"트랜스포머 문제"의 검색결과 입니다.

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"트랜스포머 문제" 검색결과 41-60 / 4,028건

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Adversarial Networks, GANs)의 작동 방식은 어떻게 되나요?1.1.3. 트랜스포머(Transformer) 모델은 어떤 문제를 해결하기 위해 만들어졌나요?1.1.4 ... . GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 시리즈의 특징은 무엇인가요?1.1.5. 머신러닝 모델에서 하이퍼파라미터 튜닝이 중요한 이유

자기소개서 | 329페이지 | 9,900원 | 등록일 2024.05.07

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(정보통신망) 생성형 인공지능(Generative AI)에 관하여 조사하여 설명하고 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오

)4. 생성형 인공지능의 주요기술1) 트랜스포머(Transformer)2) 비전 트랜스포머(ViT: Vision Transformer)3) 다중모달(multimodal)4) 자기 ... (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 다양한 모델에서 사용되었다. 트랜스포머 아키텍처는 구글리서치(Google ... Transformer)비전 트랜스포머는 텍스트에서 탁월한 성능을 보여주는 트랜스포머 구조를 이미지에 적용한 혁신적인 딥러닝 모델로, 이미지의 특징을 효과적으로 학습하며, 큰 규모

방송통신대 | 15페이지 | 5,000원 | 등록일 2025.03.29

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경희대 융합과학기술학 대학원 입학 편입학 기출문제유형분석 자기소개서작성성공패턴 면접문제 학습계획서 연구계획서 자소서입력항목분석 연구능력검증문제 어학능력검증기출문제 논문작성능력검증문제

1.1.1. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)의 작동 방식은 어떻게 되나요?1.1.2. 트랜스포머(Transformer ... ) 모델은 어떤 문제를 해결하기 위해 만들어졌나요?1.1.3. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 시리즈의 특징은 무엇인가요

자기소개서 | 315페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.04.21

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아주대 정보통신대학원 기출문제유형분석 자기소개서작성성공패턴 면접문제 지원동기작성요령 연구계획서견본 자소서입력항목분석

’에 해당하는 ‘트랜스포머 (Transformer)’인데, 앞서던 것을 기억하고 오류 를 수정하는 기술로 ‘사람’과 대화하는 것처럼 느끼게 하는 포인트가 여기에 있는 것이다. 물론 챗 ... 으로 하는 데, 말 그대로 ‘자가학습’하여 답변을 ‘생성’하고 대량의 데이터와 맥락을 처리 할 수 있는 ‘트랜스포머(변환기)’ 기술이다. 여기서 핵심적인 기술은 GPT 중 ‘T ... v 기출문제의 유형분석 연구능력을 검정하는 문제1) 챗GPT의 수준별 기능이나 능력, 챗 GPT에 대한 생각을 설명해 보세요.어렸을 적 한 번쯤은 이런 생각을 해본 적이 있을 것

자기소개서 | 276페이지 | 9,900원 | 등록일 2023.03.26

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

은 주로하여 패턴을 학습하며, 데이터의 복잡성을 처리하는 능력을 극대화한다. 예를 들어, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 LLM과 LMM 모두에서 중요한 역할을 한다 ... 적 발전을 의미한다.딥러닝의 중요한 기술적 기반 중 하나는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처다. 이 구조는 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 대규모 데이터 ... . 트랜스포머는 데이터 간의 관계를 효과적으로 학습하고 처리할 수 있는 구조로, 특히 대규모 데이터셋을 처리하는 데 매우 유리하다.결론적으로, LLM과 LMM은 AI 학습 모델의 서로

방송통신대 | 8페이지 | 4,500원 | 등록일 2024.10.03

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.) (30점 만점)

다. 특히 트랜스포머(Transformer) 구조가 대규모 데이터 처리를 가능케 하면서, LLM과 LMM의 성능을 폭발적으로 끌어올렸다.1) Deep Learning 구조와 확장 ... +음성 등을 함께 처리한다. LLM은 언어 모델에 특화된 구조를, LMM은 비전 트랜스포머(ViT)와 언어 모델의 융합 구조 등을 활용한다. LMM은 자율주행, 의료영상 분석, 감정 ... 성초기 CNN, RNN 기반 모델에서 트랜스포머 기반 모델로 넘어오면서 병렬 처리와 스케일 업이 한층 용이해졌다. 대규모 파라미터를 가진 모델이 늘어날수록 학습 성능은 높아지

방송통신대 | 3페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.12.23

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기계번역의 역사와 신경망 번역 모델의 진화

) 모델과 어텐션(attention) 메커니즘은 번역 품질을 비약적으로 개선했다.(6) 트랜스포머 기반 번역 모델의 확산2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer ... (SMT)의 발전과 영향(4) 구문 기반 및 하이브리드 접근의 시도(5) 신경망 기계번역(NMT)의 등장과 혁신(6) 트랜스포머 기반 번역 모델의 확산(7) 최신 신경망 번역의 응용 ... ) 모델은 기계번역의 혁신적 도약이었다. 트랜스포머는 순환 구조 대신 어텐션 메커니즘을 전면적으로 활용하여, 긴 문맥을 더 효율적으로 처리할 수 있게 했다. 이후 BERT, GPT

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.26

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순환 신경망과 자연어 처리에서의 활용

알렉사 같은 서비스의 초기 버전은 RNN을 기반으로 구축되었다.(5) RNN 기반 언어 모델과 최신 심층 학습 기법의 융합최근의 자연어 처리 분야는 트랜스포머(Transformer ... ) 구조의 등장으로 급격한 변화를 맞이했지만, 여전히 RNN은 언어 모델 연구의 중요한 출발점이다. 트랜스포머가 자기 주의(attention) 메커니즘으로 장기 의존성을 해결 ... 성을 높이려는 시도가 이루어지고 있다. 특히 자원이 제한된 환경에서는 트랜스포머보다 가벼운 RNN 기반 모델이 여전히 유용하다.(6) 한계와 미래 발전 방향RNN은 혁신적이었지만 몇

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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제약 설계-AI기반

2년간 아카이브에 발표된 논문의 대부분에 해당하는 70%가 트랜스포머를 사용하고 있다.IV. 참고문헌1. 홍유빈외(2021), 신약개발을 위한 Transformer 기반의 딥러닝 ... : ChemNet의 마지막 레이어 활성화 분포의 차이로 생성된 분자와 기존 분자간 거리이다.III. 결론트랜스포머틑 버트(BERT) 및 GPT-3와 같이 오늘날 널리 사용되는 언어 모델의 핵심 ... 알고리즘이다. 본 알고리즘은 NLP(자연어처리)를 위한 목적으로 개발되었지만 이후에 컴퓨터 비전, 약물 발견 등 전 산업에서 활용되고 있다. 본 보고서에서도 언급되었듯이 트랜스포머

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.04.28

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기계학습과 자연어처리의 융합

과 비지도학습의 자연어처리 적용(5) 심층학습과 트랜스포머 모델을 통한 성과(6) 융합 기술의 실제 응용 사례(7) 윤리적 문제와 한계점(8) 미래 전망과 연구 과제3. 결론4 ... 을 가능하게 했으며, 기계번역과 음성인식에서 큰 성과를 거두었다.특히 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 어텐션 메커니즘을 활용하여 문맥의 장기적 의존 ... 에서 의미 이해로 확장하는 데 기여했다.(5) 심층학습과 트랜스포머 모델을 통한 성과2010년대 이후 심층학습(deep learning)의 발전은 NLP의 패러다임을 바꾸

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.26

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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)

과 같은 문제가 발생할 수 있어서 장기 의존성을 잘 학습하지 못하는 한계가 있었다.? 트랜스포머(Transformer) 모델의 등장트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 ... (Convolutional Neural Network, CNN)순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)트랜스포머(Transformer) 모델의 등장(2) 생성형 인공지능 ... 딥마인드에서 발표한 자연어 처리를 위한 모델로, CNN과 RNN의 한계를 극복한 혁신적인 구조를 갖고 있다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 도입하여 문장 내 단어들 간의 상호작용

리포트 | 11페이지 | 4,900원 | 등록일 2023.06.22

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트랜스포머와 딥러닝

(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등에서 가장 관심을 많이 받고 있는 딥 러닝의 종류이다.5. 트랜스포머의 원리1) Self ... 다. 특히 비전, 언어처리 분야에 있어서는 다양한 연구들이 수행되고 있으며 언어 분야에 있어서는 최근 트랜스포머라는 방법을 이용하여 보다 인간에 가까운 연구들이 이루어지고 있 ... 다고 할 수 있다. 본 보고서에서는 트랜스포머가 무엇인지에 대해서 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 자연어 처리사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 처리하는 기술을 말한다. 이를 위해서

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 11페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.17 | 수정일 2022.04.21

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GPT 분석방법

I. 서론트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 논문인 "Attention is all you need"에서 나온 모델이다. 기존의 seq2seq의 구조인 인코더-디코더를 따르 ... - OpenAI가 "Improving Language Understanding by Generative Pretraining"이란 논문에서 공개한 모델이다.2) 단계- 다중레이어 트랜스포머 ... Models are Unsupervised Multitask Learners"에서 GPT-2를 공개하였다.3) GPT-1과 GPT-2의 차이- 트랜스포머의 사전 학습 모델의 크기이다.

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 3페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.06.30

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에릭슨엘지(주) 자기소개서 작성 성공패턴 면접기출문제 기출입사시험 출제경향 논술주제 인성검사문제 논술키워드 지원서 작성항목세부분석 직무수행계획서 어학능력검증문제

에 사용되나요?þ 생성적 적대 신경망 (GAN)의 원리와 사용 사례를 언급해보세요.þ 자연어 처리에서의 트랜스포머 (Transformer) 모델의 중요성을 설명해주세요.þ 어떻게 딥 ... v AI산업 지식의 깊이를 검증하는 기출문제þ 머신 러닝과 딥 러닝의 주요 차이점은 무엇인가요?þ 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 차이점을 설명해주세요.þ 인공 신경망 ... 성 (Fairness)'에 대해 설명해보세요.þ AI 모델의 개인 정보 보호 (Privacy) 문제를 어떻게 다룰 수 있나요?þ 자율 주행 자동차와 같은 AI 응용 분야에서 '안전

자기소개서 | 183페이지 | 9,900원 | 등록일 2023.10.02

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유비쿼터스컴퓨팅개론 2025년 1학기 방송통신대 중간과제물)4개의 인공지능 서비스의 결과를 비교하시오

, 비디오 등 여러 형식의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달(multimodal) 언어 모델(LLM)이다. Gemini는 트랜스포머(transformer) 기반 신경망 아키텍처 ... 생성 및 대화형 서비스를 제공하는 대규모 언어 모델(LLM)이다. Claude는 기본적으로 GPT-4나 Google Gemini처럼 트랜스포머(transformer) 모델 기반 ... Transforme'의 줄임말로, 데이터를 통해 패턴을 인식하고 문맥에 맞게 답변을 구성하는 심층 신경망(딥러닝 기반) 모델을 의미한다. 초기에는 GPT-3 모델을 기반으로 출발했으나 현재

방송통신대 | 13페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.03.08 | 수정일 2025.04.08

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고려대학교 인공지능대학원 인공지능학과 연구계획서

, 도메인 적응형 의미론적 분할을 위한 Transformer의 도메인 간 주의 일관성 연구, 정중시상면 sMRI를 이용한 경도 인지 장애와 알츠하이머병 진행 예측을 위한 비전 트랜스 ... -글로벌 상호 작용을 통해 장면 그래프 생성 문제 해결 연구, 자기중심적 관점 단안 영상을 통한 3차원 손 자세 추정 및 동작 인식을 위한 사전 기능적 손 유형 연구, 공격적인 언어 ... 포머 연구, 구형 데이터 증강 및 상황 인식 훈련을 사용하여 측면 전두엽 고랑에 라벨링 연구, Adaptive Convolution이 자연어 이해에 미치는 영향 조사 연구 등을 하

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.09.28

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트랜스포머(자연어처리)

I. 서론트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 논문인 "Attention is all you need"에서 나온 모델이다. 기존의 seq2seq의 구조인 인코더-디코더를 따르 ... - OpenAI가 "Improving Language Understanding by Generative Pretraining"이란 논문에서 공개한 모델이다.2) 단계- 다중레이어 트랜스포머 ... Models are Unsupervised Multitask Learners"에서 GPT-2를 공개하였다.3) GPT-1과 GPT-2의 차이- 트랜스포머의 사전 학습 모델의 크기이

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.14

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자연어처리와 기계학습의 융합

) 메커니즘과 트랜스포머(Transformer)의 등장은 혁명적이었다. 2017년 바스와니 등이 제안한 트랜스포머 모델은 병렬 처리를 가능하게 하면서 긴 문맥을 효과적으로 학습했다. 이 ... 장벽을 낮추어 글로벌 커뮤니케이션을 확대하고, 지식 접근성을 높인다. 그러나 동시에 허위 정보 생성, 편향 재생산, 프라이버시 침해 같은 문제가 발생한다.예컨대 대규모 언어모델은 인

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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트랜스포머 알고리즘을 정리하고, 이를 적용한 사례를 찾아서 정리하시오.

들은 종종 문맥을 무시하고 단어 단위로 번역하여 부자연스러운 결과를 낳았으나, 트랜스포머는 전체 문장을 고려하여 번역함으로써 이러한 문제를 해결하였다. 이는 사용자가 번역된 문장 ... 트랜스포머 알고리즘을 정리하고, 이를 적용한 사례를 찾아서 정리하시오.1. 서론트랜스포머 알고리즘은 자연어 처리 분야에서 혁신을 일으킨 중요한 기술이다. 이 알고리즘은 주 ... 의 메커니즘을 기반으로 하여, 기계 번역, 텍스트 생성 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 트랜스포머는 순차적인 데이터 처리의 한계를 극복하고, 병렬 처리를 통해 학습

방송통신대 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.06.16

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[보고서]트랜스포머

가 제공하는 모든 정보를 활용하지 않는 구조로 되어 있기 때문에 여러가지 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 노력의 결과물이 트랜스포머 모델링인데 본 보고서에서는 이 방법 ... 을 사용하며- 단어를 동시에 고려할 수 있고- RNN 계열 알고리즘과 다르게 입력에는 순서 정보가 없다.기존 방법 대비 트랜스포머의 장점CNN과 RNN이 갖고 있는 태생적 문제점을 해결 ... 활용하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법의 하나로 트랜스포머라는 방법이 나타나게 되었다. 본 보고서에서는 트랜스포머에 대해서 알아보았다. 특히

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.04.23

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