언어모델
트랜스포머 모델은 어떻게 문맥을 이해할까? N-gram 통계로 살펴보는 LLM의 작동 원리
트랜스포머 기반 언어 모델이 문맥을 어떻게 이해하고 활용하는지 N-gram 통계를 통해 분석한 최신 연구를 소개합니다. 모델이 다음 토큰을 예측할 때 사용하는 통계적 규칙과 학습 과정에서 나타나는 커리큘럼 학습, 과적합 감지 방법 등 흥미로운 발견을 알아봅니다.
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AI는 왜 새로운 아이디어를 내지 못할까?
인공지능은 방대한 데이터에 접근할 수 있음에도 왜 독창적인 아이디어를 생성하는 데 어려움을 겪을까요? AI의 창의성 한계를 탐구하고 인간 창의성과의 비교를 통해 AI 혁신의 가능성과 제약을 살펴봅니다.
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HELMET: 장문맥 AI 모델의 능력을 정확하게 측정하는 새로운 벤치마크
프린스턴 대학 연구팀이 개발한 HELMET 벤치마크를 통해 장문맥 언어 모델(LCLMs)의 능력을 정확하게 평가하는 방법과 최신 모델들의 장단점에 대해 알아봅니다.
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DeepSeek AI 완벽 가이드: 작동원리와 프롬프트 활용 팁
DeepSeek AI의 핵심 기술과 작동원리를 알아보고, 다양한 분야에서 활용할 수 있는 효과적인 프롬프트 작성법과 실용적인 팁을 소개합니다.
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