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ChatGPT의 진화 3.5-turbo, 4.0, 4o의 비교와 혁신2025.01.151. ChatGPT 3.5-turbo ChatGPT 3.5-turbo는 2023년에 출시된 모델로, GPT-3 아키텍처를 기반으로 하며 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 빠르고 효율적인 성능을 제공하며, 기본적인 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 기능을 수행합니다. 2. ChatGPT 4.0 ChatGPT 4.0은 2024년에 출시된 모델로, GPT-4 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 더 높은 성능과 향상된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다. 특히 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다....2025.01.15
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딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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미디어혁신과뉴스스토리텔링 ) ChatGPT를 사용해서 ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법에 어떤 것이 있는지 정리, 위 ChatGPT 응답 내용 가운데 잘못된 점이나 달리 생각되는 점을 한 가지 찾아서, 그 이유를 설명하시오.2025.01.241. ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법 ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델을 사용하여 뉴스 스토리텔링을 수행하는 방법은 다양하며, 주제 선정, 뉴스 기사 데이터 수집, 모델 학습, 스토리텔링 구조 작성, 대화 형식 설정, 단순성과 명확성, 정확한 정보, 언어 스타일 조절, 독자나 대상자 고려, 피드백 및 개선 등의 단계를 포함한다. 이러한 방법을 통해 효과적인 뉴스 스토리텔링을 수행할 수 있지만, 모델의 능력과 한계를 이해하고 정확성과 균형을 유지하는 것이 중요하다. 2. ChatGPT 응답 내용의 잘못된 점 및 달리...2025.01.24
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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 및 활용 전략2025.01.141. 질문 응답 시스템과 LLMs 질문 응답(QA) 시스템은 자연어 처리의 하위 영역으로, 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템입니다. LLM을 활용한 QA 시스템은 도메인 지식에 대한 의존도가 낮고 다양한 종류의 질문에 대응할 수 있는 장점이 있어 고객 서비스, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM을 활용한 QA 시스템을 개발하기 위해서는 데이터, 모델, 프롬프트 등을 고려해야 합니다. 앞으로 LLM의 발전과 함께 QA 시스템의 자연어 이해 및 응답 능력, 다양한 분야의 응용, 자동화 및 지능화가 확대될...2025.01.14
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인공지능 '챗봇' 중등 교과교육 활용방안 탐색2025.01.181. 외국어 교육에서의 챗봇(Chat Bot) 활용 사례 챗봇은 문자나 음성으로 대화가 가능한 컴퓨터 프로그램으로, 다양한 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 대화형 사용자 인터페이스이다. 외국어 교육에서는 언어학습이라는 목표를 가지고 있으며, 학습자들이 원어민처럼 옆에 두고 수시로 도움받는 것을 요구한다. 국내에서 개발된 'Genie Tutor'는 한국전자통신연구원이 개발한 인공지능형 영어 학습 프로그램으로, 학습자의 음성데이터를 받아들여 적절한 반응을 처리하여 학습자 간 영어 대화가 가능하다. 2. 중국어 교육용 챗봇(Chat B...2025.01.18
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챗GPT의 올바른 이해와 활용방안2025.05.151. 챗GPT의 등장 챗GPT는 사용자가 대화창에 질문이나 요구 등 텍스트를 입력하면 그 맥락에 적절한 대화를 나누는 서비스로, 질문에 대한 답변은 물론 논문 작성, 번역, 노래 작사·작곡, 코딩 작업 등 광범위한 분야에서 유용하게 사용 가능한 인공지능이다. 챗GPT는 자연어의 이해 기술을 통해 사람과의 대화에서 등장하는 문장을 쪼개서 분석하고 이해하여 필요한 업무를 수행할 수 있게 되었다. 2. 챗GPT의 영향 챗GPT에 대해 긍정적인 태도를 보이는 사람들은 주로 챗GPT의 활용 가능성에 주목한다. 특히 교육계에서 챗GPT에 관해...2025.05.15
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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