반응형 트랜스포머7 [LLM] 허깅페이스란? Hugging Face? ⭐ Hugging Face: AI 혁신의 선두주자 ⭐Hugging Face는 인공지능(AI) 분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있어요! 🤖✨ 자연어 처리(NLP) 모델과 사용하기 쉬운 머신러닝 프레임워크 덕분에 누구나 첨단 AI 기술을 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 열렸습니다. 그렇다면 Hugging Face는 무엇을 하고, 왜 이렇게 큰 인기를 얻고 있는 걸까요? 이번 글에서는 Hugging Face의 혁신적인 기술과 그 영향력을 알아보겠습니다! 🧐🚀 💡 Hugging Face란 무엇인가요?Hugging Face는 자연어 처리(NLP)에 특화된 AI 스타트업으로, BERT와 GPT-2와 같은 사전 학습된 모델들을 통해 텍스트 분류, 질문 응답, 텍스트 생성 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성.. 2024. 11. 5. [LLM] 왜 대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 디코더 전용일까? 🤔 안녕하세요 여러분! 오늘은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 다루어 보려고 합니다. "왜 대부분의 LLM은 디코더 전용일까?"라는 질문에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 이 질문을 해결하기 위해 다양한 자료를 조사했고, 그 과정에서 얻은 통찰을 공유하고자 합니다. 🚀언어 모델 아키텍처 개요 🏗️먼저 언어 모델의 주요 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.인코더와 디코더인코더(Encoder): 입력 데이터를 처리하고 핵심 정보를 포착하여 압축된 표현으로 변환합니다. 예를 들어, 번역 작업에서 인코더는 영어 문장을 받아 그 언어적 특징과 의미를 나타내는 벡터로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더가 변환한 표현을 받아 출력, 종종 다른 형태로 생성합니다. 예를 들어, 인코더가 영어 문장의 표현.. 2024. 6. 19. [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 다음 반응형
