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

목차

1. LLM(Large Language Model): 대규모 언어 모형
2. LMM(Large Multimodal Model): 대규모 멀티모달 모형
3. LLM과 LMM의 비교
4. 딥러닝과의 관계
5. 개인적인 의견

본문내용

인공지능(AI) 기술의 발전은 인간의 지능을 모방하거나 초월하는 시스템을 구축하는 데 있어 중요한 이정표를 세워왔다. 그중에서도 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model, 대규모 멀티모달 모형)은 자연어 처리(NLP)와 인공지능 연구의 중요한 성과로 자리 잡았다. 이 두 가지 모델은 인공지능 학습 및 응용 분야에서 각각 독특한 역할을 담당하며, 딥러닝(Deep Learning) 기술을 기반으로 한 발전이 이루어졌다. 이하에서는 LLM과 LMM의 특징을 비교하고, 이들의 딥러닝과의 관계를 논의하며 개인적인 의견을 제시하고자 한다.

1. LLM(Large Language Model): 대규모 언어 모형
LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델이다. 대표적인 예로 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT 모델이 있다.

참고자료

· 없음