전체 글52 DistilBERT DistilBERT는 Hugging Face에서 개발한 경량화된 버전의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이다. BERT는 대규모 모델이기 때문에, 작은 디바이스나 컴퓨팅 자원이 한정된 환경에서는 사용하기 어려워 Hugging Face에서는 BERT 모델의 크기를 대폭 축소한 DistilBERT 모델을 개발하였다. DistilBERT의 개념 DistilBERT는 BERT 모델의 아키텍처를 유지하되, 불필요한 파라미터를 제거하고, 파라미터를 공유하여 모델 크기를 대폭 축소하였다. 이를 통해, BERT 모델의 성능을 대폭 저하시키지 않으면서도, 작은 디바이스에서도 사용할 수 있는 모델을 제공한다. DistilBERT의 구조 Di.. 2023. 3. 12. Zero-shot learning Zero-shot learning의 개념 Zero-shot learning은 기존의 supervised learning과는 달리, 새로운 클래스에 대한 학습 데이터가 주어지지 않았을 때도 새로운 클래스를 인식하고 분류하는 능력을 가진 기계 학습 방식이다. 이를 통해 모델이 기존에 학습하지 않은 새로운 클래스에 대해 예측하는 능력을 가지게 된다. Zero-shot learning은 특히, 새로운 클래스가 계속해서 추가되는 동적인 환경에서 유용하게 사용될 수 있으며 이를 통해 새로운 데이터셋에 대한 학습을 반복할 필요 없이, 새로운 클래스를 인식하고 분류할 수 있다. Zero-shot learning의 구조 Zero-shot learning의 구조는 대부분의 기계 학습 모델과 유사하지만, Zero-shot .. 2023. 3. 11. GPT-3 GPT-3 모델은 OpenAI에서 개발한 대규모 자연어 처리 모델이다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 175억 개의 파라미터를 가진 모델로서, 이전 모델에 비해 더욱 복잡한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다. GPT-3 모델의 구조 GPT-3 모델은 다양한 크기의 Transformer 블록으로 구성된다. 이 모델은 총 96개의 Transformer 블록을 가지며, 각 블록은 서로 다른 크기의 Multi-Head Attention 레이어와 Feed-Forward 레이어로 구성된다. 또한, 입력 데이터의 길이에 상관없이 유연하게 대응할 수 있는 Absolute Positional Encoding 기법을 사용하여 위치 정보를 인코딩한다. GPT-3 모델 구조를 간략하게 샘플로 .. 2023. 3. 10. VAE 모델 VAE (Variational Autoencoder) 모델은 unsupervised learning에서 많이 사용되는 모델 중 하나로, 이미지나 텍스트와 같은 고차원 데이터를 저차원의 latent space로 인코딩하는 방법을 학습한다. 이 latent space는 저차원이기 때문에 원래의 데이터보다 훨씬 작은 차원으로 표현되지만, 원래의 데이터를 충분히 잘 대표할 수 있어야 한다. latent space에서는 데이터를 다루기가 더 쉬워지기 때문에, 데이터를 압축하거나 변형하는 등의 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있다. VAE 모델은 Encoder와 Decoder로 구성된다. Encoder는 입력 데이터를 latent space로 인코딩하고, Decoder는 latent space에서 원래의 입력 데이.. 2023. 3. 5. BERT 언어모델 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 양방향 언어 모델이다. 이 모델은 대규모의 텍스트 데이터로 사전 학습(pre-training)된 후, 다양한 자연어 처리 작업에서 미세 조정(fine-tuning)을 통해 사용된다. BERT 모델의 구조 BERT 모델은 Transformer의 인코더(Encoder)를 여러 개 쌓아 올린 구조로, 각 인코더는 다음과 같은 두 개의 서브 레이어(sub-layer)로 이루어져 있다. Self-Attention Layer Feed-Forward Layer Self-Attention Layer는 입력 문장의 각 단어에 대해 문맥을 파악하고, 문장 내에서 다.. 2023. 3. 4. GAN GAN은 Generative Adversarial Networks의 약자로, 실제 데이터와 비슷한 새로운 데이터를 생성하기 위한 딥러닝 아키텍처이다. 이 모델은 생성자와 판별자라는 두 개의 네트워크를 사용한다. GAN 모델의 핵심 개념은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하는 것이다. 생성자는 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하기 위해 학습하며, 판별자는 이러한 데이터가 실제인지 생성된 것인지를 판단하도록 학습한다. 생성자는 판별자를 속일 수 있도록 더 좋은 결과를 만들려고 하며, 판별자는 생성자가 생성한 이미지를 더 이상 구분하지 못하도록 더 강력한 분류 모델이 되려고 노력한다. 이 두 네트워크가 서로 경쟁하면서 점차 발전하고, 결국 생성자는 실제 데이터와 거의 구분할 수 없는 가짜 데이터를 생성할 수 있다.. 2023. 3. 3. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음
