728x90 반응형 전체 글74 LLM의 발전 과정: GPT-1에서 GPT-4까지, 그리고 미래 전망 LLM의 발전 과정: GPT-1에서 GPT-4까지, 그리고 미래 전망1. 서론인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 성능도 비약적으로 향상되고 있다. 특히 OpenAI의 GPT 시리즈는 LLM의 발전을 대표하는 중요한 사례로, 초기 GPT-1부터 최신 GPT-4까지의 발전 과정은 인공지능 기술의 진화를 잘 보여준다. 본 글에서는 GPT 모델의 발전 과정과 기술적 진보, 그리고 향후 전망을 전문가의 시각에서 분석한다.2. GPT 모델의 발전 과정2.1 GPT-1: 언어 모델의 시초 (2018년)GPT-1(Generative Pre-trained Transformer 1)은 2018년 OpenAI에서 발표한 최초의 GPT 모델로, 트랜스포머.. 2025. 1. 30. LLM(대형 언어 모델)이란? 개념과 작동 원리 LLM(대형 언어 모델)이란? 개념과 작동 원리1. 서론최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA와 같은 대형 언어 모델은 자연어 처리(NLP)의 혁신을 주도하고 있으며, 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이 글에서는 LLM의 개념, 작동 원리, 훈련 방식, 그리고 한계점과 미래 전망까지 전문가의 시각에서 심층적으로 분석한다.2. LLM(대형 언어 모델)이란?LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델이다. 일반적인 머신러닝 모델과 달리, 수십억 개 이상의 매개.. 2025. 1. 30. 딥시크(DeepSeek) V3 등장 최근 AI 업계에서 주목받는 모델 중 하나인 딥시크(DeepSeek) V3는 중국의 AI 스타트업 딥시크가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로, 성능과 효율성 면에서 큰 혁신을 이루었습니다. 이번 글에서는 딥시크 V3의 주요 특징과 성능, 그리고 기술적 혁신에 대해 자세히 살펴보겠습니다. https://www.deepseek.com/ 딥시크 V3의 주요 특징모델 규모: 딥시크 V3는 6,710억 개의 매개변수를 보유한 초대형 언어 모델로, 이는 메타의 라마 3.1(405B)보다 약 1.5배 큰 규모입니다.컨텍스트 길이: 128,000개의 토큰을 처리할 수 있는 긴 컨텍스트 이해 능력을 갖추고 있어, 복잡한 문맥을 효과적으로 파악합니다.다양한 작업 수행 능력: 코딩, 번역, 에세이 작성, 수학 문제 해결.. 2025. 1. 29. 컨텍스트 기반 자연어 처리(NLP) 기술의 진화 컨텍스트 기반 자연어 처리(NLP) 기술의 진화 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인공지능(AI) 기술의 핵심 분야 중 하나로, 인간의 언어를 이해하고 처리하는 역할을 합니다. 특히 최근 몇 년간 NLP 기술은 컨텍스트(Context)를 이해하는 방향으로 발전하며, 단순한 문법적 분석을 넘어 문맥을 파악하고 의미를 해석하는 수준에 도달했습니다. 이는 BERT, GPT와 같은 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)의 등장과 함께 가능해졌습니다. 본 글에서는 컨텍스트 기반 NLP 기술이 어떻게 발전해왔으며, 주요 기법과 활용 사례를 중심으로 그 진화를 살펴보겠습니다.1. 전통적인 NLP 접근 방식초기 NLP 기술은 규칙 기반 및 통계적 기법을 활용하여 문장을 분석하는 .. 2025. 1. 29. AI 기반 예측 모델에서의 설명 가능성(XAI) 확보 방법 AI 기반 예측 모델에서의 설명 가능성(XAI) 확보 방법 AI 기술이 점점 발전하면서 예측 모델의 정확도는 향상되고 있지만, 이러한 모델이 왜 특정한 결정을 내렸는지를 이해하는 것은 여전히 어려운 문제입니다. 특히 금융, 의료, 법률과 같은 고위험 분야에서 AI의 투명성과 신뢰성을 확보하는 것은 필수적입니다. 설명 가능 AI(XAI, Explainable AI)는 AI 모델의 의사결정 과정을 해석하고 이해할 수 있도록 돕는 기술로, AI 신뢰성 강화와 함께 법적, 윤리적 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 AI 기반 예측 모델에서 XAI를 확보하는 다양한 방법을 살펴보고, 실제 사례를 통해 실용적인 접근 방안을 제시하겠습니다.1. 설명 가능 AI(XAI)의 필요성 AI 모델이 점점.. 2025. 1. 29. AI 모델 배포 기술 그리고 MLOps의 구조와 사례 AI 모델 배포 기술: MLOps의 구조와 사례 AI 기술이 급속도로 발전하면서, AI 모델을 개발하는 것뿐만 아니라 이를 안정적이고 효과적으로 배포 및 운영하는 과정의 중요성이 대두되고 있습니다. MLOps(Machine Learning Operations)는 AI 모델 개발과 배포, 운영을 체계화하는 데 필수적인 접근 방식으로, 소프트웨어 개발 분야의 DevOps와 유사한 개념을 기반으로 합니다. 이번 글에서는 MLOps의 구조와 그 역할, 실제 사례를 통해 AI 모델 배포의 주요 기술과 효과를 알아보겠습니다. 1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델의 수명 주기를 관리하기 위해 개발된 일련의 프로세스와 도구를 의미합니다. 이는 데이터 준비, 모델 학습, 모델 검증, 배포 및 모니터링을 .. 2025. 1. 27. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 다음 728x90 반응형
