AI 공유 서클

생성적 적대 신경망(GAN)은 2014년에 이안 굿펠로우 등이 제안한 딥러닝 모델입니다. 이 프레임워크는 두 개의 신경망을 서로 훈련시켜 생성 모델을 구현합니다...

자기 주의는 딥 러닝의 핵심 메커니즘으로, 원래 Transformer 아키텍처에서 제안되어 널리 사용되고 있습니다. 핵심 아이디어는 모델이 입력 시퀀스의 모든 위치에 동시에 주의를 기울이고 각 위치를 가중치로 합산하여 계산하는 것입니다.

멀티태스크 학습(MTL)은 고립된 알고리즘이 아니라 지능형 머신 러닝 패러다임입니다.

확산 모델은 이미지, 오디오 또는 텍스트와 같은 새로운 데이터 샘플을 생성하기 위해 특별히 고안된 생성 모델입니다. 이 모델의 핵심은 물리학의 확산 과정에서 영감을 받아 입자가 농도가 높은 영역에서 낮은 영역으로 자연스럽게 확산되는 것을 시뮬레이션합니다. 머신에서...

모델 미세 조정(미세 조정)은 머신 러닝에서 전이 학습을 구체적으로 구현한 것입니다. 핵심 프로세스는 대규모 데이터 세트를 사용하여 일반 패턴을 학습하고 광범위한 특징 추출 기능을 개발하는 사전 학습 모델을 기반으로 합니다. 그런 다음 미세 조정 단계에서는 작업별 데이터 세트를 도입하여 ...

주의 메커니즘은 인간의 인지 과정을 모방한 계산 기법으로, 처음에는 기계 번역 분야에 적용되었다가 나중에 딥러닝의 중요한 부분이 되었습니다.

트랜스포머 아키텍처는 기계 번역이나 텍스트 요약과 같은 순차적 작업을 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 핵심 혁신은 기존의 루프나 컨볼루션 구조에서 벗어나 자기 주의 메커니즘에만 의존하는 데 있습니다. 이 모델이 시퀀스의 모든 요소를 병렬로 처리할 수 있게 함으로써 대규모...

사전 학습 모델(PTM)은 인공 지능의 기본적이고 강력한 기술로, 대규모 데이터 세트에 대해 사전 학습된 머신 러닝 모델을 나타냅니다. 모델은 방대한 양의 정보를 처리하고 데이터에서 일반적인 패턴과 특징을 학습하여 광범위한 지식 기반을 형성합니다....

대규모 언어 모델(LLM)은 대규모 텍스트 데이터로 학습된 딥 러닝 시스템으로, 트랜스포머 아키텍처를 핵심으로 합니다. 이 아키텍처의 자체 주의 메커니즘은 언어의 장거리 종속성을 효과적으로 포착할 수 있습니다. 이 모델의 "큰 ...

장단기 메모리(LSTM)는 시퀀스 데이터 처리에 특화된 순환 신경망 변형입니다. 인공 지능 분야에서 시퀀스 데이터는 시계열 예측, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 작업에 널리 사용됩니다.