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인공지능 강화학습의 개념과 기본 원리 최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 다양한 분야에서 혁신을 불러일으키고 있습니다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning)은 자율주행, 게임 AI, 로봇 공학 등에서 두각을 나타내며 주목받고 있습니다. 강화학습은 AI가 마치 인간처럼 시행착오를 거치며 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는 기법입니다. 이번 글에서는 강화학습의 개념과 기본 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 보겠습니다.목 차1. 강화학습의 개념2. 강화학습의 기본 원리 1. 강화학습의 개념강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 알고리즘입니다. 사람이 자전거를 배우듯이, AI도 시행착오를 거치며.. 2024. 12. 8.
LLM 구조와 작동 원리 대규모 언어 모델의 구조와 작동 원리는 최신 기술과 알고리즘의 집약체라 할 수 있습니다. 트랜스포머 구조와 셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 하는 LLM은 방대한 데이터에서 언어의 규칙과 패턴을 학습하며, 이를 바탕으로 인간 수준의 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 앞으로도 LLM의 발전은 더 높은 수준의 이해력과 정확성을 목표로 나아갈 것입니다.목 차1. LLM의 구조2. LLM의 작동원리  1. LLM의 구조대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 구조는 인공지능과 자연어 처리를 위해 개발된 ‘트랜스포머(Transformer)’ 아키텍처에 바탕을 두고 있습니다. 트랜스포머는 기존 순환 신경망(RNN)이나 장단기 기억 네트워크(LSTM)에서의 문제를 해결하고, 더욱 방대.. 2024. 11. 14.
LLM의 발전과정과 역사 대규모 언어 모델은 이제 NLP와 AI 분야의 핵심적인 기술로 자리 잡았습니다. 초기의 통계 기반 모델에서 시작해, 트랜스포머와 사전 학습을 통한 고도화된 모델로 발전한 LLM의 역사와 발전과정에 대하여 알아보겠습니다.목 차1. LLM의 발전과정2. LLM의 역사 1. LLM의 발전과정대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 발전은 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 분야에서 중요한 기술적 전환을 가져왔습니다. 특히 인공지능의 성능이 개선되고, 데이터를 다루는 기술과 컴퓨팅 파워가 발전하면서 LLM도 비약적으로 성장하게 되었습니다. ① 초창기 NLP 모델에서 통계 기반 언어 모델로의 전환초기 NLP 모델은 규칙 기반 접근을 통해 언어를 다뤘습니다. 그러나 이러한 모델은 복잡.. 2024. 11. 12.
LLM(대규모 언어 모델)의 개념과 역할 대규모 언어 모델(LLM)은 이제 많은 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. LLM은 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간과의 상호작용을 강화하고 데이터 분석의 효율성을 높이는 데 기여하며, 더 나아가 창의적인 콘텐츠 제작에도 중요한 역할을 하고 있습니다.LLM의 개념과 역할에대하여 알아보겠습니다.목 차1.  LLM의 개념 2.  LLM의 역할   1. LLM의 개념대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 인공지능과 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 역할을 담당하는 언어 모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 자연스러운 언어 생성과 이해를 가능하게 합니다. 구글의 Gemini, 오픈AI의 GPT 시리즈 등이 대표적인 예입니다. 이 모델들은 텍스트데.. 2024. 11. 11.

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