반응형 언어 모델2 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
