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 # mDeBERTa-v3-base-kor-further
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+위 모델은 KPMG Lighthouse Korea에서 한국어를 대상으로 추가 학습하여 제공합니다.
+KPMG Lighthouse Korea에서는, Financial area의 다양한 문제들을 해결 하기 위해 Edge Technology의 NLP/Vision AI를 모델링 하고 있습니다.
 
 ## What is DeBERTa?
 - [DeBERTa](https://arxiv.org/abs/2006.03654)는 `Disentangled Attention` + `Enhanced Mask Decoder` 를 적용하여 단어의 positional information을 효과적으로 학습합니다. 이와 같은 아이디어를 통해, 기존의 BERT, RoBERTa에서 사용했던 absolute position embedding과는 달리 DeBERTa는 단어의 상대적인 위치 정보를 학습 가능한 벡터로 표현하여 모델을 학습하게 됩니다. 결과적으로, BERT, RoBERTA 와 비교했을 때 더 준수한 성능을 보여주었습니다.
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 | mdeberta-base | 534M | 90.01 | 87.43 | 85.55 | 80.41 | **82.65** | 94.06 | 65.48 / 89.74 | 62.91 |
 | mdeberta-base-kor-further (Ours) | 534M | **90.52** | **87.87** | **85.85** | **80.65** | 81.90 | **94.98** | **66.07 / 90.35** | **68.16** |
 
+##KPMG Lighthouse Korea
+Financial area의 다양한 문제들을 해결 하기 위해 Edge Technology의 NLP/Vision AI를 모델링 합니다.
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 ## Citation
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 @misc{he2021debertav3,