))
인공 지능의 세계 - 대규모 언어 모델이란 무엇입니까?
Manage episode 365766311 series 2948249
Contenido proporcionado por Reggie Rice and Vision Associates LLC. Todo el contenido del podcast, incluidos episodios, gráficos y descripciones de podcast, lo carga y proporciona directamente Reggie Rice and Vision Associates LLC o su socio de plataforma de podcast. Si cree que alguien está utilizando su trabajo protegido por derechos de autor sin su permiso, puede seguir el proceso descrito aquí https://es.player.fm/legal.
지난 10년 동안 이 분야에서 상당한 발전을 이끈 AI의 점진적인 발전에 대한 간략한 개요입니다.딥 러닝: 지난 10년 동안 신경망, 특히 딥 러닝의 부활이 나타났습니다. AI 발전. 이미지 인식을 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 자연어 처리를 위한 RNN(Recurrent Neural Networks) 및 변환기와 같은 새로운 기술의 개발은 다양한 작업에서 AI의 성능을 크게 향상시켰습니다. AI 모델 훈련을 위한 스케일 데이터 세트는 성능 향상에 중요한 역할을 했습니다. 이러한 데이터 세트는 보다 복잡한 모델의 교육을 용이하게 하여 다양한 예제에서 학습하고 새로운 상황에 일반화할 수 있도록 합니다. 계산 능력: 특히 그래픽 처리 장치(GPU) 및 Tensor와 같은 특수 하드웨어의 출현으로 계산 능력이 향상되었습니다. 처리 장치(TPU)를 통해 연구자는 더 크고 심층적인 신경망을 훈련할 수 있어 AI의 급속한 발전에 기여했습니다. 전이 학습: 전이 학습과 같은 기술로, 대규모 데이터 세트에서 모델을 사전 훈련하고 이를 미세 조정합니다. 특정 작업을 통해 AI 모델은 상대적으로 적은 양의 작업별 데이터로 최첨단 성능을 달성할 수 있습니다.LLM(Large Language Models): 지난 몇 년 동안 OpenAI의 GPT-3과 같은 더 강력한 언어 모델. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약 및 질문 답변을 포함하여 다양한 NLP 작업에서 놀라운 기능을 보여주었습니다.
12 episodios
Compartir
