반응형 대형 언어 모델4 311. [IDK] 토큰: AI 모델의 불확실성 관리와 신뢰성 강화 방법 https://arxiv.org/pdf/2412.06676해당 논문 링크: I Don’t Know: Explicit Modeling of Uncertainty with an [IDK] Token [IDK] 토큰: AI 모델의 불확실성 관리와 신뢰성 강화 방법 01. 서론: [IDK] 토큰이란?1) 불확실성을 명시적으로 표현하는 AI 모델의 새로운 접근법AI가 발전하면서, 대형 언어 모델(LLM)이 많은 정보를 처리하고 자연스러운 대화를 생성하는 데 성공했지만, 완벽하지는 않습니다. 특히, 모델이 확실하지 않은 정보에 대해 여전히 답변을 생성하려는 경향은 잘못된 정보 제공의 위험을 증가시킵니다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 "[IDK] 토큰(I Don’t Know)"은 AI가 모호하거나 확실하지 않은 .. 2024. 12. 14. 243. 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07930-yLarger and more instructable language models become less reliable 01. 서론1) 대형 언어 모델의 발전과 현재의 문제대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 지난 몇 년 동안 인공지능(AI) 연구의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. GPT-3와 GPT-4와 같은 초대형 모델들이 출시되면서 자연어 처리(NLP) 기술은 빠르게 발전했고, 이들 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 언어 모델은 방대한 데이터셋을 학습하고 이를 기반으로 사람과 유사한 방식으로 질문에 답변하거나 창의적인.. 2024. 10. 7. 200. 대형 언어 원숭이(Large Language Monkeys) 접근법 대형 언어 원숭이: LLM 추론 성능을 극대화하는 새로운 접근법 01. 서론: 대형 언어 모델의 한계와 새로운 접근법의 필요성1) 대형 언어 모델(LLM)의 현재 활용 상황과 문제점대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 AI 연구와 실제 응용 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 이 모델들은 대규모 데이터셋을 바탕으로 훈련되며, 자연어 처리, 코딩, 번역, 창의적 글쓰기 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 모델들은 특히 언어 이해와 생성 능력에서 높은 평가를 받고 있으며, 기업들은 이러한 모델을 활용해 고객 서비스, 자동화 도구, 콘텐츠 생성 등 다양한 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 그러나 LLM의 성능에도 불구하고, 여전히 여러 한계와 문제점이 존재.. 2024. 8. 17. 158. LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 1. 서론인공지능(AI)와 머신러닝(ML)은 현대 기술의 발전을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과 전통적 머신러닝은 다양한 산업과 연구 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 접근 방식의 차이점과 장단점을 분석하여 각각의 특성과 응용 사례를 깊이 있게 이해해 보겠습니다.1.1 LLM과 전통적 머신러닝의 중요성 소개대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성을 가능하게 하기 때문입니다. 대표적인 예로, OpenAI의 GPT-3 모델은 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며,.. 2024. 7. 5. 이전 1 다음 반응형
