제6항에 있어서,상기 설정된 프롬프트의 길이는 상기 태스크 프롬프트의 길이인, 언어 모델의 추론 방법.

제6항에 있어서,상기 태스크 프롬프트는, 모든 입력 인스턴스에 동일하게 덧붙여지는 임베딩인 태스크만을 학습해 구해진, 언어 모델의 추론 방법.

사전 학습된 인코더-디코더 기반 언어모델의 파라미터들을 모두 고정한 채, 상기 인코더를 통해 입력된 인스턴스를 임베딩하여 임베딩 벡터를 구하는 제1 단계;상기 임베딩 벡터를 프롬프트의 벡터 공간에 프로젝션하여 태스크 프롬프트의 벡터 공간과 상기 임베딩 벡터의 벡터 공간을 맞추는 제2 단계;상기 제2 단계에서 프로젝션된 임베딩 벡터를 설정된 프롬프트의 길이에 맞추기 위해 풀링(pooling) 연산하는 제3 단계; 그리고,상기 제3 단계를 통해 만들어진 상기 입력된 인스턴스의 프롬프트에 상기 태스크 프롬프트를 더해 인스턴스별 프롬프트를 생성하는 제4 단계; 를 포함하는, 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법.

제1항에 있어서,상기 프로젝션은 병목 구조를 갖는 프로젝션 레이어를 통해 이뤄지는, 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법.

제1항에 있어서,상기 프로젝션 레이어는를 만족하고, WO 와 Wu는 프로젝션 레이어의 가중치 행렬이고, ReLU는 활성화 함수인, 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법.

제1항에 있어서,상기 설정된 프롬프트의 길이는 상기 태스크 프롬프트의 길이인, 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법.

제1항에 있어서,상기 태스크 프롬프트는, 모든 입력 인스턴스에 동일하게 덧붙여지는 임베딩인 태스크만을 학습해 구해진, 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법.

사전 학습된 인코더-디코더 기반 언어 모델이 인스턴스별로 프롬프트를 튜닝하도록 학습하는 (A) 단계; 그리고,상기 (A) 단계를 통해 학습된 언어 모델이 입력된 인스턴스에 대해 사전 학습된 바에 따라 입력된 인스턴스의 프롬프트를 예측해 결과를 추론하는 (B) 단계;를 포함하고,상기 (A) 단계는, 사전 학습된 인코더-디코더 기반 언어모델의 파라미터들을 모두 고정한 채, 상기 인코더를 통해 입력된 인스턴스를 임베딩하여 임베딩 벡터를 구하는 제1 단계;상기 임베딩 벡터를 프롬프트의 벡터 공간에 프로젝션하여 태스크 프롬프트의 벡터 공간과 상기 임베딩 벡터의 벡터 공간을 맞추는 제2 단계;상기 제2 단계에서 프로젝션된 임베딩 벡터를 설정된 프롬프트의 길이에 맞추기 위해 풀링(pooling) 연산하는 제3 단계; 그리고,상기 제3 단계를 통해 만들어진 상기 입력된 인스턴스의 프롬프트에 상기 태스크 프롬프트를 더해 인스턴스별 프롬프트를 생성하는 제4 단계; 를 포함하는, 언어 모델의 추론 방법.

제6항에 있어서,상기 프로젝션은 병목 구조를 갖는 프로젝션 레이어를 통해 이뤄지는, 언어 모델의 추론 방법.

제6항에 있어서,상기 프로젝션 레이어는 를 만족하고, WO 와 Wu는 프로젝션 레이어의 가중치 행렬이고, ReLU는 활성화 함수인, 언어 모델의 추론 방법.

제1 항 내지 제5항 중 어느 한 항에 기재된 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법을 컴퓨터가 읽을 수 있도록 코딩된 프로그램을 기록한 기록 매체.

태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법을 컴퓨터가 읽을 수 있도록 코딩된 프로그램을 저장하는 메모리; 및상기 프로그램을 실행하는 프로세서;를 포함하고,상기 태스크가 반영된 인스턴스별 프롬프트 튜닝 방법은,사전 학습된 인코더-디코더 기반 언어모델의 파라미터들을 모두 고정한 채, 상기 인코더를 통해 입력된 인스턴스를 임베딩하여 임베딩 벡터를 구하는 제1 단계;상기 임베딩 벡터를 프롬프트의 벡터 공간에 프로젝션하여 태스크 프롬프트의 벡터 공간과 상기 임베딩 벡터의 벡터 공간을 맞추는 제2 단계;상기 제2 단계에서 프로젝션된 임베딩 벡터를 설정된 프롬프트의 길이에 맞추기 위해 풀링(pooling) 연산하는 제3 단계; 그리고,상기 제3 단계를 통해 만들어진 상기 입력된 인스턴스의 프롬프트에 상기 태스크 프롬프트를 더해 인스턴스별 프롬프트를 생성하는 제4 단계; 를 포함하는 연산 장치.

제12항에 있어서,상기 프로젝션은 병목 구조를 갖는 프로젝션 레이어를 통해 이뤄지는, 연산 장치.

제12항에 있어서,상기 프로젝션 레이어는 를 만족하고, WO 와 Wu는 프로젝션 레이어의 가중치 행렬이고, ReLU는 활성화 함수인, 연산 장치.

제12항에 있어서,상기 설정된 프롬프트의 길이는 상기 태스크 프롬프트의 길이인, 연산 장치.

제12항에 있어서,상기 태스크 프롬프트는, 모든 입력 인스턴스에 동일하게 덧붙여지는 임베딩인 태스크만을 학습해 구해진, 연산 장치.