Contents 이미지, 자연어처리 등과 같은 분야에서 BERT, GPT-3, CLIP 등의 대규모 사전 학습 모델의 성능이 우수한 것은 이미 검증되었다. 그러나, User Representation 에서 범용적으로 사용될 수 있는 모델에 대한 연구는 아직 많이 연구되지 않고 있다. 본 연구에서는 Large-Scale User Encoder를 학습함으로써 범용적으로 사용될 수 있는 User Representation 학습이 가능한 Contrastive Learning User Encoder (CLUE)를 제안하였다. Introduction 비전, 음성 등과 같은 분야에서는 Foundation Model이라고 불리는 Large-Scale Model (BERT, GPT-3, CLIP, etc.)이 자주 제안..
