"파라미터 효율적 파인튜닝"의 검색결과 입니다.

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"파라미터 효율적 파인튜닝" 검색결과 1-4 / 4건

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

하고 의미를 파악함으로써, 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행한다.사전학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 대규모 말뭉치(corpus)를 학습 ... 다. 대표적으로 GPT, BERT 시리즈 등이 있으며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있다.LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측 ... 한다.모델 파라미터가 늘어날수록 일반화 성능이 좋아지지만, 학습 비용과 자원 소모도 증가한다.하드웨어 성능(특히 GPU, TPU)의 발전과 병렬 처리 기술의 발달이 LLM 발전

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게 됩니다.3)사전 학습과 파인튜닝의 조합은 Chat GPT의 성능을 크게 향상시킵니다. 사전 학습을 통해 모델은 언어의 기본적인 구조와 패턴을 학습하고, 파인튜닝을 통해 특정 ... 태스크에 맞게 조정됩니다. 이를 통해 Chat GPT는 다양한 태스크에서 높은 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.3)결론적으로, 사전 학습과 파인튜닝은 Chat GPT의 학습 과정 ... 는 적절한 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다.2)파인튜닝 단계에서는 특정 태스크나 도메인에 맞게 모델을 조정합니다. 예를 들어, 대화 생성 태스크에 맞춰 파인튜닝을 하면 모델은 더

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