IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오00

소개

IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오00

경제학과, 경영학과 IT와경영정보시스템1공통

인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.) (30점 만점)

나름대로 최선을 다해 작성한 자료입니다.
과제물 작성하는데 큰 도움이 되었으면 좋겠습니다.

참고용이니 원본 그대로 제출하지 마시고
나름대로 창작적인 글 만드신다면
좋은 레포트와 논문이 되리라 생각합니다.

구입자 여러분의 앞날에 행복과 행운이 항상
따르길 간절히 기원합니다. 홧팅^^

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 본 론
1. 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교설명
1) 정의 및 기본 개념
2) 학습 데이터
3) 처리 능력 및 용도
4) 예시 활용 사례
5) 기술적 복잡성
2. Deep Learning과의 관계 본인의 의견이 제시
1) 딥러닝의 기초
2) LLM과의 관계
3) LMM과의 관계
4) 결론 및 개인적 의견

Ⅲ. 결 론-나의 제언

IV. <참고문헌>

본문내용

Ⅰ. 서 론

인공지능은 학습에 있어서 매우 큰 영향을 미치고 있습니다. 인공지능은 갈수록 똑똑해지고 있어 학습자가 원하는 의도를 정확하게 읽고 있어 학습자의 학습욕구를 충분히 충족시켜 주고 있습니다. 인공지능(AI) 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 학습하여 특정 작업을 수행하는 능력을 향상시키는 과정을 말합니다. AI 학습은 주로 다음과 같은 몇 가지 주요 접근 방식으로 나뉩니다. 딥 러닝 (Deep Learning)은 다층 신경망(딥 뉴럴 네트워크)을 사용하여 데이터의 특징을 자동으로 학습하는 방법입니다. 활용 예로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등입니다. 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워를 요구하며, 복잡한 데이터 패턴을 인식하는 데 매우 효과적입니다.
LLM (Large Language Model)은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 자연어 처리 모델로, 주로 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG) 작업에 사용됩니다. LLM은 수십억 개의 단어로 구성된 방대한 텍스트 데이터에서 학습됩니다. 대부분의 LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 이를 통해 문맥을 이해하고 긴 문장을 효과적으로 처리할 수 있습니다. LLM은 주로 라벨이 없는 데이터를 사용하여 학습하며, 특정 태스크를 수행하기 위해 Fine-tuning이 가능하다는 특징이 있습니다.LMM (Large Multimodal Model)은 텍스트, 이미지, 비디오 등의 다양한 데이터 유형을 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 이러한 멀티모달 접근은 여러 유형의 데이터를 통합하여 보다 풍부한 정보 처리가 가능하게 합니다. 이 장에서는 IT와경영정보시스템1공통 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하기로 하자.

참고자료

· 공용, 레포트, 제1차산업혁명 4차산업혁명의 전개과정과 미래사회의 변화에 따른 대응방안
· 공용(2020), 정보통신망, 인공지능과 기계학습(AI and Machine Learning)조사하고 해당분야에 활용될 수 있는 정보통신기술
· 구태언(2018), 미래는 규제할 수 없다 , 도서출판 클라우드나인.
· 김광일, 인공지능의 과거, 현재 그리고 미래, 에이콘출판, 2017. 12.
· 이승훈, 최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화방향, LG경제연구원, 2017. 12.[9]
· 이승훈, 2020, 이코리아, AI 보안 능력, 어디까지 왔나
· 박영숙, “유엔미래보고서 2045”, 교보문고, 2015