728x90 분류 전체보기204 LLM과 자연어처리: AI가 사람처럼 말할 수 있는 이유 1️⃣ LLM이란 무엇인가요?LLM(Large Language Model)은 수많은 텍스트 데이터를 학습해 사람처럼 말하고 글을 쓸 수 있는 AI 언어 모델입니다.대표 사례: GPT, ChatGPT, Claude, Google Gemini, 네이버 하이퍼클로바기반 기술: 딥러닝 + 트랜스포머 + 자연어처리2️⃣ LLM은 어떻게 작동하나요?수십억 문장을 학습 (뉴스, 책, 웹사이트 등)단어와 문맥 사이의 패턴을 통계적으로 분석입력된 문장에 대해 다음에 올 단어를 예측자연스러운 문장 또는 대화 생성🔧 핵심 기술 요소트랜스포머 구조: 문맥을 동시에 이해Self-Attention: 단어 간의 관계를 계산해 의미 파악토큰화(Tokenization): 텍스트를 AI가 이해할 수 있는 단위로 분해3️⃣ 자연어(Na.. 2025. 5. 24. 제이슨 자다(Jason Zada): 데이터 시대의 창작자, AI 시대의 경고자 🧠 “당신의 데이터를 본 적이 있나요?”한 남자가 당신의 페이스북 사진을 보고 미소를 짓습니다. 그리고 당신이 어디 사는지, 누구와 친구인지, 언제 무엇을 했는지를 다 알고 있어요. 그는 당신을 추적합니다. 놀랍게도 이건 AI도, 해커도 아닌 하나의 인터랙티브 영화 이야기입니다. 그리고 그 영화를 만든 사람 — 제이슨 자다입니다. 1️⃣ 누구인가? – 감정을 설계하는 크리에이터제이슨 자다는 미국의 광고 감독이자 몰입형 콘텐츠 디자이너입니다. 그는 기술과 감정을 결합한 인터랙티브 프로젝트를 통해 사용자에게 깊은 몰입을 선사하며, 디지털 윤리와 개인정보 이슈에 대한 메시지도 함께 전달하는 독특한 작가입니다.2️⃣ 대표작: Take This Lollipop (2011)🧩 개요페이스북 데이터를 실시간 연동해.. 2025. 5. 24. 텍스트 생성형 AI, 그리고 그 안의 기억력: RNN과 LSTM의 세계 🤖 “말하는 AI”는 어떻게 글을 쓸까?요즘 우리 주변에는 “말하는 인공지능”이 넘쳐납니다. ChatGPT, Bing Copilot, 네이버 하이퍼클로바 등은 사람처럼 자연스럽게 글을 만들어내는 생성형 인공지능입니다.이런 AI는 단순한 암기나 검색이 아닌, 문맥을 기억하고 새로운 문장을 예측하는 능력을 가집니다. 그 핵심에는 RNN과 LSTM이라는 인공지능 구조가 숨어 있습니다. 📌 텍스트 생성형 AI란?텍스트 생성형 AI는 기존에 학습한 데이터를 기반으로, 문맥에 맞는 새 문장, 문단, 대화를 생성하는 인공지능입니다.입력: “오늘 날씨 어때?”출력: “서울은 맑고 기온은 22도입니다.”이처럼 AI는 다음 단어가 무엇이 올지 예측하며 텍스트를 생성합니다.🔁 RNN: 텍스트를 이해하려는 첫 걸음RNN.. 2025. 5. 24. RNN과 LSTM: 인공지능의 기억력 🧠 "기억하는 인공지능"이 필요할 때우리는 대화를 할 때 앞의 말을 기억하면서 자연스럽게 이어갑니다. “나는 오늘 아침에…”라고 말하면, 다음에 나올 말은 “커피를 마셨다”일 가능성이 높죠. 이렇게 순서와 기억이 중요한 문제를 해결하는 데 쓰이는 기술이 바로 RNN과 LSTM입니다.📌 RNN이란? (Recurrent Neural Network)RNN은 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리하는 순환 신경망 구조입니다.✅ 작동 방식RNN은 이전의 출력 결과를 기억해 다음 입력과 함께 처리합니다. 예를 들어 문장 생성이나 음성 인식처럼, 과거 데이터를 기억하면서 현재를 예측합니다.📚 예시문장 자동 완성음성 인식주가 예측날씨 예보⚠️ 한계기억 유지 시간이 짧고, 학습 시 기울기 소실(Gradient Vanis.. 2025. 5. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 51 다음
