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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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공공기관 ChatGPT에 관한 이해2025.05.011. ChatGPT 기술 개요 ChatGPT는 대화형 AI 기술(LLMs 대화형 인공지능)로, OpenAI에서 개발했으며 2022년 11월 30일 베타테스트로 출시되었습니다. ChatGPT의 목적은 질문 또는 문의에 관한 유용한 답변을 제공하는 것입니다. 장점으로는 데이터 기반의 폭넓은 지식, 높은 정확성, 다국적 언어 학습, 지속적 학습 등이 있습니다. 단점으로는 과거 데이터 기반의 편향된 정보 제공 가능성, 공감 및 감성 지능 부족, 맥락 또는 어투에 관한 제한된 이해 등이 있습니다. 2. ChatGPT 사용방법 ChatGPT는...2025.05.01
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PC활용_구글 CEO 선다 피차이는 양자 컴퓨터에 대한 중요성을 언급했다. 양자 컴퓨터의 정의와 최근 이슈 및 각 나라의 발전 동향에 대해 정리하여 제출하시오.2025.04.291. 양자 컴퓨터 양자 컴퓨터는 현재의 컴퓨터는 정보를 처리하는 원리를 기반으로 하여 '양자'라는 새로운 성질을 더하여서 기능을 향상시킨 컴퓨터이다. 중첩은 하나의 입자에 여러 가지의 상태가 확률적으로 동시에 존재한다는 것을 말한다. 양자 얽힘은 한 번 짝을 이뤄서 얽혀져 있는 둘 이상의 입자는 멀리 떨어져 있다고 하여도 어느 한 입자의 상태가 변화를 하면, 동시에 멀리 떨어져 있는 다른 입자에게도 반응을 보이는 특성을 가지고 있다. 양자 상태는 측정을 하기 전에는 정확하게 알 수 없고, 중첩의 상태로 표현이 되어서 결과를 확률적으...2025.04.29
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ChatGPT란2025.04.281. ChatGPT ChatGPT(Conversational Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 모델입니다. 인간이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 2018년에 처음 소개되었으며 이후 다양한 버전으로 업데이트되었습니다. ChatGPT의 최신 버전인 ChatGPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있으며 언어 번역, 질문 답변 및 텍스트 완성과 같은 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습...2025.04.28
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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챗지피티를 활용한 업무 TIP2025.05.051. ChatGPT 란? ChatGPT는 구글 등 기존의 검색 서비스가 정보를 보여주는 데 그쳤다면, 정보를 순식간에 정제된 텍스트로 생성할 수 있는 언어 생성형 모델입니다. OpenAI에서 2022년 11월 30일 처음 공급했으며, 2023년 1월 30일 1억 명의 일반 대중에게 공개되었습니다. 인간 같은 텍스트를 생성할 수 있고 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있지만, 출처 인용, 품질 및 신뢰성 등의 한계가 있습니다. 2. ChatGPT 활용 방법 ChatGPT를 활용하여 퀴즈 만들기, 간단한 보고자료 제작, 전문자료 정리, 유튜브/...2025.05.05
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Perplexity AI란?2025.05.081. Perplexity AI Perplexity AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자 질문에 정확한 답변을 제공하는 AI 기반 검색 엔진입니다. Perplexity AI는 기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 사용하는 챗봇으로, 사용자 질문에 응답합니다. Perplexity AI는 다양한 질문에 대한 자세한 답변을 제공하며 계정 가입이 필요 없고 이동 중에도 원활한 액세스를 제공하는 전용 모바일 앱이 있습니다. Perplexity AI의 컨텍스트 이해 능력은 다른 AI 앱과 차별화되며 대화의 컨텍스트를 기반으로 개인화된 답변을...2025.05.08
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[AI 인공지능] Chat GPT로 시작된 생성형AI의 현황, 가능성, 한계, 미래전망2025.05.101. 생성형 AI 현황 ChatGPT와 같은 생성 인공 지능(AI) 모델은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 다양한 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 딥 러닝 기술로 구동되는 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 사람과 같은 텍스트 응답을 생성하는 데 놀라운 발전을 보여주었습니다. 그들은 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받아 일관성 있고 문맥적으로 관련된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 2. 생성형 AI 잠재력 제너레이티브 AI 모델은 잠재적인 응용 분야가 광범위합니다. 고객 서비스, 가상 비서...2025.05.10
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언어의 영역별 구분: 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.291. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 분야로, 단어와 문장의 의미를 분석하고 해석하는 데 중점을 둔다. 의미론은 언어의 기본적인 의미 단위인 의미소(모픽)와 의미 단위 간의 관계를 규명하며, 단어 간의 동의어, 반의어, 다의어 등의 의미 관계를 탐구한다. 의미론적 연구는 자연어 처리(NLP) 분야에서도 중요한 역할을 한다. 2. 음운론 음운론은 언어의 음소와 음운 구조를 연구하는 분야로, 언어의 소리 체계와 소리 간의 관계를 분석한다. 음운론은 음소의 배열, 음운 변화, 음운 규칙 등을 다루며, 이는 언어의 발음 ...2025.01.29
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