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언어지도 접근법 중, 문학적 접근법을 설명하고 그림책을 한 권 정하여 모엔의 모델2025.05.121. 문학적 접근법 문학적 접근법이란 문학작품을 이용하여 영유아의 흥미와 동기를 불러일으켜 다양한 언어적 학습을 제공하고 언어를 지도하고자 하는 접근법을 이야기 한다. 문학은 영유아의 언어학습에 중요한 매체 중 하나로 그림책, 동시, 동화, 글 등의 다양한 장르를 포함하게 된다. 교사가 유아와 함께 좋은 글을 함께 찾아 읽고 글의 내용을 서로 나누고 상호작용하며 인위적인 방법이 아니라 자연스러운 방법으로 언어를 체득하는 즐거운 경험을 통해 언어학습에 대한 긍정적인 마음을 갖고 보다 친숙하게 느낄 수 있도록 한다. 2. 모엔의 모델 ...2025.05.12
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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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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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언어 교육 관점에서 상향식 모델, 하향식 모델, 상호작용 모델에서 언어 교육에 대한 가정을 자세히2025.05.111. 상향식 모형 상향식 모형은 교사의 강의가 주가 되며 교사는 텍스트에 사용되는 다양하고 어려운 어휘와 구문 등을 재조직하여 학습자가 보다 쉽게 이해할 수 있게끔 도와주는 작용이라고 할 수 있다. 상향식 모형은 교사가 낱말을 분석하고 문법적 구조와 문법 기능적 의미를 주어와 동사, 목적어 등의 순으로 분석하고 설명한다고 할 수 있다. 이 경우에는 통사적인 구조를 명확하게 이해하는 데에 큰 도움을 줄 수 있지만, 숙달된 학습자의 경우에는 상대적으로 부족한 부분이 쉽게 파악되어 공부하는 데에 많은 어려움이 생길 수도 있다. 또한 학습...2025.05.11
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언어발달을 설명하는 모델이나 이론의 장단점 토의2025.01.281. 생득이론 생득이론의 핵심 개념인 '보편문법'과 '언어획득장치'를 설명하고, 이를 통해 언어발달의 보편성, 아동의 빠른 습득 속도, 체계적인 습득 과정, 경험주의 이론의 한계 극복, 언어의 창의성 등을 설명할 수 있다는 장점을 논의했습니다. 하지만 개인차 설명 부족, 사회문화적 요인 간과, 언어획득장치 작동 원리 불명확, 경험주의 관점의 일부 설명력 등의 단점도 지적했습니다. 1. 생득이론 생득이론은 인간의 지식과 능력이 선천적으로 타고난다는 이론입니다. 이 이론에 따르면 우리는 태어날 때부터 어떤 기본적인 지식과 능력을 가지고...2025.01.28
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영유아 언어교육에서 교사의 역할2025.01.291. 언어 학습의 모델 교사는 영유아 앞에서 반드시 분명하고 명백한 언어를 사용해야 하고, 말의 속도나 억양, 세기 등도 상황에 맞게 적절하게 사용함으로 아이들의 이해를 도울 수 있어야 한다. 또한 교사는 말하기뿐만 아니라, 경청하는 데 있어서도 영유아의 모델이 될 수 있어야 한다. 2. 제공자의 역할 교사는 영유아들의 언어를 발달하는데 있어 촉진할 수 있는 요소들로 구성된 환경이나, 영유아들의 언어 교육에 있어 흥미나, 즐거움을 유발할 수 있는 적극적인 언어 발달의 참여의 장을 구성하고 아이들에게 이를 제공할 수 있도록 노력해야 ...2025.01.29
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ChatGPT의 영향력, OpenAI의 ChatGPT가 왜 그렇게 중요한가?2025.04.291. ChatGPT의 고급 언어 기능 ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받아 사람과 유사한 텍스트를 매우 정확하게 이해하고 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나 창의적인 글을 쓰거나 언어를 번역하는 등 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 크기 및 범위 1,750억 개 이상의 매개변수가 있는 ChatGPT는 지금까지 만들어진 가장 큰 AI 언어 모델 중 하나입니다. 이 크기와 범위를 통해 복잡한 언어 작업을 처리하고 더 작은 언어 모델에 비해 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 3...2025.04.29
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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라2025.01.171. Chat GPT의 기본 아키텍처 Chat GPT의 근간이 되는 기술적 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Chat GPT의 기본 아키텍처를 구성하는 주요 요소들을 살펴봅니다. 트랜스포머 모델의 구조, 자기 주의 메커니즘, 다중 헤드 어텐션 등이 핵심적인 역할을 합니다. 2. 대규모 언어 모델 학습 방법 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 과정은 매우 복잡하고 정교합니다. 이 섹션에서는 사전 학습과 파인튜닝, 비지도 학습의 활용, 강화 학습을 통한 개선 등 Chat GPT의 학습 방법에 대해 ...2025.01.17
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