[DL] Ablation Study

논문을 읽다가 모르는 용어가 나오면 찾아서 정리하는 편인데 이번에 알아볼 용어는 Ablation Study이다. 

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

Ablation Study란 머신러닝 또는 딥러닝 모델의 구성 요소의 중요성을 평가하기 위해 실험적으로 해당 요소를 제거하는 기법을 말한다. 즉, 제안한 요소가 모델에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고 싶을 때, 이 요소를 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 비교하는 것이다. 이를 통해 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하고, 모델의 구성을 더 잘 이해하고 개선하는 데 도움을 준다.

이때 구성 요소는 모델의 아키텍처가 될 수도 있고, 손실함수가 될 수도 있으며, 하이퍼 파라미터 증 다양한 것들이 가능하다. Ablation Study를 이용할 경우 다음과 같은 몇 가지 이점이 있다.

1. Ablation Study를 통해 특정 구성 요소의 제거가 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있다. 어떤 요소가 모델의 핵심이 되는지, 어떤 요소가 성능에 중요한 역할을 하는지 등을 파악할 수 있다.
2. Ablation Study를 통해 서로 다른 구성 요소들의 상대적 중요성을 비교할 수 있다. 여러 요소를 제거하고 성능 차이를 분석함으로써, 모델의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 확인할 수 있다.
3. 어떤 구성 요소가 성능 향상에 가장 큰 기여를 하는지 파악하여 모델을 최적화하고 개선할 수 있다
4. 이를 통해 모델을 더 효율적으로 설계하고 최적화할 수 있다. 또한 모델의 구성 요소들을 분리적으로 평가하므로 모델의 설명 가능성과 해석력을 향상시킨다.