LLM(대규모 언어 모델) LLM(대규모 언어 모델)이란?
LLM(대규모 언어 모델)이란?
LLM(대규모 언어 모델)은 텍스트의 이해와 분석을 중심으로 하는 고급 AI 기술입니다. 자연어의 복잡성을 이해할 수 있어 기존의 기계 학습 알고리즘보다 더 정확합니다. LLM은 이러한 수준으로 언어의 원리를 파악하기 위해 책, 기사 등 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 거대한 양의 텍스트를 처리함으로써 의미 있는 응답을 생성하고 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. LLM은 번역, 질문에 대한 답변 제공, 텍스트 완료 작업 등에서 많이 사용하게 되었습니다. 앞으로 더 많은 발전을 통해 더욱 강력한 언어 모델을 기대할 수 있습니다.
- LLM(대규모 언어 모델)의 학습 과정
- LLM 사용 사례
- LLM의 이점
- 대규모 언어 모델의 위험 요인
- HPE와의 파트너십을 통해 얻을 수 있는 이점
LLM(대규모 언어 모델)의 학습 과정
LLM(대규모 언어 모델)의 학습 과정은 다음과 같은 몇 가지 단계로 구성됩니다.
- 데이터 수집: 다양한 소스에서 다양한 텍스트 데이터 세트를 수집합니다.
- 전처리: 수집한 텍스트 데이터를 정리 및 표준화합니다.
- 토큰화: 전처리한 텍스트를 토큰이라는 작은 단위로 나눕니다.
- 아키텍처 선택: 트랜스포머 모델 등 적절한 딥 러닝 아키텍처를 선택합니다.
- 교육: 해당 모델이 데이터를 학습하게 하는 실제 훈련 과정입니다.
- 결과 개선: 수정과 세부 조정을 통해 모델을 최적화합니다.
- 평가: 모델의 결과물과 정확도를 평가합니다.
- 배포: 사용할 실제 시스템에 모델을 배포합니다.
