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자연언어처리와 ChatGPT2025.05.051. 자연언어처리 기술 자연어처리(NLP) 기술은 인간의 언어를 이해하고 분석하기 위한 컴퓨터 과학 분야의 기술입니다. NLP 기술은 컴퓨터가 자연어로 작성된 문서나 음성 데이터를 처리하고 이를 이해, 분석하며, 자연어로 작성된 문서를 생성할 수 있는 기술을 의미합니다. NLP 기술의 발전은 검색 엔진, 기계 번역, 음성 인식, 자연어 생성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 2. ChatGPT ChatGPT는 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어나기 때문에 다양한 분야에서 활용될 ...2025.05.05
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
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언어를 영역별 구분할 때 내용, 형식, 사용에 따른 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.241. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 학문으로, 단어나 문장이 특정한 의미를 어떻게 가지며 그 의미가 어떤 방식으로 해석되는지 탐구한다. 의미론은 어휘 의미론과 구문 의미론으로 나뉘며, 단어의 사전적 의미와 문맥적 의미를 모두 다룬다. 의미론은 자연어 처리, 언어병리학, 어휘 발달 연구 등 다양한 분야에 활용된다. 2. 음운론 음운론은 언어의 소리 체계와 규칙을 연구하는 학문이다. 음운론은 음소와 운율적 특징에 초점을 맞추며, 자음 동화, 축약 등 소리 변화 현상을 분석한다. 음운론은 외국어 학습과 언어치료에 활용...2025.01.24
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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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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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다층적 의미장의 예: 한국어 단어 '사과'2025.05.121. 다층적 의미장 다층적 의미장은 단어나 문장의 다양한 의미와 그들 사이의 관계를 시각적으로 표현하는 도구입니다. 이를 통해 단어의 의미를 더욱 명확하게 이해할 수 있고, 문맥 속에서 단어들이 어떻게 상호작용하는지를 파악할 수 있습니다. 이번에는 한국어에서 '사과'라는 단어를 예시로 다층적 의미장을 살펴보겠습니다. 2. 단어 '사과'의 다의성 다층적 의미장을 통해 '사과'라는 단어의 다양한 의미와 그 사이의 관계를 시각화할 수 있습니다. '사과'는 과일, 회사, 사과(謝罪)의 의미를 가지고 있으며, 이러한 다의성을 이해하고 문맥에...2025.05.12
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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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ChatGPT란2025.04.281. ChatGPT ChatGPT(Conversational Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 모델입니다. 인간이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 2018년에 처음 소개되었으며 이후 다양한 버전으로 업데이트되었습니다. ChatGPT의 최신 버전인 ChatGPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있으며 언어 번역, 질문 답변 및 텍스트 완성과 같은 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습...2025.04.28
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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