전이학습2 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. 이전 1 다음
