인공신경망2 언어모델의 정의와 종류 1. 정의 언어 모델(LM, Language Model)은 입력값(자연어, 보통은 사용자의 문장)을 기반으로 통계학적으로 가장 적절한 출력값을 출력하도록 학습된 모델이다. 언어 모델의 시초는 20세기 초까지 거슬러 올라가지만 오늘날 회자되는 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)이 본격적으로 부상한 시점은 인공 신경망(ANN: Aritificial Neural Network)이 도입된 이후다. 언어모델은 크게 통계학 기반과 인공신경망 기반으로 나눠 볼 수 있는데, 현 시점에서는 후자가 더 대중적으로 쓰이며, LLM은 인공신경망 중에서도 특히 2017년에 등장한 트랜스포머(Transformer) 심층 신경망 아키텍처는 비지도학습 방식의 아키텍처로 이루어져있다. 이 트랜스포머 아키.. 2024. 5. 26. 인공지능 신경망의 정의와 종류(CNN, RNN, VAE, LSTM,GAN) 1. 정의 인공신경망(Artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층 퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 지도 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 지도학습과 지도 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습으로 나뉘어 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 .. 2024. 5. 25. 이전 1 다음
