AI69 [LLM] 🌟 OpenAI 텍스트 생성 API: 시작하기 OpenAI의 텍스트 생성 모델(Generative Pre-trained Transformers 또는 대규모 언어 모델)은 자연어, 코드, 이미지 등을 이해하도록 훈련되었습니다. 이 모델들은 입력에 대한 텍스트 출력을 제공합니다. 이러한 텍스트 입력은 "프롬프트(prompt)"라고도 불리며, 프롬프트를 설계하는 것은 대규모 언어 모델을 프로그래밍하는 방법입니다. 일반적으로 지침이나 작업을 성공적으로 완료하는 예제를 제공하는 방식으로 이루어집니다. OpenAI의 텍스트 생성 모델을 사용하면 다음과 같은 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다:문서 초안 작성 ✍️컴퓨터 코드 작성 💻지식 기반에 대한 질문 답변 ❓텍스트 분석 📊소프트웨어에 자연어 인터페이스 제공 🖥️다양한 과목에 대한 튜터링 📚언어 번역.. 2024. 6. 15. [LLM] 📊 Base LLM vs Instruction-Tuned LLM 📘 Base LLM (대규모 언어 모델)1. 정의: Base LLM은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습된 일반 목적 언어 모델입니다. 언어의 문법, 어휘, 일반 사용 패턴 등 언어의 통계적 특성을 학습합니다.2. 특성:사전 학습: Base LLM은 책, 기사, 웹사이트 등에서 수집된 수십억 단어의 방대한 데이터셋을 기반으로 학습됩니다. 📚다재다능: 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 특정 작업에 완벽히 맞지는 않을 수 있습니다. 🌍예시: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 일반적인 예입니다. 🤖3. 사용 사례:탐색적 작업: 특정 작업에 맞춘 조정 없이 다양한 작업에 사용됩니다. 🕵️♂️일반 텍스트 생성: 언어에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 콘텐츠를 .. 2024. 6. 15. [Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13. [Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12. 이전 1 2 3 4 5 ··· 18 다음
