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"GPT"에 대한 검색 결과 (총 185개)
DialoGPT 1. 개요 DialoGPT는 Microsoft에서 개발한 대화형 생성 모델로, 대규모 텍스트 코퍼스로 사전 훈련된 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 모델을 Reddit의 대화형 데이터셋으로 미세 조정(Fine-tuning)하여 인간과 유사한 다회차 대화(Multi-turn Conversation)…
GPT 개요 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-…
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…
GPT-3.5 개요 GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, GPT-3 이후의 개선 버전에 해당하는 모델군을 지칭합니다. 정식 명칭은 공개되지 않았으나, OpenAI의 API 및 제품에서 사용되는 모델 중 하나로, 특히 ChatGPT의 초기 버전에 기반을 두고 있습니다. GPT-3.5는 자…
GPT-2 개요 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer2)는 OpenAI에서 2019년 발표한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 거둔 모델 중 하나입니다. GPT-2는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 인터넷 텍스트를 학습하여 텍스트 생성, 질문 응답…
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…
GPT-4 개요 GPT-4enetic Pre-trained Transformer 4)는 미국의 인공지능 연구 기업인 OpenAI가발한 대모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 네 번째 주요 버전으로,2023년 3월에 공개되었습니다. 이 모델은 자연어 처리, 생성, 이해 등 다양한 언어 과제에서 인간 수준에 근접한 성능을 보이며, 이…
어휘 사전 (Vocabulary) 1. 개요 어휘 사전(Vocabulary)이란 자연어 처리(NLP)에서 모델이 처리할 수 있는 모든 고유한 토큰(Token, 텍스트의 최소 의미 단위)의 집합을 의미하며, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치형 벡터로 변환하기 위한 기초 매핑 테이블 역할을 한다. 2. 어휘 사전 구축 과정 어휘 사전 구축은 원시 …
프롬프트 기반 인터페이스 (Prompt-based Interface) 1. 개요 프롬프트 기반 인터페이스(Prompt-based Interface, 이하 LUI: Language User Interface)란 사용자가 자연어(Natural Language) 형태의 지시문인 '프롬프트'를 입력하여 시스템의 동작을 제어하고 원하는 결과물을 얻어내는 상호작용 방…
장기 기억 신경망 개요 장기 신경망(Long Short-T Memory, LSTM)은 순환 신망(Recurrent Neural Network,NN)의 한형으로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계 인공신경망 구조입니다. 전통적인 RNN은 장기 의존성(long-term dependencies) 문제, 즉 오래된 정보를 기억하고 활용…
생성 능력 (Generative Capability) 1. 개요 생성 능력(Generative Capability)이란 인공지능이 학습 데이터에 내재된 확률적 패턴과 구조(즉, 데이터 간의 관계를 확률적으로 모델링하거나 통계적 특성을 학습하는 것)를 파악하여, 기존에 존재하지 않았던 새로운 데이터 샘플(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)을 만들어내는 능…
Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …
경량 모델링 (Lightweight Modeling) 1. 개요 경량 모델링이란 딥러닝 모델의 파라미터 수와 연산량을 줄여 메모리 사용량을 최소화하고 추론 속도를 향상시키면서도, 모델의 예측 성능(Accuracy) 하락을 최소화하는 최적화 기술 전반을 의미한다. 이는 이미 학습된 기존 모델의 크기를 줄이는 모델 압축(Model Compression) 기술뿐…
자기-어텐션 (Self-Attention) 1. 개요 자기-어텐션(Self-Attention)은 입력 시퀀스 내의 각 토큰이 동일한 시퀀스 내의 다른 모든 토큰과의 관계를 계산하여, 현재 토큰의 의미를 가장 잘 설명하는 문맥적 정보를 동적으로 추출하는 메커니즘이다. 이는 입력 데이터의 각 요소가 서로 어떤 연관성을 가지고 있는지를 파악함으로써, 문장 내의 …
다의성 해소 (Word Sense Disambiguation, WSD) 1. 개요 다의성 해소(Word Sense Disambiguation, WSD)란 자연어 처리(NLP)에서 하나의 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있을 때, 문맥을 분석하여 해당 단어가 가진 여러 의미 중 적절한 의미를 결정하는 자연어 처리 기술이다. 인간은 대화나 독서 시 주변 단어와…
Visual Basic for Applications (VBA) 1. 개요 Visual Basic for Applications (VBA)는 마이크로소프트 오피스(Microsoft Office) 애플리케이션 내에 내장된 이벤트 기반의 프로그래밍 언어로, 사용자가 반복적인 작업을 자동화하고 애플리케이션의 기능을 확장할 수 있도록 설계된 매크로 언어입니다. V…
챗봇 개요 봇(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙 기반 시스템을 …
트랜스포머 개요 트랜스포머(Transformer)는 자연어처리LP) 분야 혁신적인 영향을 미친 딥러닝 아키텍처로, 2017년글과 빌런드 연구소의 연구자들이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순차적 처리 방식을 기반으로 한 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)과 달리, 트랜스포머는 어텐션 메…
매개변수 (Parameter) 1. 개요 매개변수(Parameter, 파라미터)란 인공지능 및 머신러닝 모델이 학습 데이터로부터 스스로 습득하여 최적의 값을 찾아가는 내부 변수를 의미한다. 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 오차를 줄이기 위해 학습 과정에서 지속적으로 업데이트되며, 모델이 데이터의 패턴과 특징을 기억하는 '지식'의 저장소 역할을 한다. 많은…