반응형 ChatGPT 탐구 및 원리11 ChatGPT (챗GPT) 비용 문제 해결 방법 (2) 전이학습 전이 학습: 전이 학습의 작동 방식과 중요한 이유 전이 학습은 사전 학습된 모델의 지식을 사용하여 새로운 문제를 해결하는 머신 러닝의 한 기법입니다. 전이 학습은 기존 지식을 활용함으로써 학습 프로세스의 속도를 높이고 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝은 대규모 데이터 세트와 강력한 컴퓨팅 리소스의 가용성 덕분에 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 머신러닝의 과제 중 하나는 딥러닝 모델 학습에 필수적인 주석이 달린 데이터가 부족하다는 것입니다. 특히 주석이 달린 데이터가 부족하고 오류로 인한 결과가 심각할 수 있는 헬스케어와 같은 분야에서는 이 문제가 더욱 심각합니다. 전이 학습은 사전 학습된 모델의 기존 지식을 활용하여 제한된 데이터로 새로운 문제를 해결함으로써 이 문제에.. 2023. 4. 11. Chatgpt(챗gpt) 비용 문제 해결 방법 (1) 분산학습 분산 학습: 대규모 모델 학습을 위한 효율적인 방법 최근 몇 년 동안 인공지능 분야는 엄청난 성장을 거듭하며 모델의 크기와 복잡성이 증가했습니다. 모델의 크기가 커짐에 따라 계산상의 한계로 인해 단일 컴퓨터 노드에서 모델을 훈련하는 것이 어려워졌습니다. 분산 학습은 대규모 모델을 학습하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 여러 컴퓨터 노드에 분산하여 학습을 수행하는 방식입니다. 분산 학습이란 무엇인가요? 분산 학습은 여러 컴퓨터 노드에 학습 워크로드를 분산하여 대규모 모델을 학습하는 방법입니다. 각 노드는 데이터의 하위 집합을 담당하며 동일한 모델을 사용하여 로컬에서 학습을 수행합니다. 그런 다음 모델 매개변수가 모든 노드에서 주기적으로 동기화되어 모든 노드가 학습 중에 동일한 모델 매개변수를 사용하도록 합니다.. 2023. 4. 10. ChatGPT (챗gpt), 입력 글자 제한이 있다고? 난 더 물어보고 싶어. Chagpt를 쓰다보면 질문을 잔뜩 하고 싶을 때가 있습니다..즉 논문이나 책을 전부 주고 요약해달라고 하고 싶거든요ㅠ 근데 하다보면 이런 메시지가 나오면서 줄여달라고 하네요 왜그럴까요? 대화형 AI에서 텍스트 입력 제한이 필수적인 이유 대화형 AI 분야에서 ChatGPT와 같은 모델이 생성하는 응답의 품질은 모델에 제공되는 입력에 따라 크게 달라집니다. 모델의 성능, 일관성, 신뢰성, 보안을 보장하는 가장 중요한 요소 중 하나는 텍스트 입력을 제한하는 것입니다. 이 글에서는 ChatGPT와 같은 대화형 AI 모델에서 텍스트 입력을 제한하는 것이 필수적인 두 가지 주요 이유를 살펴봅니다. 대화형 AI에서 텍스트 입력을 제한하는 두 가지 주요 이유 1. 응답의 일관성 및 품질 텍스트 입력을 제한하는 주된 .. 2023. 3. 31. ChatGPT(챗GPT), GPT와 환각, 거짓말 하는 ChatGPT GPT와 환각: 자연어 처리의 한계 이해하기 안녕하세요 후니호호 입니다. 이번 시간에는 GPT의 환각에 대해서 알아보도록 하겠습니다! 거짓말하는 Chatgpt들어보셨나요? 말도 안되는 내용을 진짜로 존재하는것처럼 말하는걸 GPT환각이라고 합니다! 자 시작합니다. 자연어 처리(NLP)는 우리가 기계와 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 지난 탐구 시간에 자연어 처리에 대해서 이야기했었습니다 ^^ 자연어를 사용하여 다양한 작업을 수행함으로써 인간과 더 유사한 방식으로 기계와 소통할 수 있게 되었습니다. 다양한 NLP 모델 중에서 자연어 생성 및 이해 작업을 수행할 수 있는 가장 진보된 모델 중 하나는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)입니다. 그러나 GPT는 때때로.. 2023. 3. 31. 이전 1 2 3 다음 반응형
