반응형 언어 모델3 425. 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 인공지능의 핵심 기술 자연어 처리(NLP): 인간 언어를 이해하는 인공지능의 핵심 기술 서론: 말과 글을 이해하는 인공지능의 시대인공지능(AI)은 이제 우리 일상에서 빼놓을 수 없는 존재가 되었습니다. 그 중심에는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술, 즉 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)가 있습니다. 우리가 스마트폰으로 음성 명령을 내리거나 챗봇과 대화할 때, 뉴스 요약 서비스를 이용할 때에도 NLP가 핵심 기술로 작동하고 있습니다. 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 바꾸고, 이를 기반으로 정보를 분석하거나 대답을 생성하는 기술입니다. 이 글에서는 자연어 처리의 기본 개념부터 다양한 응용 사례, 그리고 앞으로의 발전 가능성까지 자세히 살펴보겠습니다. 1. .. 2025. 4. 15. 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. 165. SLM: 차세대 언어 모델의 가능성과 도전 과제 SLM: 소형 언어 모델의 발전과 적용 사례 1. 서론1.1 SLM의 등장 배경최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 분야에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 그 중에서도 언어 모델의 발전은 특히 주목할 만합니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이를 통해 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보여주었습니다. 하지만 이러한 대형 모델은 높은 비용과 긴 처리 시간이 요구되는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 SLM(소형 언어 모델)입니다. SLM은 대형 모델의 효율성을 유지하면서도 비용과 자원을 절감할 수 있도록 설계된 작은 규모의 모델입니다. SLM은 특정 용도와 목적에 맞춰 최적화된 성능을 제공하며, 보다 적은 데이.. 2024. 7. 12. 이전 1 다음 반응형
