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      "content": "21기 AI/BigData 아카데미의 자연어처리 과목의 평가를 위한 kaggle competition 입니다.\n\nTask info\nTask: Train Language Model for GLUE SST-2 Dataset.\nDeadline: 04월 16일 23:59\n\nRules\n견본 코드는 PLMS 과제 페이지에서 다운 받으실 수 있습니다.\n개인과제 입니다.\n다른 수강생 분들과 토의하는 것은 괜찮으나, 다른 수강생 분의 코드를 그대로 가져다 쓰는 것은 금지됩니다.\nEvaluation 페이지의 안내를 따라 분류 결과를 제출해주시고, 코드를 PLMS 과제에 제출해주세요.\n평가는 Evaluation Result만으로 이뤄지며, 코드는 표절 검사 및 결과 검증을 위해서만 사용됩니다.\n모델 학습할 때 GLUE-SST2 Dataset 뿐만 아니라 다른 Dataset을 사용해도 됩니다.\n상대 평가 입니다.\n캐글 코드에 있는 skeleton코드 이용해서 결과 내고 해당 결과물 제출해야만 합니다.(코드 원복을 위함)\n각자 코드 파일의 이름은 NLP_competition_{nickname} 으로 설정해주세요.\n각자 코드에서 share를 해서 Genius98 을 공유자로 설정해주세요.\n위 사항을 안 지킬 경우에는 저희가 확인을 못해 점수 평가가 어려울 수 있습니다.\n\n\n\nNotification\nPLMS에 공지한 대로, 하단의 스프레드 시트의 자신의 Kaggle 닉네임을 알려주셔야 평가가 가능합니다. 닉네임을 알 수 없는 경우 미제출로 간주될 수 있습니다.\n제출시에 닉네임이 캐글과 다른 경우에는 상단의 Team에 가서 본인의 제출명을 수정할 수 있습니다.\n아래 스프레드 시트에 적힌 닉네임과 제출된 닉네임이 같아야 매칭이 가능합니다.\n스프레드 시트:\nhttps://docs.google.com/spreadsheets/d/1WdI6Go2iUoKW3TDuyJ2RrFfY7roxH1mtqw4fQed6TXk/edit?usp=sharing",
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      "content": "평가 척도는 [Mean Squared Error]\n\n(https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error)를 사용합니다. \nMSE 값이 더 낮을수록 성능이 더 높다고 간주합니다. (Leaderboard에 있는 Best case보다 더 높은 성능 (더 낮은 MSE값)을 찾는 것 또한 가능합니다.) \n\n## Submission Format - PLMS에 배포된 코드 베이스라인을 사용하는 경우, 생성된 **result.csv** 파일을 그대로 제출하면 됩니다. - 별도의 코드를 작성하시는 경우, csv파일로 제출해야 하며, 아래와 같은 형식을 유지해야 합니다. (소대문자 구분 합니다) \n| index | prob | \n| 0 | X | \n| 1 | X | \n| ... | ... | \n| 871 | X | \n- index는 0부터 시작하는 정수입니다. - X는 0과 1 사이의 실수 값입니다. \n\n학습한 Langauge model의 '올바른 다음 Token'의 확률 값을 나타냅니다. (0과 1 사이의 값을 가집니다) \n- 데이터 특성상 Test data가 공개되어 있습니다. 이를 학습에 사용한 경우 0점처리됩니다. \n(학습 과정 중 Evaluation에 사용하는 것은 허용됩니다. Evaluation 결과를 바탕으로 학습 정책을 결정하는 것(Early stopping 등) 역시 허용됩니다)",
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