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공개된 한국어 Transformer 계열 모델들은 대부분 한국어 위키, 뉴스 기사, 책 등 잘 정제된 데이터를 기반으로 학습한 모델입니다. 한편, 실제로 NSMC와 같은 User-Generated Noisy text domain 데이터셋은 정제되지 않았고 구어체 특징에 신조어가 많으며, 오탈자 등 공식적인 글쓰기에서 나타나지 않는 표현들이 빈번하게 등장합니다. KcELECTRA는 위와 같은 특성의 데이터셋에 적용하기 위해, 네이버 뉴스에서 댓글과 대댓글을 수집해, 토크나이저와 ELECTRA모델을 처음부터 학습한 Pretrained ELECTRA 모델입니다. > 💡 이전 KcBERT 관련 코드들에서 `AutoTokenizer`, `AutoModel` 을 사용한 경우 `.from_pretrained("beomi/kcbert-base")` 부분을 `.from_pretrained("beomi/KcELECTRA-base")` 로만 변경해주시면 즉시 사용이 가능합니다.

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kcgpt2

beomi

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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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