텍스트생성2 변환기 기반 모델 BERT와 GPT에 대한 완벽 가이드 변환기 기반 모델 BERT와 GPT에 대한 완벽 가이드변환기 기반 모델인 BERT와 GPT는 자연어 처리(NLP)에서 딥러닝 혁신을 이끄는 대표적인 모델입니다. 두 모델 모두 "변환기(Transformer)" 아키텍처를 기반으로 하며, 언어 처리의 다양한 과제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 이 가이드에서는 BERT와 GPT의 주요 특징, 변환기 아키텍처의 기본 개념, 그리고 실제 응용 사례를 통해 실무에서의 활용 방안을 설명합니다.변환기 아키텍처 개요변환기 아키텍처의 발전변환기 아키텍처는 구글이 2017년에 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 제안되었습니다. 기존 언어 모델들은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long S.. 2024. 11. 7. 효과적인 자연어 생성(NLG)의 모든 것: 이해와 활용 방법 자연어 생성(NLG)이란 무엇인가자연어 생성(NLG)은 인공지능(AI)이 데이터를 기반으로 인간이 작성한 것처럼 자연스러운 텍스트를 자동으로 생성하는 기술입니다. NLG는 단순히 글을 생성하는 것 이상의 의미를 가지고 있으며, 다양한 맥락에서 사용자의 의도와 정보를 이해하고, 특정 목적에 맞춰 문장 구조와 어휘를 조정하여 원하는 문체로 텍스트를 생성할 수 있습니다. 특히 NLG는 복잡한 데이터 분석 결과를 간단한 문장으로 요약하여 제공할 수 있어, 데이터 활용의 효율성을 크게 높입니다.NLG의 주요 기능과 특징데이터 분석과 텍스트화자연어 생성의 핵심 기능 중 하나는 데이터의 시각적 정보를 텍스트로 변환하는 것입니다. 예를 들어 통계 자료, 차트나 그래프의 데이터를 텍스트로 표현할 수 있으며, 이를 통해 .. 2024. 11. 5. 이전 1 다음