본문 바로가기

BERT5

BERT 기반 자연어 이해 모델의 모든 것 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 혁신적인 구조를 통해 자연어 이해의 새로운 지평을 열었습니다. 기존 모델들과는 달리, BERT는 양방향(bidirectional)으로 문맥을 이해하는 Transformer 구조를 채택해, 텍스트의 앞뒤 문맥을 동시에 분석할 수 있습니다. 이를 통해 검색엔진, 번역기, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 검색엔진 최적화(SEO) 작업에서도 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.이 글에서는 BERT의 기본 개념부터 구조적 특징, 작동 원리, 장단점, 응용 사례와 관련 모델까지 폭넓게 살펴봅니다. 또한 DistilBERT, RoBER.. 2024. 12. 19.
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.
다양한 작업을 동시에 수행하는 멀티태스킹 학습의 모든 것 멀티태스킹 학습(Multi-task Learning, MTL)은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 기법 중 하나로, 다양한 작업을 하나의 모델에서 동시에 학습함으로써 서로 연관된 정보와 특징을 공유하는 학습 방법입니다. MTL의 목적은 한 작업에서의 학습 경험이 다른 작업에도 유익하게 작용하도록 하여 전반적인 성능을 향상시키는 것입니다. 이러한 기법은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하며, 특히 제한된 데이터로도 효율적인 결과를 낼 수 있다는 강점을 가집니다.여러 모델을 따로 학습하는 대신, 멀티태스킹 학습은 공유된 표현을 통해 더 나은 일반화 성능을 제공합니다. 예를 들어, 감정 분석과 주제 분류를 동시에 수행하는 모델은 두 작업의 정보가 서로 보완되며 성능이 향.. 2024. 10. 31.
인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것 인공지능 트랜스포머 모델의 모든 것트랜스포머 모델은 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 발전을 이끈 핵심 기술 중 하나로, 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 트랜스포머는 데이터 내의 패턴을 이해하고, 문맥을 파악하는 능력이 뛰어난 신경망 모델입니다. 특히 구글이 2017년 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*를 통해 널리 알려졌으며, 오늘날 GPT, BERT, T5 등 유명한 모델들의 기반이 되었습니다. 트랜스포머 모델의 가장 큰 특징은 순차적인 처리 없이 입력 데이터를 병렬로 처리할 수 있다는 점으로, 기존의 RNN과 LSTM 모델들이 가진 한계를 극복했습니다. 이제부터 트랜스포머 모델의 구조, 작동 원리, 활용 사례, 최신 트렌드 등을 심도.. 2024. 10. 25.
강력한 텍스트 분석 방법과 활용법 강력한 텍스트 분석 방법과 활용법텍스트 분석은 대량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴과 통찰을 도출하는 중요한 과정입니다. 이 기술은 인공지능, 빅데이터, 마케팅, 고객 피드백 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 비정형 데이터를 정형화해 유용한 정보로 변환하는 핵심입니다. 자연어 처리(NLP) 기술과 통계적 방법론이 결합되어 더 정교한 분석이 가능해졌습니다. 텍스트 분석을 통해 기업은 고객의 니즈를 더 잘 이해하고, 시장 트렌드를 파악하며, 서비스 품질을 개선하는 등 경쟁력을 높일 수 있습니다.하지만 텍스트 데이터는 구조적이지 않아 정제와 분석 과정에서 다양한 문제를 만날 수 있습니다. 예를 들어 문장의 길이나 복잡성, 문맥적 의미 파악 등이 어려움을 초래합니다. 이를 해결하기 위해 적절한 도구와 기법.. 2024. 10. 19.

티스토리툴바