총 21개
-
GPT란 대체 무엇?2025.05.081. GPT 개요 GPT는 대규모 언어 모델로, 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습되었습니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 2. GPT의 활용 GPT는 챗봇 및 가상 비서, 기계 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 답변하는 등 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다. 3. GPT의 작동 원리 GPT는 단어와 구 사이의 통계적 관계를 학습하고, 단어의 의미에 대한 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이는 자동 완성과 유사한 방식으로 작동합니...2025.05.08
-
4차산업혁명 Chat GPT의 발전과정 전망2025.05.121. Chat GPT의 정의 Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, Open AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 언어모델입니다. 언어모델은 현재 알고 있는 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하여 생성하는 함수입니다. Chat GPT는 생산적이고 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 2. Chat GPT의 발전과정 Chat GPT는 Instruct GPT -> GPT-3.5 -> GPT 1 -> GPT 2 -> GPT 3 -> Chat GPT 순으로 발전해왔습니다. 모...2025.05.12
-
Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
-
Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
-
딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
-
ChatGPT 배경과 활용2025.05.051. ChatGPT 개요 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 2021년 이전에 배운 대규모 데이터셋을 사용하여 학습되었습니다. 이 모델은 13억 개의 매개 변수를 가지며, 이는 GPT-3 모델에서 사용된 매개 변수의 약 116배에 해당합니다. 2. ChatGPT의 활용 ChatGPT는 인공지능 연구자들이 대화형 인공지능을 개발하는 데 필요한 자원을 제공합니다. 또한, ChatGPT는 챗봇, 자동 응답 시스템, 자동 번역 시스템 등 다양한 응용 ...2025.05.05
-
Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라2025.01.171. Chat GPT의 기본 아키텍처 Chat GPT의 근간이 되는 기술적 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Chat GPT의 기본 아키텍처를 구성하는 주요 요소들을 살펴봅니다. 트랜스포머 모델의 구조, 자기 주의 메커니즘, 다중 헤드 어텐션 등이 핵심적인 역할을 합니다. 2. 대규모 언어 모델 학습 방법 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 과정은 매우 복잡하고 정교합니다. 이 섹션에서는 사전 학습과 파인튜닝, 비지도 학습의 활용, 강화 학습을 통한 개선 등 Chat GPT의 학습 방법에 대해 ...2025.01.17
-
단순언어장애의 정의 및 언어구성요소의 특성을 설명하고 단순언어장애아동의 언어발달 중재방법과2025.01.111. 단순언어장애 단순언어장애는 인지능력이나 지적능력, 청력, 신경학적 등에 문제가 없음에도 언어발달에 문제를 보이는 경우를 말한다. 단순언어장애 아동은 초기 낱말 산출, 의미 관계, 구문적 특성, 형태적 특성, 음운적 특성, 화용 및 담화적 특성 등에서 일반 아동들과 차이를 보인다. 단순언어장애 아동을 중재하기 위해서는 말 이해가 어려운 경우 적절한 질문을 통해 말을 이끌어내고, 또래들이 놀리는 경우 교사가 적절하게 설명해주어야 하며, 교사 자신이 언어 모델이 되어야 한다. 단순언어장애 아동의 언어발달을 원활하게 하고 타인과 적절...2025.01.11
-
자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
-
영유아의 발달 특성을 고려한 유아언어교육의 지도 방법2025.05.071. 언어교육의 중요성 언어교육은 유아들의 의사소통 능력을 향상시키고, 다른 학습 과정을 위해 필수불가결한 분야라고 할 수 있다. 언어교육을 통해 유아들은 표현 언어와 수용 언어 능력을 동시에 습득할 수 있다. 2. 영유아 발달 특성 영아기에는 특정 단어에 대한 선택적 반응이 나타나고, 걸음마기에는 두 단어 이상을 조합하여 의사를 표현할 수 있으며, 유아기에는 혼잣말을 통해 자기 행동을 통제하고 내적 언어로 변화하게 된다. 3. 영아기 언어교육 지도방안 영아가 소리를 내면 즉시 반응해 주어 대화의 능력을 발달시킬 수 있다. 영아가 ...2025.05.07
1 / 3
