생성형 인공지능

생성형 AI 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능 모델 텍스트, 코드, 이미지, 영상, 음악 등을 생성할 수 있다 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 파운데이션 모델(FM) 원시 데이터에서 대개 비지도 학습(unsuper

퍼셉트론 퍼셉트론은 인간의 신경, 뉴런을 모델링 한 것. 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다. x: 입력값 y: 출력값 w: weight, 가중치 b: bias, 편향값(기준값) 활성화 함수: (계단 함수,

NLP(Natural Language Processing) 사람의 언어와 관련된 모든 것을 이해하는 데에 중점을 둔 언어학 및 기계 학습(머신 러닝) 분야 전체 문장 분류: 리뷰에 드러난 감정 파악하기, 스팸 메일 분류하기, 문장이 문법적으로 올바른지 혹은 문장 쌍이

Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) - 입력한 사진이 무엇인지 분류하는 기법 [주로 classification(분류), segmentation(분할) 목적] 사람의 시각 피질을 참고 뇌의 시각 피질은 계층적으로 연결 낮은계층은 단순한

파인튜닝 언어모델을 재학습/미세조정 Open AI는 입력 토큰(프롬프트)과 출력 토큰(응답)의 개수에 따라 금액이 결정 파라미터가 많을수록 모델은 더 복잡하고 정교한 패턴, 더 비쌈 그래프에서 엣지가 파라미터 > 고려사항 파라미터당 메모리 성능 가격 (로컬환경에서

reasoning LLMs 일반적인 LLM과 달리 주어진 질문에 답하기 전에 문제를 더 작은 단계(reasoning steps/thought processes)로 나눈다 -> reasoning(추론) 단계는 과정을 더 작은, 구조화된 추론(inference)으로 분해한

https://colab.research.google.com/drive/1Odms1w6rjeTYyDbphTVrjAgrwAUmQIQz?usp=sharing#scrollTo=VH1YCrSX6Vb- R1은 미리 정해진 답지(초기 데이터)를 주고 해당 답지를 잘 맞추게 하는