https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf 1. Abstract 기존 NLU(자연어의 이해)에는 문장의 논리적 관계를 분석하는 "문장간의 함의 관계", QA태스크, 의미적 유사성 평가, 문서 분류 등의 다양한 태스크가 포함되는데, 기존 언어모델에서 훈련에 사용되는 라벨이 붙은 데이터는 현실적으로 수집 후 정제하는 과정에 시간과 비용이 많으 들게 되는 단점이 있고, 또한 라벨이 없는 대규모의 텍스트 코퍼스는 많이 존재하는 것이 현재 처해진 상황이라고 표현 그러므로 기존의 지도 학습 방식의 한계를 극복하기 어려운 문제에 봉착하게 되는데, 그에 따라서 제안 된 본 논문에서는 여러 방..
