자연어 처리4 자연어 처리 오픈 소스 기반의 플랫폼 및 커뮤니티 - 허깅 페이스 허깅 페이스는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 인기 있는 오픈 소스 기반의 플랫폼 및 커뮤니티입니다. 주로 허깅 페이스는 다양한 NLP 모델과 툴킷을 제공하여 개발자들이 자연어 이해와 처리에 관련된 프로젝트를 손쉽게 시작하고 구축할 수 있도록 지원합니다. 주요 특징: 모델 허브(Hugging Face Models Hub): 허깅 페이스는 다양한 사전 학습된 언어 모델을 제공하는 모델 허브를 운영합니다. 이를 통해 개발자들은 사전 학습된 모델을 쉽게 활용하고 다양한 NLP 작업에 활용할 수 있습니다. Transformers 라이브러리: 허깅 페이스가 개발한 "Transformers" 라이브러리는 다양한 사전 학습된 모델(AutoModel, AutoToken.. 2023. 12. 25. 전이 학습(Transfer Learning)의 이해 전이 학습(Transfer Learning)은 기계 학습 분야에서 사용되는 중요한 기술로, 한 도메인(또는 작업)에서 학습한 지식을 다른 도메인이나 작업으로 전이하여 학습 성능을 향상하는 기법입니다. 주로 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델의 가중치와 구조를 다른 관련 작업에 재사용함으로써, 소량의 데이터로도 효율적인 학습이 가능하게 합니다. 전이 학습의 주요 특징: 1. 사전 학습된 모델 활용: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델은 풍부한 지식을 담고 있습니다. 이 모델의 가중치나 구조를 다른 작업에 재사용하여 학습 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2. 학습된 특징 추출: 사전 학습된 모델은 텍스트, 이미지 등에서 특징을 추출하는 데에 뛰어난 능력을 가집니다. 이러한 특징 추출기능을 활용하여 .. 2023. 12. 13. LLM(Large Language Model)의 주요 특징 "Large Language Model(Large LM)"은 매우 큰 규모의 자연어 처리 모델을 가리키는 용어입니다. 이러한 모델은 기계 학습 및 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다. Large Language Model의 주요 특징: 1. 규모와 파라미터: Large LM은 수백만 개에서 수십억 개 이상의 파라미터를 갖춘 대규모 신경망으로 구성됩니다. 이러한 파라미터는 언어의 구조, 문법, 의미 등을 이해하고 다양한 언어 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 2. 사전 학습과 미세 조정: Large LM은 사전 학습된(pre-trained) 데이터로 초기화되고, 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정(fine-tuning)될 수 있습니다. 이는 다양한 언어 작업에.. 2023. 12. 12. 대용량의 비정형 데이터를 처리 기술과 방법 대용량의 비정형 데이터를 처리하는 것은 현대 기업 및 조직에서 매우 중요한 과제입니다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등의 형태로 구성되며, 기존의 전통적인 데이터베이스에서 다루기 어려운 특성을 가지고 있습니다. 이 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 다양한 기술과 방법이 사용됩니다. 1. 대용량 비정형 데이터 처리 방법: 분산 시스템 및 병렬 처리: 대용량 데이터를 처리하기 위해 여러 컴퓨터 또는 노드에 데이터를 분산시켜 병렬 처리를 수행하는 방식입니다. Hadoop과 같은 분산 파일 시스템과 병렬 처리 기술을 사용하여 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. 클라우드 컴퓨팅: 대규모의 데이터를 처리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는 방법입니다. 클라우드 환경에서는 필요에 따라.. 2023. 11. 27. 이전 1 다음
