KoGPT KoGPT(Korean Generative Pre-trained Transformer)는 네이버 클라우드(Naver Cloud Platform)에서 개발한 한국어 특화 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다. 이 모델은 방대한 양의 한국어 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(Pre-training)되어 자연어 이해…
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"GPT 시리즈"에 대한 검색 결과 (총 34개)
토큰 (Token) 토큰(Token)은 컴퓨팅 및 언어 처리 분야에서 원시 데이터 스트림을 의미 있는 최소 단위인 '토큰'으로 분할하는 과정을 지칭합니다. 이는 주로 프로그래밍 언어의 컴파일 과정인 렉싱(Lexing)이나 자연어 처리(NLP)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 토큰은 문맥에 따라 문자, 단어, 구절, 또는 특수 기호 등 다양한 …
N-gram N-gram(엔그램)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 통계적 언어 모델링에서 사용되는 연속된 단어(또는 문자)의 시퀀스입니다. 여기서 'N'은 시퀀스의 길이를 나타내는 정수 변수로, N=1일 때는 유니그램(Unigram), N=2일 때는 바이그램(Bigram), N=3일 때는 트라이그램(Trigra…
트랜스포머 기반 모델 개요 트랜스포머 기반 모델(Transformer-based model)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 이끈 딥러닝 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"에서 처음 제안되었습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델과 달리, 트랜…
투명성 vs. 안전성 개요 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 가져왔지만, 동시에 투명성(transparency)과 안전성(safety) 사이의 근본적인 갈등을 드러냈다. AI 시스템이 의사결정, 의료진단, 범죄예측, 채용 등 민감한 분야에 적용되면서, 그 작동 원리를 이해할 수 있어야 한다는 투명성 요구가 커지고 있다. 그러나 …
트랜스포머 아처 개요 트스포머(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머는 자기 주의(Self-…
트랜스포머 개요 트랜스포머(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서안된 딥러닝 기반의 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리 전혀 다른 접근 방식을 취하며…
Gender Bias Score 개요 Gender Bias Score(성별 편향 점)는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(NLP) 모델이나 이미지 생성 모델에서 성별에 기반한 편(bias)의를 정량적으로 평가하기 위해 사용되는표입니다. 이 점수는 모델이 특정 성별에 대해 불균형한, 과도한 일반화, 혹은 사회적으로 문제가 되는 고정관념(stereotype)을…
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(Transfer Learning)의 …
어휘 크기 개요 어휘 크기(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도, 일반화 성능 등에 …
Byte Pair Encoding Byte Pair Encoding(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는 데 효과적입…
텍스트 생성 요 텍스트 생성(Text Generation)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 기술 중 하나로, 기계가 인간과 유사한 방식으로 자연스러운 언어를 생성하는 능력을 의미합니다. 이 기술은 단순한 문장 조합을 넘어 문맥을 이해하고, 주제에 맞는 내용을 생성하며, 문체와 어조까지 조절할 수 있는 고도화된…
GPT-3 개요 GPT-3Generative Pre-trained Transformer 3는 미국의 인공지 연구 기관인 OpenAI가 2020년 6월에 발표한 대규모 언어 모델arge Language Model, LLM)입니다. GPT-3은 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성능을 보이며, 기존의 언어 모델들과는 차별화된 규모와 능력을 갖추고 있습니다…
Large Language Model 개요 Large Language Model(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training)을 수행하며, 다양…