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대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 및 활용 전략2025.01.141. 질문 응답 시스템과 LLMs 질문 응답(QA) 시스템은 자연어 처리의 하위 영역으로, 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템입니다. LLM을 활용한 QA 시스템은 도메인 지식에 대한 의존도가 낮고 다양한 종류의 질문에 대응할 수 있는 장점이 있어 고객 서비스, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM을 활용한 QA 시스템을 개발하기 위해서는 데이터, 모델, 프롬프트 등을 고려해야 합니다. 앞으로 LLM의 발전과 함께 QA 시스템의 자연어 이해 및 응답 능력, 다양한 분야의 응용, 자동화 및 지능화가 확대될...2025.01.14
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AI 대전: ChatGPT vs Bard 비교 분석2025.11.121. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습된 기계 학습 모델입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 대한 정보 제공 등 다양한 작업을 수행합니다. 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일 등 창의적인 텍스트 형식의 콘텐츠 생성이 가능하며, 한 언어에서 다른 언어로의 정확한 번역도 수행할 수 있습니다. LLM은 아직 개발 초기 단계이지만 창의적 콘텐츠 생성, 언어 번역, 질문 답변 등의 활용 범위를 점점 넓혀가고 있습니다. 2. Microsoft GP...2025.11.12
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GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)2025.05.081. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다. 2. GPT 모델 GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-t...2025.05.08
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세계 인공지능 AI 기술 전쟁과 고급 인재 확보 방안 분석2025.01.111. 인공지능 AI 기술 전쟁 최근 첫 GPT가 나오면서 세계는 인공지능 AI 기술 전쟁을 벌이고 있다. 각국 선진국들은 빅테크 기업들의 세계 주도권 경쟁으로 미래 산업의 기간을 점치는 전문가들이 많다. 이에 자체적으로 AI 칩 개발을 준비하고 있는 오픈AI는 인재들에게 130억이 넘는 연봉을 제시하여 타 경쟁사에서 인재들을 스카우트하기 위해 열정을 쏟아붓고 있다. 2. 고급 인재 확보 방안 최근 전 세계에서 오픈 AI로 이직한 인력이 6만 명이 넘는 것이 사실이다. 첫 GPT 등장 이후 llm 기술, 즉 대규모 언어 모델 기술은 ...2025.01.11
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Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라2025.01.171. Chat GPT의 기본 아키텍처 Chat GPT의 근간이 되는 기술적 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Chat GPT의 기본 아키텍처를 구성하는 주요 요소들을 살펴봅니다. 트랜스포머 모델의 구조, 자기 주의 메커니즘, 다중 헤드 어텐션 등이 핵심적인 역할을 합니다. 2. 대규모 언어 모델 학습 방법 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 과정은 매우 복잡하고 정교합니다. 이 섹션에서는 사전 학습과 파인튜닝, 비지도 학습의 활용, 강화 학습을 통한 개선 등 Chat GPT의 학습 방법에 대해 ...2025.01.17
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GPT란 대체 무엇?2025.05.081. GPT 개요 GPT는 대규모 언어 모델로, 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습되었습니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 2. GPT의 활용 GPT는 챗봇 및 가상 비서, 기계 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 답변하는 등 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다. 3. GPT의 작동 원리 GPT는 단어와 구 사이의 통계적 관계를 학습하고, 단어의 의미에 대한 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이는 자동 완성과 유사한 방식으로 작동합니...2025.05.08
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한국어 언어 이론의 적용 가능성과 한계점 분석2025.11.161. 한국어 언어 모델과 이론의 적용 가능성 한국어에 대입한 언어 모델과 이론은 자연어 처리, 기계번역, 음성인식 등 다양한 분야에서 적용 가능하다. 그러나 한국어의 특성인 조사, 어미, 어조 등을 정확하게 처리하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하며, 데이터 부족으로 인한 어려움이 있다. 구문론적, 의미론적 이론들이 제안되어 한국어의 특성을 반영하는 모델 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 2. 한국어의 언어적 특징과 차이점 한국어는 띄어쓰기, 형태소의 다양성, 주어와 목적어의 위치 유연성 등 다른 언어와 구별되는 특징을 가지...2025.11.16
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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