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Zero-shot / Few-shot Learning: 적은 데이터로도 학습하는 인공지능 Zero-shot / Few-shot Learning의 개념 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning은 인공지능이 적은 양의 데이터로도 학습하고 새로운 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 기술입니다. 이러한 기술은 기존의 대규모 데이터셋이 필요한 학습 방식에 비해 데이터 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 블로그 글에서는 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 개념과 작동 원리에 대해 알아보고, 그 응용 분야에 대해 살펴보겠습니다. Zero-shot Learning : 학습되지 않은 클래스에 대한 예측 Zero-shot Learning은 학습 과정에서 보지 못한 클래스에 대한 예측을 수행하는 기술입니다. 기존의 모델은 특정 클래스에 대한 학습 데이터가 ..
Prompt: 인공지능 모델의 학습 지시어 인공지능 모델과 Prompt 인공지능 모델은 주어진 데이터를 학습하여 특정 작업을 수행하는 데 사용되기 위하여 특정 모델에 어떤 작업을 수행할 것인지 명확하게 지시해야만 합니다. 바로 그 때 사용되는 지시어가 Prompt 입니다. Prompt 란 모델이 학습하고 예측을 수행할 때 필요한 입력 문장이나 질문입니다. 이 번 글에서는 Prompt의 개념, 중요성, 그리고 올바른 Prompt 설계에 대해 알아보겠습니다. Prompt의 개념과 역할 Prompt는 인공지능 모델이 특정 작업을 수행하기 위한 지시어로서 사용됩니다. 이는 모델에 입력되는 초기 문장이나 질문으로, 모델이 예측을 시작하고 원하는 결과를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. Prompt는 모델에게 작업의 의도나 문맥을 제공하고, 올바른 방향으..
Inference: 인공지능 모델의 결과 도출 과정 인공지능 모델과 Inference 인공지능 모델은 학습된 지식을 바탕으로 입력 데이터를 분석하고 결과를 도출합니다. 이러한 결과 도출 과정을 Inference (추론) 라고 합니다. Inference는 학습된 모델을 활용하여 실제 데이터에 대한 예측, 분류, 생성 등을 수행하는 중요한 단계입니다. 이 블로그 글에서는 Inference의 개념과 과정, 그리고 주요 응용 분야 등에 대하여 알아보겠습니다. Inference의 개념과 작동 원리 Inference는 인공지능 모델이 학습된 후 실제 데이터에 대한 처리 과정입니다. 학습 단계에서 모델은 훈련 데이터를 기반으로 가중치와 매개 변수를 조정합니다. Inference는 이러한 학습된 모델을 사용하여 새로운 입력 데이터에 대한 예측, 분류, 생성 등을 수행하..
Tokenization: 텍스트 처리의 핵심 단계 텍스트 처리와 Tokenization 텍스트 처리는 인공지능 및 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업의 핵심 요소 중에 하나입니다. 그 중에서도 Tokenization은 텍스트를 처리하는 중요한 단계로, 텍스트를 작은 단위로 분할하여 의미 있는 토큰(token)으로 변환합니다. 이 블로그 글에서는 Tokenization의 개념과 중요성, 그리고 다양한 Tokenization 기법에 대해 알아보겠습니다. Tokenization의 개념과 작동 원리 Tokenization은 텍스트를 작은 단위로 분할하는 과정입니다. 이 단위는 주로 단어, 문장, 혹은 서로 다른 언어의 글자와 같은 단위일 수 있습니다. Tokenization의 주요 목적은 텍스트를 의미 있는 부분으로 ..
Attention: Transformer 모델의 핵심 메커니즘 인공지능의 발전을 이끄는 Attention 메커니즘 인공지능의 발전은 최근 몇 년 동안 굉장한 성과를 거두었습니다. 그 중에서도 Attention 메커니즘은 특히 Transformer 모델의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. Attention은 모델이 입력 시퀀스의 다른 위치에 주목하고 중요한 정보를 추출할 수 있게 해주는 기법입니다. 이 글에서는 Attention의 작동 원리와 활용 방법에 대해 알아보겠습니다. Attention의 기본 개념과 작동 원리 Attention은 입력 시퀀스의 다른 위치에 대한 가중치를 계산하여 주목하는 메커니즘입니다. 이는 입력 시퀀스의 각 요소가 출력에 얼마나 영향을 미칠지 결정하는 데 사용됩니다. 각 입력 요소에는 '쿼리(query)', '키(key)', '값(value)..
Pre-training과 Fine-tuning: 인공지능의 학습 방법 인공지능 학습의 두 가지 주요 기술 인공지능은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 발전은 주로 데이터와 학습 알고리즘의 진보에 의해 가능해졌습니다. Pre-training과 Fine-tuning은 인공지능 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 두 가지 주요 기술입니다. Pre-training: 데이터들의 특성을 학습하는 과정인 Pre-training은 인공지능 모델에 대한 초기 학습 단계입니다. 이 과정에서 모델은 대규모의 다양한 데이터로 사전 학습됩니다. 대부분의 경우, 이러한 데이터는 일반적인 언어 처리 작업에 대한 일반 지식을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 인터넷의 웹페이지, 책, 뉴스 등을 활용하여 모델은 문장 구조, 단어의 의미, 문맥 등을 학습합니다. Fine-tunin..
GPT Transformer 에 대하여 Transformer는 기계 번역, 자연어 이해, 질의응답, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용되는 딥러닝 모델 Vaswani 등이 2017년에 소개한 Transformer 모델은 기존의 순차적인 모델보다 효율적이고 성능이 뛰어납니다. Transformer의 핵심 아이디어는 self-attention 메커니즘으로, 이는 입력 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 동시에 고려하여 정보를 처리하는 메커니즘입니다. 기존의 순차적인 모델과는 달리, Transformer는 단어들 간의 의존성을 동시에 파악할 수 있으며, 이를 통해 높은 성능과 병렬화를 가능하게 합니다. Transformer 모델은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째로 인코더는 입력 문장을 순차적으로 처리하면..

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