언어 모델링이 고급 기술을 통해 텍스트 생성, 기계 번역, 음성 인식과 같은 NLP 및 AI 애플리케이션을 어떻게 지원하는지 알아보세요.
언어 모델링은 인공 지능(AI) 의 기본 작업이자 자연어 처리(NLP)의 핵심 구성 요소입니다. 여기에는 일련의 단어의 가능성을 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것이 포함됩니다. 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 언어의 패턴, 문법, 문맥을 학습하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 주어진 단어가 문장에서 다음에 나타날 확률을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 "고양이는 매트 위에 앉았다"라는 문장이 주어졌을 때 잘 훈련된 언어 모델은 "매트"라는 단어에는 높은 확률을, "감자"라는 단어에는 매우 낮은 확률을 할당할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 많은 언어 기반 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다.
언어 모델링은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 모델을 훈련시키는 머신 러닝(ML) 내의 작업입니다. 이 과정은 위키피디아의 내용이나 대규모 도서 컬렉션과 같은 방대한 텍스트 데이터 세트를 모델에 공급하는 것으로 시작됩니다. 이 데이터를 분석하여 모델은 단어 간의 통계적 관계를 학습합니다.
최신 언어 모델은 딥 러닝(DL) 에 크게 의존하며 신경망(NN) 아키텍처를 사용하여 구축되는 경우가 많습니다. "주의만 있으면 충분하다 "라는 논문에서 소개된 Transformer 아키텍처는 특히 혁신적이었습니다. 이 아키텍처는 모델이 입력 텍스트에서 여러 단어의 중요도를 평가할 수 있는 주의 메커니즘을 사용하여 복잡하고 긴 범위의 종속성을 포착하고 문맥을 보다 효과적으로 이해할 수 있게 해줍니다. 이 모델의 훈련에는 내부 모델 가중치를 조정하여 예측과 훈련 데이터의 실제 텍스트 시퀀스 간의 차이를 최소화하는 과정이 포함되며, 이 과정은 역전파를 사용하여 최적화됩니다.
언어 모델의 기능 덕분에 우리가 매일 사용하는 수많은 기술에 언어 모델이 통합되었습니다.
언어 모델링과 관련 용어를 구분하는 것이 도움이 됩니다:
