데 도움을 줍니다. PCA는 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 축(주성분)을 찾아, 원래 데이터를 이 새로운 축에 투영합니다. import numpy as n …

KNN (K-Nearest Neighbors) 알고리즘:KNN은 지도학습 알고리즘으로 분류 및 회귀 문제에 사용됩니다. KNN은 새로운 데이터 포인트를 분류할 때 가장 가까운 이웃을 찾아서 해당 이웃들의 레이블을 기반으로 예측합니다. K는 이웃의 개수를 나타냅니다. ANN (Artificial Neural Netw …

Data preprocessing is a critical step in machine learning and data science. In this guide, we will delve into various techniques that are commonly employed to prepare dataset …

고차원 데이터에 강한 트리 기반 분류 모델 결정 트리 (Decision Trees): 구조: 결정 트리는 이진 트리 형태로 구성되며, 각 노드에서 특성의 값을 기준으로 데이터를 분할합니다. 정성적 특징: 직관적인 해석이 가능하며, 데이터의 비선형 관계와 상호작용을 자동으로 학습할 수 있습니다. 그러나, 단독으로 사용할 경우 과적합되기 쉬운 단점이 있습니다. 랜덤 포레스트 (Random Forests): 구조: 여러 개의 결정 트리로 구성되며, 각 트리는 훈련 데이터의 부분 집합과 특성의 부분 집합을…

[1. Numeric values] import numpy as np import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer, KNNImputer from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.experimental import …