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Hugging Face Hub 활용! AI 모델 개발, 이제 쉽게 시작하세요 AI 개발의 든든한 지원군, Hugging Face Hub와 Transformers를 활용하여 꿈꿔왔던 AI 서비스를 현실로 만들어보세요!Hugging Face Hub는 머신러닝 모델, 데이터셋, 데모, 메트릭 등을 쉽게 공유하고 협업할 수 있는 플랫폼이에요. 특히 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 자랑하는 다양한 오픈소스 모델들을 제공해서, AI 개발자들에게 없어서는 안 될 필수적인 공간으로 자리매김했죠. 그리고 🤗 Transformers는 이런 멋진 모델들을 쉽게 활용할 수 있도록 도와주는 강력한 도구이고요.Hugging Face Hub 탐색하기: AI 모델과 데이터셋의 보고Hugging Face Hub는 마치 거대한 AI 모델과 데이터셋 백화점과 같아요. 뭘 찾든 다 있을 정도로 다양한 자원들이.. 2024. 10. 5.
인공지능 시대, 인과적 언어 모델링의 핵심 원리 파헤치기! 과거의 단어들이 미래의 단어를 예측하는 흥미로운 세상, 인과적 언어 모델링의 세계에 오신 것을 환영합니다!요즘 챗봇이나 AI 작문 도구를 사용해 보신 분들이라면, 컴퓨터가 마치 사람처럼 자연스러운 텍스트를 생성하는 모습에 놀랐을 거예요. 바로 이 놀라운 기술 뒤에는 '인과적 언어 모델링'이라는 핵심 원리가 숨겨져 있답니다.오늘은 이 인과적 언어 모델링이 뭘까요? 어떻게 작동하는 걸까요? 그리고 어디에 사용될까요? 등등 궁금증을 해소해 드리면서, 텍스트 생성의 신비로운 세계를 함께 탐험해 보는 시간을 갖도록 할게요.인과적 언어 모델링: 과거의 단어들이 미래를 예측하다인과적 언어 모델링은 말 그대로 이전에 등장한 단어들을 바탕으로 다음에 나올 단어를 예측하는 방식이에요. 마치 추리 소설을 읽으면서 다음 장면.. 2024. 10. 5.
토큰 임베딩, BERT로 자연어 처리 핵심 이해하기: AI 모델의 비밀 풀기 자연어 처리(NLP)에서 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리하는 데 있어서 가장 중요한 과정 중 하나가 바로 토큰 임베딩(Token Embedding)입니다. 쉽게 말해, 단어나 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 형태, 즉 벡터로 바꾸는 작업이라고 할 수 있어요.이 과정을 통해 컴퓨터는 단어와 문장 사이의 의미적인 관계를 파악하고, 다양한 자연어 처리 태스크에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.어떻게 하면 단어를 벡터로 바꿀 수 있을까요? 🤔 그리고 이렇게 벡터로 변환된 단어들은 어떤 식으로 활용될까요? 이 글에서는 토큰 임베딩의 개념부터 다양한 방법, 그리고 자연어 처리에서의 활용까지 자세히 알아보도록 하겠습니다.BERT를 이해하기 위한 토큰 임베딩의 기초컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있어요... 2024. 10. 5.
챗GPT 한글 질문, 영어 답변? 1초 만에 해결하는 방법! 챗GPT, 한글로 질문했는데 영어로 답변해? 걱정 마세요! 1초 만에 해결하는 꿀팁!챗GPT는 요즘 정말 핫하죠? 뭐든지 물어보면 척척 답변해주는 똑똑한 AI 친구 같은 존재인데요. 근데 가끔 챗GPT가 말썽을 부릴 때가 있어요. 바로, 한글로 질문했는데 영어로 답변하는 경우! 저도 처음에는 왜 이러는지 몰라서 당황했었는데요. 알고 보니 챗GPT의 특성과 설정 때문에 생기는 오류였어요. 오늘은 챗GPT가 한글 질문에 영어로 답변하는 이유와 이 문제를 1초 만에 해결하는 꿀팁을 알려드릴게요!챗GPT, 왜 한글 질문에 영어로 답변할까?챗GPT는 기본적으로 영어를 주 언어로 하는 AI 모델이에요. 영어 데이터를 엄청나게 많이 학습했고, 개발 과정에서도 영어를 중심으로 최적화되었기 때문에, 영어로 질문했을 때 .. 2024. 10. 2.
인코더 기반 BERT: 한국어 AI 혁신의 핵심 이해하기 BERT는 2018년에 구글에서 공개한 언어 모델인데, 등장하자마자 엄청난 성능으로 NLP 분야를 뒤흔들었어요. 덕분에 챗봇, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 BERT를 활용하는 사례들이 늘어나고 있고, 특히 한국어 처리에서도 엄청난 성과를 보여주고 있답니다.BERT의 핵심: 양방향 인코더 표현BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, 이름에서 알 수 있듯이 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 인코더 모델이에요. 핵심은 바로 양방향 인코딩인데요, 이게 뭘까요?쉽게 말해, BERT는 문장을 이해할 때 단어 하나하나를 혼자 떼어서 보는 게 아니라, 앞뒤 문맥을 모두 고려해서 그 단어가 어떤 의미를 가지는지 파악하는 거예요. 예를 들.. 2024. 10. 2.
트랜스포머 아키텍처: BERT, GPT, T5 비교분석 - 인공지능 NLP의 핵심 이해하기 자연어 처리(NLP) 분야가 급격하게 발전하면서, 우리 주변에서 인공지능이 만들어내는 텍스트를 쉽게 접하게 되었어요. 챗봇, 번역기, 요약 프로그램 등 텍스트를 다루는 다양한 서비스들이 널리 쓰이고 있죠. 이러한 혁신 뒤에는 트랜스포머(Transformer)라는 획기적인 아키텍처가 자리 잡고 있어요. 오늘은 트랜스포머를 기반으로 한 대표적인 NLP 모델인 BERT, GPT, T5에 대해 자세히 알아보고, 각 모델의 특징과 활용 분야를 살펴보면서 NLP 세계를 좀 더 깊이 들여다볼 거예요.BERT: 텍스트 이해의 달인BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 구글에서 발표한 모델로, 텍스트를 양방향으로 이해하는 데 뛰어난 성능.. 2024. 10. 1.

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