YOLO Vision 2025를 놓치지 마세요!
2025년 9월 25일
10:00 — 18:00 BST
하이브리드 이벤트
언어 모델링이 고급 기술을 통해 텍스트 생성, 기계 번역 및 음성 인식과 같은 NLP 및 AI 애플리케이션에 어떻게 전력을 공급하는지 알아보세요.
언어 모델링은 인공 지능(AI)의 기본 작업이자 자연어 처리(NLP)의 핵심 구성 요소입니다. 여기에는 단어 시퀀스의 가능성을 예측할 수 있는 모델 개발이 포함됩니다. 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 언어의 패턴, 문법 및 컨텍스트를 학습합니다. 이를 통해 문장에서 다음에 나타날 단어의 확률을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 "the cat sat on the"라는 구문이 주어지면 잘 훈련된 언어 모델은 "mat"이라는 단어에 높은 확률을 할당하고 "potato"에는 매우 낮은 확률을 할당합니다. 이러한 예측 기능은 많은 언어 기반 AI 애플리케이션의 기초입니다.
언어 모델링은 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련되는 머신 러닝(ML) 내의 작업입니다. 이 프로세스는 모델에 Wikipedia 내용이나 대규모 도서 컬렉션과 같은 방대한 텍스트 데이터 세트를 제공하는 것으로 시작됩니다. 모델은 이 데이터를 분석하여 단어 간의 통계적 관계를 학습합니다.
최신 언어 모델은 딥러닝(DL)에 크게 의존하며 신경망(NN) 아키텍처를 사용하여 구축되는 경우가 많습니다. Transformer 아키텍처는 "Attention Is All You Need"라는 논문에서 소개되었으며 특히 혁신적이었습니다. 이 아키텍처는 모델이 입력 텍스트에서 서로 다른 단어의 중요도를 평가할 수 있도록 하는 어텐션 메커니즘을 사용하여 복잡하고 장거리 의존성을 캡처하고 컨텍스트를 보다 효과적으로 이해할 수 있도록 합니다. 모델의 학습에는 예측과 학습 데이터의 실제 텍스트 시퀀스 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 모델 가중치를 조정하는 과정이 포함되며, 이 과정은 역전파를 사용하여 최적화됩니다.
언어 모델의 기능으로 인해 우리가 매일 사용하는 수많은 기술에 통합되었습니다.
언어 모델링과 관련된 용어를 구별하는 것이 유용합니다.
