본 프로젝트는 지문이 따로 주어지지 않을 때 World Knowledge에 기반해서 질의 응답을 하는 ODQA(Open-Domain Question Answering) Task입니다.
본 모델은 질문에 관련된 문서를 찾아주는 "retriever" 단계와 관련된 문서를 읽고 적절한 답변을 찾거나 만들어주는 "reader" 단계로 구성되어 있습니다.
팀 명: Next-Level-Potato
[김별희_T4032] Dense Retreiver / Hybrid Retreiver 구현, Salient Span Masking Pretraining 구현
[이원재_T4160] 리팩토링, 템플렛 수정, Faiss 메트릭 보강 및 실험, T5기반 생성 모델 구현
[이정아_T4166] EDA, Hybrid(BM25) 구현 , DPR 실험, 후처리, 앙상블
[임성근_T4182] 데이터셋 수집 및 변환, TAPT, Hyperparameter search, 후처리코드 및 비교코드 구현
[정준녕_T4202] EDA, Sparse Retriever (BM25) 구현, Hard negative 추출 및 학습에 적용
협업 Tools : Slack, Notion, WandB, Github