728x90 반응형 LLM16 LLM이 작동하는 원리: Transformer 아키텍처와 자기 회귀적 학습 LLM이 작동하는 원리: Transformer 아키텍처와 자기 회귀적 학습1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 이해 및 생성에서 혁신을 이루며 다양한 산업에서 활용되고 있다. 그 핵심 기술은 Transformer 아키텍처와 **자기 회귀적 학습(Autoregressive Learning)**이다.본 글에서는 LLM이 작동하는 원리, Transformer 모델의 구조, 자기 회귀적 학습 방식을 심층적으로 분석하고, 이를 통해 LLM이 어떻게 텍스트를 예측하고 생성하는지 전문가의 시각에서 살펴본다.2. Transformer 아키텍처의 기본 개념2.1 Transformer란?Transformer는 Google이 2017년 논문 ‘Attention is All You.. 2025. 2. 4. LLM 파인튜닝(Fine-tuning) vs 프롬프트 엔지니어링: 어떤 방식이 효율적일까? LLM 파인튜닝(Fine-tuning) vs 프롬프트 엔지니어링: 어떤 방식이 효율적일까?1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 강력한 AI 도구로 자리 잡았다. 하지만 특정 비즈니스 또는 응용 분야에 맞게 모델을 최적화하려면 두 가지 주요 방법이 있다: 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering).두 방식 모두 LLM을 특정 도메인에 맞게 조정하는 방법이지만, 각 접근법은 비용, 유연성, 유지보수 등의 측면에서 차이가 있다. 본 글에서는 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이점, 장단점, 적용 사례를 비교하여 어떤 방식이 더 효율적인지 전문가의 시각에서 분석한다.2. 파인튜닝(Fi.. 2025. 2. 4. LLM과 기존 AI 모델의 차이점: RNN, CNN과 비교 분석 LLM과 기존 AI 모델의 차이점: RNN, CNN과 비교 분석1. 서론최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서, 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 기존의 AI 모델들과 어떻게 차별화되는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 AI 모델인 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN)과 비교하여 LLM이 가진 장점과 한계를 심층적으로 분석하고자 한다. 본 글에서는 LLM과 기존 AI 모델의 구조적 차이, 성능 차이, 활용 방식 등을 전문가의 시각에서 비교 분석한다.2. 기존 AI 모델: RNN과 CNN2.1 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)RNN은 시퀀스 데이터(연속된 데이터)를 다룰 수 있도록 설계된 신경망 구조로, 특히 자연어 처.. 2025. 1. 31. 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. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
