# Pragmatic Analysis ## 개요 **Pragmatic Analysis**(실용 분석)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 **맥락**(context)을 고려하여 문장의 진정한 의미를 이해하는 핵심 기술입니다. 문법적 구조(syntax)나 어휘적 의미(semantics)만으로는 파악할 ...
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"fine-tuning"에 대한 검색 결과 (총 38개)
# Exploring the Limits Transfer Learning ## 개요 **전 학습**(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# GPT ## 개요 GPT(G Pre-trained Transformer) 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인과를 이룬 대표적인 생성형 인공지능 모델이다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방...
# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...
# Hugging Face Transformers ## 개요 **Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 **PyTorch**, **TensorFlow**, 그리고 **JA...
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 기업 리포트 요약 ## 개요 기업 리포트 요약은 자연어처리(N Language Processing, NLP)술의 응용야 중 하나로, 기업이 발행한 재무 보고서, 사업 보고서 지속가능성 보고서, 연례 보고서 등의 긴 텍스트 문서를 분석하여 핵심 정보를 간결하고 명확하게 요약하는 기술을 의미한다. 이 기술은 투자자, 경영진, 분석가, 정책 입안자 등 다...
# T5: Text-to-Text Transfer Transformer ## 개요 **T5**(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 **문자 그 하나의 통일된 프레임크**로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리...
기사 요약 ## 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플...
# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...
# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았...
# RLHF ## 개요 **RLHF**(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 결과에 대해 선호도를 평가하고, 그 피드백을 기반으로 강화학습 알고리즘...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...
# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...
# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...
# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...
# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...