데이터벌집102 [LLM] 🌟 AI의 세계 탐험 BERT, T5, GPT 모델 비교 안녕하세요! 오늘은 자연어 처리(NLP) 세계에서 혁명을 일으킨 세 가지 거대한 모델, BERT, T5, 그리고 GPT 시리즈를 비교해보는 시간을 가져보려고 합니다. 🚀 이 모델들은 AI와 기계 학습 분야에서 중요한 이정표가 되었는데요, 각각의 모델이 어떤 특징을 가지고 있으며, 어떻게 활용될 수 있는지 알아보겠습니다! BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 📖 특징: BERT는 문맥을 양방향으로 이해하는 데 초점을 맞춘 모델입니다. 이는 모델이 주어진 텍스트를 앞뒤 모두 고려하여 더 정확한 언어 이해를 가능하게 합니다. 🔄 활용: 주로 문장의 빈칸 채우기, 감정 분석, 질문에 대한 답변 생성 등에 사용됩니다. 구글 검색 엔진에도 .. 2024. 3. 4. [LLM] 🚀✨ LLM 무료로 배우기: 무료 부트캠프를 활용하여 전문가 되기! 🌟📚✨🚀 🌐 여러분, 안녕하세요! 오늘은 여러분에게 2023년 봄에 열린 LLM 부트캠프에 대해 소개하고자 합니다. 이 프로그램은 이미 지나간 이벤트이지만, 영어를 이해하고 활용할 수 있는 분들에게는 여전히 유용한 리소스가 될 수 있어요. 📚🚀 🔍 LLM 부트캠프란? 2023년 봄에 시작된 LLM 부트캠프는 인공지능 분야, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)에 초점을 맞춘 집중 교육 프로그램입니다. 이 프로그램은 참가자들이 기계 학습에 대한 경험 수준에 상관없이 최신 상태의 기술을 습득하고 LLM 애플리케이션을 구축하고 배포할 준비를 할 수 있도록 설계되었죠. 👩💻 주요 내용은 무엇인가요? 부트캠프는 '프롬프트 엔지니어링', 'LLMOps', '언어 사용자 인터페이스를 위한.. 2024. 2. 26. [Deep Learning] Early Stopping: 효율적인 머신러닝을 위한 지름길 🚦 머신러닝 모델을 훈련시킬 때, 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합이란 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 🤖💥 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구 중 하나가 바로 'Early Stopping'입니다. 이 글에서는 Early Stopping의 개념, 중요성, 그리고 실제 예제를 통해 이 기법이 어떻게 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는지 알아보겠습니다. Early Stopping이란? Early Stopping은 말 그대로 모델의 훈련을 조기에 중단하는 기법입니다. 🛑 이 방법은 훈련 과정에서 모델이 훈련 데이터에 과적합되기 시작하는 순간을 감지하고, 그 시점에서 훈련을 멈추게 합니다. 이.. 2024. 2. 25. [Deep Learning] Dropout 기법: 딥러닝의 과적합 방지책 🛡️ 과적합의 문제 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 가장 큰 도전 중 하나는 과적합(Overfitting)을 방지하는 것입니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 기법이 제안되었으며, 그중에서도 Dropout은 가장 널리 사용되고 효과적인 방법 중 하나입니다. Dropout 기법이란? Dropout의 정의 📚 Dropout은 훈련 과정 중에 신경망의 일부 뉴런을 임의로 비활성화하여, 과적합을 방지하는 기법입니다. 이 과정에서 비활성화된 뉴런은 데이터 전파와 가중치 업데이트에서 제외됩니다. Dropout을 적용하면 모델이 특정 뉴런이나 뉴런의 조합에 지나치게 의존하는 것을 방지하고, 각 뉴런이 보다 독.. 2024. 2. 21. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 26 다음
