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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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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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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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일상생활에서 기억술 활용하기2025.01.181. 과잉학습 과잉학습은 반복적인 암송(rehearsal)이 기억을 공고화하는데 큰 효과가 있음을 나타내는 기억술이다. 규칙적인 시간 간격을 두고 여러 번 수행하는 분산학습이 단기간 집중학습보다 더 큰 효과를 가져온다. 과잉학습은 일상생활에서 시험 준비, 언어 학습, 새로운 지식 습득 등에 활용될 수 있다. 2. 범주화 범주화는 관련된 항목들을 그룹화하여 기억하는 기억술이다. 정보의 구조화와 조직화를 통해 기억을 향상시키고 정보를 더 쉽게 추출할 수 있도록 돕는다. 쇼핑, 학습, 문제 해결 등 다양한 일상생활에서 범주화를 활용할 수...2025.01.18
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4차산업혁명 Chat GPT의 발전과정 전망2025.05.121. Chat GPT의 정의 Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, Open AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 언어모델입니다. 언어모델은 현재 알고 있는 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하여 생성하는 함수입니다. Chat GPT는 생산적이고 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 2. Chat GPT의 발전과정 Chat GPT는 Instruct GPT -> GPT-3.5 -> GPT 1 -> GPT 2 -> GPT 3 -> Chat GPT 순으로 발전해왔습니다. 모...2025.05.12
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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쓰레드 구현 모델과 쓰레드 폴링에 대해 조사하시오.2025.01.171. 쓰레드 쓰레드는 프로그램 내에서 동시에 여러 작업을 처리하기 위한 실행 단위를 의미한다. 프로세스는 완전히 독립된 두 개의 프로그램의 실행을 위한 것이지만, 쓰레드는 하나의 프로그램 내에서 둘 이상의 실행을 위하기 때문에 독립시키는 구조가 필요하지 않다. 그래서 쓰레드를 이용하면 하나의 프로세스 내에서 여러 작업을 동시에 수행할 수 있으므로 프로그램의 성능과 효율성이 향상된다. 2. 쓰레드의 구현 모델 쓰레드는 크게 두 가지 방법으로 구현될 수 있다. 유저 레벨 쓰레드는 프로그램이 직접 쓰레드를 관리하는 방법으로 쓰레드를 구현...2025.01.17
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성 AI(Generative AI)란 인공 지능 시스템의 한 유형으로, 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아서 학습하여 이를 토대로 능동적으로 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하여 결과물로 제시하는 딥러닝에서 한 단계 더 진화한 AI 기술이다. 2. 생성 AI의 문화산업 영향 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향은 매우 크다. 생성 AI를 통한 문화산업의 규모는 어마어마할 것이고, 성장 속도는 가파른 계단과 같이 치솟을 것이다. 생성 AI는 창의적인 콘텐츠를 ...2025.01.24
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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