반응형 llm4 생성형 AI 모델, LLM 모델 생성 및 구조부터 성능 최적화와 학습 전략 방법 #1 이번 글에서는 생성형 AI 모델의 기본적인 구조와 모델을 생성하고, 모델의 성능을 향상하기 위해 효율적으로 훈련하는 다양한 학습 방법과 최적화 기법들을 정리해 보겠습니다. 생성형 AI 모델의 핵심 아키텍처 LLM의 기반 트랜스포머 (Transformer)현재 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 아키텍처입니다. '어텐션 메커니즘'을 통해 입력 시퀀스 내의 요소들 간의 관계를 효율적으로 학습하며, 텍스트 생성에서 압도적인 성능을 보여줍니다. 최근에는 이미지(비전 트랜스포머, ViT), 음성, 비디오 생성 분야로도 활용 범위가 확장되고 있습니다.GAN (Generative Adversarial Networks)생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며.. 2025. 6. 16. DeepSeek-R1에 대해 #1 : 대형 언어 모델의 추론 능력을 강화하는 강화학습 기법 리뷰 오늘은 최근 생성형 인공지능 시장에 파란을 일으킨 딥씨크(DeepSeek)와 관련한 내용 중 가장 최근 릴리즈된 DeepSeek-R1 모델의 논문의 내용을 요약해 보겠습니다. 대형 언어 모델의 추론 능력을 강화하는 강화학습 기법 리뷰 - DeepSeek-R1DeepSeek 홈페이지에서 공개된 DeepSeek-R1 관련한 paper인 "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning"을 분석한 후, 핵심 내용을 요약해 보겠습니다.그전에, 개인적인 판단으로 이 논문은 어떤 공식적인 학회에서 발표된 논문은 아닌 것으로 보입니다. 때문에 딥씨크 자체적인 paper로 생각하고 내용을 요약했음을 밝힙니다. .. 2025. 2. 10. LangChain 튜토리얼 #1: ChatGPT와 함께하는 실용적인 Python 예제 오늘은 최근 LangChain에 대해 알아보려고 합니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 쉽게 만들어주는 프레임워크인데요, 특히 ChatGPT와 같은 강력한 AI 모델과 함께 사용하면 정말 놀라운 결과를 만들어낼 수 있습니다. LangChain이란 무엇인가요?LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 다양한 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 복잡한 AI 기능을 쉽게 구현할 수 있어요. 예를 들어, 문서 요약, 질문-답변 시스템, 챗봇 등을 만들 수 있습니다.LangChain의 주요 특징은 다음과 같습니다.모듈성: 다양한 컴포넌트를 조합하여 원하는 기능을 만들 수 있습니다.통합성: Chat.. 2024. 9. 2. LLM과 SLM 비교, 언어 모델의 트랜스포머 아키텍처와 응용 분야 #49 인공지능(AI)은 지난 몇 년 동안 급격한 발전을 이뤄왔으며, 그 중에서도 언어 모델(Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 중점을 두고, 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이 글에서는 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)의 개념을 소개하고, 이들 모델이 어떻게 다른지, 그리고 각각의 강점과 약점은 무엇인지 살펴보겠습니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 소규모 언어 모델(SLM)LLM(Large Language Model)LLM은 '대규모 언어 모델'로 번역되며, 매우 큰 데이터 세트를 사용해 훈련된 인.. 2024. 8. 12. 이전 1 다음 반응형
