반응형 ai 추론2 406. 엑사원(Exaone): LG AI연구원의 차세대 인공지능 모델 엑사원: LG AI연구원의 차세대 인공지능 모델 서론LG AI연구원이 자사의 대표적인 인공지능(AI) 모델인 엑사원(Exaone) 시리즈를 지속적으로 발전시키며 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 높이고 있습니다. 최근 공개된 엑사원 딥(Deep)은 한국 최초의 추론 AI(Reasoning AI) 모델로 주목받고 있으며, 올해 상반기 출시 예정인 엑사원 4.0은 기존 모델과 통합되어 더욱 강력한 기능을 제공할 예정입니다. LG AI연구원은 이번 엑사원 시리즈를 통해 오픈AI, 딥시크(DeepSeek) 등 글로벌 AI 기업들과 경쟁하며 한국을 대표하는 소버린 AI(Sovereign AI)를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이번 글에서는 엑사원의 특징, 발전 과정, 그리고 미래 전망에 대해 심층적으로 분석.. 2025. 3. 23. 207. Inductive or Deductive? LLMs의 추론 능력을 다시 생각하다 Inductive or Deductive? LLMs의 추론 능력을 다시 생각하다 01. 서론: LLMs의 추론 능력1) LLMs의 추론 능력에 대한 기존 연구와 한계대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리와 생성에서 획기적인 발전을 이루어왔습니다. GPT-3, GPT-4와 같은 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 복잡한 질문에 답변할 수 있는 능력을 보이며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들이 진정한 '추론' 능력을 가지고 있는지에 대한 의문은 여전히 남아있습니다. 기존 연구들은 주로 LLMs가 언어적 패턴을 학습하여 답변을 생성하는 데 능숙하다는 점을 강조해왔지만, 실제로 이들이 논리적 추론을 수행하는 데 있어서의 한계에 대해서는 상대적으로 덜 다루어졌습니다. 예를 들어, .. 2024. 8. 28. 이전 1 다음 반응형
