테디베어의 잡지식세상

"GPT vs BERT: 어떤 언어 모델이 어떤 상황에서 더 적합한가?BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 등과 GPT 비교 총정리"목차들어가며함께 보면 좋은 글서론본문1 대규모 언어 모델(LLM)의 개념과 역사2 GPT란 무엇인가?3 BERT와 RoBERTa: 이해 중심 언어 모델4 LLaMA: 메타(구 페이스북)의 오픈소스 대형 모델5 BLOOM: 다국어 지원의 선두주자 모델6 사전 학습 방식 비교 (Auto-regressive vs Masked LM)7 인퍼런스 속도 및 리소스 요구사항8 파인튜닝(Fine-tuning) 난이도와 접근 방식9 지원 언어 범위와 멀티모달 확장성10 어떤 모델을 어떤 상황에서 선택할까?결론태그들어가며자연어 처리(NLP) 분야가 거듭 발전함에 따라, 대규모 언..

"GPT-1에서 GPT-4까지: 언어 모델의 진화 과정과 OpenAI의 비전"목차들어가며: GPT 모델 발전의 의의GPT 이전의 언어모델 연구 흐름과 한계점GPT-1: 시초를 알린 Transformer 기반 언어 모델3.1 GPT-1의 탄생 배경3.2 파라미터 규모 및 학습 데이터 특성3.3 기존 모델 대비 GPT-1의 성능 개선 포인트GPT-2: 파라미터 수의 폭발적 증가와 언어 능력 확장GPT-3: 획기적 성능 도약, Few-shot 학습 시대의 도래GPT-3.5: 중간 단계 진화와 성능 정교화GPT-4: 멀티모달 처리와 지식 확장, 정교함의 극치모델 발전에 따른 핵심 변화 정리OpenAI의 비전과 언어모델의 미래정리: GPT-1에서 GPT-4까지, 그리고 그 너머함께 보면 좋은 글 2024.12...

[GPT란 무엇이며 왜 혁신적인가?] GPT AI 기본 개념 정리 및 활용 전략 완벽 가이드목차서론본문GPT란 무엇인가?언어 모델(Language Model)의 기본 원리Transformer 아키텍처: GPT 혁신의 핵심사전 학습(Pre-training)과 추론(Inference): GPT 작동 메커니즘미세조정(Fine-tuning): 특정 업무에 특화된 모델 구현GPT의 혁신성: 왜 주목받는가?앞으로의 전망: GPT의 진화 방향마무리태그 서론GPT 이해의 중요성인공지능(AI) 분야는 최근 몇 년간 폭발적인 성장을 거듭해오고 있으며, 그 중심에는 자연어 처리(NLP) 기술이 자리 잡고 있습니다. 특히 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 언어 모델(Languag..