이 코딩 구현에서는 텍스트 시퀀스에서 연속적인 수치 값을 직접 예측하는 회귀 언어 모델(RLM)을 구축합니다. 우리는 텍스트를 분류하거나 생성하는 대신, 자연어 설명 안에 숨겨진 양적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 아키텍처를 훈련하는 데 초점을 맞춥니다. 우리는 합성 텍스트-숫자 데이터를 생성하고 효율적으로 토큰화하는 것부터 시작합니다. 이를 통해 텍스트 데이터와 연속적인 수치 값 사이의 관계를 모델링하고 예측할 수 있는 RLM을 구축하는 방법을 소개합니다.

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