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인공지능(AI) 자연어 처리(NLP) 개요와 사용모델, 트랜스포머와 딥 러닝의 적용 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 분야로, 대화형 챗봇, 번역, 감성 분석 등 다양한 응용 프로그램에 활용된다. 컴퓨터와 인간 사이의 상호작용을 개선하는 역할로 빠르게 발전하고 있는 자연어 처리의 개요와 작업내용, 적용 모델들을 살펴본다. 인공지능(AI) 자연어 처리(NLP) 개요와 사용모델, 트랜스포머와 딥 러닝 자연어 처리(NLP)의 개요 NLP(Natural Language Processing) 자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI)과 언어학을 결합하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 연구 분야로 NLP에는 인간 언어와 컴퓨터 이해 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 하는 광범위한 작업과 기술이 포함된다. 일반적인 자연어 처리분야의 하위분.. 2023. 7. 5.
머신 러닝과 딥 러닝의 차이, 딥 러닝의 개요와 사용 및 응용 분야 심층 신경망을 이용해 컴퓨터 시스템의 데이터에서 복잡한 패턴과 표현을 스스로 학습할 수 있는 딥 러닝이 점차 확대되면서, 딥 러닝 기술을 이용한 새로운 연구와 응용분야의 발전성과가 속속 등장하고 있다. 딥 러닝의 개요와 머신 러닝과의 차이점, 딥 러닝의 응용분야 등을 살펴본다. 머신 러닝과 딥 러닝의 차이, 딥 러닝의 개요와 사용 및 응용 분야 딥 러닝의 개요와 구성요소 딥 러닝은 인공 신경망과 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하고 예측이나 결정을 내리는 능력에 중점을 둔 머신 러닝의 하위 분야이다. 인간 두뇌의 구조와 기능, 특히 뉴런이 정보를 처리하고 전송하기 위해 상호 연결되는 방식에서 영감을 받았다. 딥 러닝의 핵심에는 상호 연결된 인공 뉴런 또는 노드의 여러 계층으로 구성된 심층 신경망 훈련이.. 2023. 7. 3.
AI 환각현상, 대형언어모델(LLM)의 환각현상 사례와 개선방법 오픈 AI의 챗 GPT, 구글 바드(BARD), 마이크로소프트의 BING 등 대형언어모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 인공지능(AI) 서비스가 활성화되며, 사용자를 혼란에 빠트리는 환각현상(Hallucinations)이 문제가 되고있다. 인공지능의 환각현상 개요와 사례, 개선 방법에 대해 알아본다. 인공지능(AI)의 환각현상(Hallucinations) AI의 환각은 일반적으로 인공 지능 시스템이 환각과 유사한 출력을 생성하거나 초현실적이거나 이상하거나 무의미해 보이는 콘텐츠를 생성하는 경우, 또는 AI의 사실이 아닌 오류에 대한 자신감 있는 대답을 말한다. 이러한 현상은 딥 러닝 모델이나 생성적 대립 신경망(GAN)과 같은 생성 알고리즘을 활용하는 특정 AI 모델에서 발생할 수 있다. 인공지능의 환각.. 2023. 6. 26.
생성형 AI관련 부작용, 인공지능 기술의 논란들 생성형 AI, 대화형 AI 등 인공지능 기술의 활용도와 사용자가 급격히 늘어나면서, 인공지능을 활용한 시장 또한 빠르게 팽창하고 있다. 또한 인공지능 기술을 오용하거나 악용하여 타인과 사회에 피해를 주는 사례가 늘고 있어, EU를 비롯한 세계 각국에서 인공지능 규제와 규율에 대한 활발한 논의가 이루어지고 있다. 최근 일고 있는 인공지능 기술 활용의 부작용과 논란들을 살펴본다. 생성형 AI관련 부작용, 인공지능 기술의 논란들 AI 생성 가짜 판례로 변호사 징계위기 지난달 미국에서는 실제 재판 사건에서 AI가 만든 가짜 판례가 발견돼 변호사 징계를 받게 됐는데, 30년 경력의 스티븐 슈워츠 변호사가 재판을 준비하면서 챗 GPT에 도움을 요청한 게 문제였다. 쉽게 의뢰인 측에 유리한 선례를 찾을 것이라는 예상.. 2023. 6. 19.
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