이번에는 대규모 언어 모델(LLM)과 관련된 다양한 용어들을 자세히 살펴보겠습니다. AI와 머신러닝에 관심이 있다면 꼭 알아두면 좋은 개념들이니 편하게 읽어보세요.
오늘도 이번 포스팅에서 한 가지 쓸모 있지만 얇고 넓은 지식 한잎을 해보도록 하겠습니다. 1. LLM과 학습 용어들 - LLM (Large Language Model): LLM은 엄청난 양의 데이터를 학습해 사람처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다.
대표적인 예로 GPT-3, BERT, RoBERTa 등이 있습니다. - 파라미터 (Parameter): 모델이 학습하면서 최적화하는 변수로, 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. - 하이퍼파라미터 (Hyperparameter): 사용자가 직접 설정하는 변수로, 예를 들어 학습률, 배치 크기 등이 있습니다. 모델의 학습 과정을 조정하는 역할을 합니다. - 온도 (Temperature): 언어 모델의 출력 다양성을 조절하는 하이퍼파라미터입니다.
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원문 링크 : ChatGPT, 뤼튼 등 AI 기초 용어 총 정리
