---
# System prepended metadata

title: 211015 피어세션
tags: [피어세션]

---

---
tags: '피어세션'
---

211015 피어세션
===

- 기록자 : 
- 오늘의 한마디

진행 해야 될 것
---

- TodoList 리마인더

질문 정리
---
- 지문과 질문을 넣었을 때, 정답을 유추한다.


피어세션 진행
---
- TMI 타임
    - 카카오톡 프로필 사진 변경 일화..
    - 게임 이야기
        - 요새는 다들 게임을 잘 안하는 것 같다..
    - 운동 이야기
        - 팔굽혀펴기 200개 챌린지
        - 필라테스
        - 런닝머신 20분, 사이클 20분, 웨이트 부위별
        - 한 손으로 푸쉬업..ㄷㄷ
    - 주식 이야기
        - 적은 돈으로 시작하는 것도 추천
        - 어렵다..

- Todo list 점검
    - 석민님: 6,7강 학습 후 스페셜미션 중. AIhub에서 서버를 신청해서 오늘 답변을 받음
    - 동규님: Augmentation 적용해보고 수업 오후에 들을 예정. back translation 통한 aumentation 방법 & pororo lib 통해서 질문 생성 하는 방법 찾음
    - 은진님: 강의 수강 & Further reading 위주로 논문 탐색
    - 재혁님: 강의, 실습 완료. 스페션 0, 1번만. 오픈도메인QnA에서 Retrieval 이 어떻게 쓰이는지 논문을 노션에 정리.
    - 태현님: 오전에 개인일. 알고리즘 문제 풀이. 마스터클래스 이후 7강을 듣는 중. 커리큘럼러닝 방법론 조사예정
    - 채원님: 6,7강 강의 수강. 오후에 논문 기반 방법론 조사 예정. 유튜브 동영상을 보면서 홈트레이닝
    - 종현님: QA 관련 논문 읽음. 질문 생성하는 모델 관련 방법론 찾아봄. 아직 논문을 읽어도 이해하지 못하는 부분이 많음. 오후에 6,7강 강의 들을 예정

- Data Augmentation
    - 질문 생성 모델(동일한 답에 의미가 같은 질문 생성)
        - 생각보다 성능이 좋음
        - 지문에 정답단어가 여러개 있는 경우 효과가 좋음
    - back translation (지문 생성)
        - answer를 마킹을 해서 변하지 않도록 하고 설정하면 효과가 좋을 것으로 예상됨
    - 문장에 noise를 섞기
    - 각각의 data augmentation의 효과를 보기 위해서 나누어서 실험 후 결과가 좋은 것만 반영할 생각
    - negative sampling
        - 필요성에 대한 생각 (https://wikidocs.net/69141)
        - wor2vec에서 필요한 word에 초점을 맞춰서 학습하기 위해 관련없는 word는 업데이트 하지 않도록 유도
    - 논문을 통한 조사
        - [정리 링크](https://opalescent-ground-d34.notion.site/Day-4-6a0c3e1858594071b60062e870fca5c0)
        - back translation이 효과가 좋은 것 같음
        - negative sampling이 생각보다 좋은 결과를 보여줌
        - 생성 모델의 효과를 볼 수 있는 방법 고려
- 방법론
    - retrieval
        - dense
        - hybrid
        - sparse
        - 셋 중 어떠한 것이 최고라 할 수 없고 섞어 쓰거나 task에 맞는 것을 찾아서 써야 함

내일 까지 계획
---
- Augmentation
    - backtranslation, 질문 생성
    - 동의어 바꾸는 방법, 질문 만드는 방법 적용해서 data 만드는 것을 목표
    - negative sampling 조사

- 방법론 조사
    - 역할 분담 하여 관련 내용 조사
    - Generation
    - Retrieval
    - Extraction
    - Curriculum Learning
- 리펙토링
    - baseline code 모듈화 진행
