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1. 서론 전통적인 자연어 처리(NLP) 모델은 특정 작업에 최적화된 다양한 아키텍처와 입력/출력 형식을 채택하였다. 예를 들어, 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델, BERT와 같은 Transformer 기반의 모델, 그리고 LSTM 기반의 RNN 모델 등이 있다. 이러한 다양한 아키텍처는 각각의 작업에 특화된 성능을 제공하지만, 모델의 일반화 능력과 확장성에 있어서는 한계를 가지게 된다. 특히, 새로운 작업이나 도메인에 적용할 때, 모델 아키텍처나 학습 전략을 처음부터 재설계해야 하는 문제가 발생한다. T5는 이러한 문제점을 극복하기 위해 모든 NLP 작업을 텍스트에서 텍스트로의 변환 작업으로 일반화하고 단순화하는 방향으로 접근하였다. 이를 통해, 다양한 작업에 대한 통합된..

1. 서론 언어 모델은 최근 Transformer 아키텍처와 Attention 메커니즘의 도입으로 인해 딥러닝 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 그러나 대부분의 연구는 단일 언어 데이터에 초점을 맞추고 있으며, 여러 언어 데이터를 연결하여 활용하는 방법에 대한 연구는 부족합니다. 이에 Langchain이라는 새로운 프레임워크를 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. 2. LangChain 프레임워크 Langchain은 여러 언어 데이터를 연결하여 하나의 체인 구조를 형성합니다. 각 노드는 특정 언어의 데이터를 나타내며, 이웃 노드와의 연결을 통해 정보를 교환하고 학습합니다. 이 과정에서 Backpropagation과 Gradient Descent 알고리즘을 활용하여 체인 전체의 최적화된 학습을 진행합니다...

1. 서론 OpenAI는 인공지능 연구와 개발을 주도하는 선도적인 기관 중 하나입니다. 그들의 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 보여주었고, 이를 통해 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. OpenAI API는 이러한 GPT 모델을 개발자들이 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. 2. OpenAI API 핵심 개념 2-1. Transformer Architecture Transformer Architecture는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 성과를 보여준 딥러닝 모델 아키텍처입니다. 이 아키텍처의 핵심은 "attention" 메커니즘에 있으며, 이를 통해 입력 시퀀스의 다양한 부분에 가중치를 부여..

ELMo (Embeddings from Language Models)는 2018년에 Allen Institute for Artificial Intelligence의 연구자들에 의해 제안된 새로운 형태의 워드 임베딩 방법입니다. ELMo는 전통적인 워드 임베딩 방법들과는 달리, 문맥을 고려한 워드 임베딩을 생성합니다. ELMo의 주요 특징 및 세부 사항은 다음과 같습니다. 1. 문맥 기반 워드 임베딩 양방향 LSTM 사용: ELMo는 양방향 LSTM (Bi-LSTM)을 사용하여 주어진 문장의 단어들을 처리합니다. 이를 통해 각 단어의 앞뒤 문맥 정보를 모두 포착할 수 있습니다. 다양한 수준의 문맥 정보: ELMo는 Bi-LSTM의 여러 층에서 얻은 임베딩을 결합하여 최종 임베딩을 생성합니다. 이렇게 하면 ..

HBO시리즈 '세서미 스트리트'의 캐릭터 Bert에서 가져온 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년에 Google이 발표한 자연어 처리 (NLP) 모델입니다. BERT는 특히 문장이나 문단의 문맥을 이해하는 데 매우 효과적이며, 그 이후로 많은 NLP 작업에서 최첨단 성능을 보여줬습니다. Bidirectional (양방향): 전통적인 언어 모델들은 주로 한 방향 (왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽)으로 텍스트를 처리합니다. 그러나 BERT는 문장 내의 단어를 고려할 때 그 단어를 둘러싼 양쪽 문맥을 모두 사용하므로 "양방향"이라는 용어가 사용됩니다. Encoder: BERT는 Transformer 아키텍처의 인코더 부..

음성 인식 및 분석은 딥러닝의 한 분야로, 이를 위해 여러 가지 알고리즘이 개발되었습니다. 이 중에서도, 음성의 특성을 분석하여 사람의 목소리와 AI가 생성한 목소리를 구별하는 방법 중 하나는 스펙트로그램을 사용하는 것입니다. 스펙트로그램은 시간에 따른 주파수의 분포를 시각화한 것으로, 음성의 특성을 잘 나타냅니다. 다음은 이를 구현하는 간단한 파이썬 코드입니다. 이 코드는 두 개의 오디오 파일(하나는 사람의 목소리, 다른 하나는 AI가 생성한 목소리)을 입력으로 받아, 각각의 스펙트로그램을 생성하고, 이를 비교하여 두 오디오 파일이 같은 소스에서 왔는지를 판단합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io.wavfile a..