인공지능(LLM 구축)

GAN(Generative Adversarial Networks)은 훈련 데이터의 명시적인 확률 밀도 함수를 사용하지 않는다. 대신에 GAN은 생성자(generator)와 식별자(discriminator)로 알려진 두 개의 신경망(neural networks)을 사용하는 게임이론(game-theoretic) 접근 방식을 취합한다. 생성자는 무작위한 잡음을 입력으로 받아 실제 데이터와 유사한 가짜 샘플을 생성하려고 하며 식별자는 실제와 생성된 샘플을 구분하려고 한다. 생성자와 식별자는 이 게임을 반복적으로 진행하며, 생성자는 식별자를 속이기 위해 샘플을 개선하고, 식별자는 실제와 생성된 샘플을 정확히 구분하는 방법을 학습한..

안녕하세요. 우리의 인공지능 항해사 유로젠입니다. 이번에는 Generative Adversarial Network (GAN) 모델의 개념에 대해 이야기하려고 합니다. GAN(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)이란 비지도학습에 사용되는 머신러닝 프레임워크의 한 종류이다. GAN은 Generative Adversarial Networks 의 줄임말로, Generative Model의 한 종류입니다. 우리말로는 적대적 생성 신경망이라고 합니다. GAN은 실제에 가까운 이미지나 사람이 쓴 것과 같은 글 등 여러 가짜 데이터들을 생성하는 모델입니다. 1. GAN 배경 및 개요 ○ GAN (Generative Adversarial Network: 생산적 적대 신경망)은 ..

안녕하세요, 여러분! 우리의 인공지능 항해사 유로젠입니다. 오늘은 현대 정보 검색 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 기술 중 하나, 라마인덱스에 대해 알아보려고 합니다. 라마인덱스는 기존의 검색 방식을 뛰어넘어 새로운 차원에서 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 흥미로운 기술입니다. 개요: 우리는 날이 갈수록 방대한 양의 정보와 데이터에 직면하고 있습니다. 이에 따라 효율적이고 정확한 정보 검색은 더욱 중요해지고 있습니다. 라마인덱스는 이러한 요구를 충족시키기 위해 개발된 혁신적인 검색 기술로, 다양한 분야에서 활용 가능한 다차원 검색을 제공합니다. 라마인덱스란 무엇인가? 라마인덱스는 기본적으로 라마(람)라는 단어에서 유래된 것으로, 라마의 다리가 어떻게 굽히고 움직이느냐에 따라 다양한 방향으로 나아갈 수 있..

안녕하세요. 우리의 인공지능 항해사 유로젠입니다. 이번에는 현대 디지털 시대를 주도하는 혁신 중 하나로 꼽히는 GPT에 대해 이야기하려고 합니다. GPT, 즉 Generative Pre-trained Transformer은 인공 지능 언어 모델의 최신 성과로, 우리의 일상 속에서 더 아주 깊이 많은 영향을 미치고 있습니다. GPT란 무엇인가요? GPT는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, GPT-3까지 진화한 최신 버전은 1750억 개의 매개 변수를 가지고 있습니다. 이 모델은 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 지닌다는 특징으로 유명합니다. 이는 텍스트 생성, 번역, 대화, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 작업에서 놀라운 성과를 보여줍니다. * 이미지를 생성하는 기술 중에 가장 주목받는..