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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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인공지능을 이용한 채팅 기능 챗GPT에 대한 조사 및 느낀점2025.05.061. 챗GPT 챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어모델입니다. 챗GPT는 인간과 자연어로 대화하는 것처럼 이전 대화 기록과 문맥을 파악하여 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다. 챗GPT는 Transformer라는 딥러닝 모델 아키텍처를 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성 능력을 향상시킵니다. 챗GPT는 대화 생성 능력이 뛰어나기 때문에, 챗봇, 가상 비서, 자연어 이해(NLU), 기계 번역(MT) 등의 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 챗GPT의 역사 및 배경 챗GPT 모델은 O...2025.05.06
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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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ChatGPT의 영향력, OpenAI의 ChatGPT가 왜 그렇게 중요한가?2025.04.291. ChatGPT의 고급 언어 기능 ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받아 사람과 유사한 텍스트를 매우 정확하게 이해하고 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나 창의적인 글을 쓰거나 언어를 번역하는 등 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 크기 및 범위 1,750억 개 이상의 매개변수가 있는 ChatGPT는 지금까지 만들어진 가장 큰 AI 언어 모델 중 하나입니다. 이 크기와 범위를 통해 복잡한 언어 작업을 처리하고 더 작은 언어 모델에 비해 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 3...2025.04.29
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일상생활에서 기억술 활용하기2025.01.181. 과잉학습 과잉학습은 반복적인 암송(rehearsal)이 기억을 공고화하는데 큰 효과가 있음을 나타내는 기억술이다. 규칙적인 시간 간격을 두고 여러 번 수행하는 분산학습이 단기간 집중학습보다 더 큰 효과를 가져온다. 과잉학습은 일상생활에서 시험 준비, 언어 학습, 새로운 지식 습득 등에 활용될 수 있다. 2. 범주화 범주화는 관련된 항목들을 그룹화하여 기억하는 기억술이다. 정보의 구조화와 조직화를 통해 기억을 향상시키고 정보를 더 쉽게 추출할 수 있도록 돕는다. 쇼핑, 학습, 문제 해결 등 다양한 일상생활에서 범주화를 활용할 수...2025.01.18
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뇌의 언어처리기관 중 브로카 영역과 베르니케 영역 비교2025.04.261. 뇌의 언어처리기관 뇌는 크게 3층으로 이루어져 있으며, 전두엽은 동작 조절과 인지 및 사고 작용을, 측두엽은 청각 및 언어능력과 관련된 일을 처리하고 있다. 브로카 영역과 베르니케 영역은 뇌의 언어처리 과정에서 중요한 역할을 담당한다. 2. 브로카 영역 브로카 영역은 전두엽에 위치하며, 언어 생성과 관련된 기능을 담당한다. 이 영역의 손상으로 인해 유창성 있는 말하기가 어려워지는 브로카 실어증이 발생할 수 있다. 3. 베르니케 영역 베르니케 영역은 측두엽에 위치하며, 언어 이해와 관련된 기능을 담당한다. 이 영역의 손상으로 인...2025.04.26
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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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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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4차산업혁명 Chat GPT의 발전과정 전망2025.05.121. Chat GPT의 정의 Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, Open AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 언어모델입니다. 언어모델은 현재 알고 있는 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하여 생성하는 함수입니다. Chat GPT는 생산적이고 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 2. Chat GPT의 발전과정 Chat GPT는 Instruct GPT -> GPT-3.5 -> GPT 1 -> GPT 2 -> GPT 3 -> Chat GPT 순으로 발전해왔습니다. 모...2025.05.12
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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