728x90 반응형 Transformer3 LLM이 이해하는 언어: 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해 방식 LLM이 이해하는 언어: 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해 방식1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인간과의 자연스러운 대화를 가능하게 하는 AI 기술의 핵심이다. 하지만 LLM이 실제로 언어를 이해하는 방식은 인간과 다르며, 토큰화(Tokenization) 및 문맥 이해(Context Comprehension) 과정을 통해 언어를 처리한다.본 글에서는 LLM이 언어를 인식하고 분석하는 과정, 특히 토큰화 기법과 문맥을 이해하는 방식을 심층적으로 분석한다.2. 토큰화(Tokenization): LLM의 언어 입력 방식2.1 토큰화란?토큰화(Tokenization)는 LLM이 텍스트를 처리할 수 있도록 단어, 부분 단어, 혹은 문자 단위로 나누는 과정이다... 2025. 2. 4. 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. 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. 이전 1 다음 728x90 반응형
