'자연어 처리 모델' 검색 분석 결과
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챗봇 만들기, 인공지능 대화 모델 구현하는 법! 챗봇 만들기, 생각보다 어렵지 않아. 인공지능 대화 모델을 구현해서 똑똑한 챗봇을 만들어보자. 어디서부터 시작해야 할지 궁금하다면 아래 가이드를 참고해봐. 기초 개념 이해하기 챗봇을 만들기 전에 기본적인 개념을 이해해야 해. 챗봇은 주로 자연어 처리(NLP) 기술을 사용해 사용자와 소통하는데, 이게 챗봇의 핵심이야. NLP는 텍스트 데이터를 분석하고, 의미를 이해하는 과정을 담당해. 개발에 필요한 도구 챗봇을 만들 때 가장 많이 쓰는 도구는 파이썬과 같은 프로그래밍 언어야. 그리고 TensorFlow, PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크를 활용하면 대화 모델을 구현할 수 있어. 처음이라면 Dialogflow 같은 툴도 괜찮아. 이건 구글에서 제공하는 챗봇 개발 플랫폼이라 상대적으로 쉽게 접근할 수 있지. #챗봇개발
📚 자연어 처리 모델 발전 이야기 1. 🔁 RNN "앞 문장을 기억하면서 다음 문장을 이해하려는 뇌" 예를 들어, "나는 오늘 아침에..." 라는 문장을 보고, 다음 단어가 "밥을" 인지 "일을" 인지 예측하려고 함 하지만... 너무 오래된 문장은 기억을 잘 못함 → 긴 문장은 뒷부분으로 갈수록 앞 내용을 까먹음 🧠 단점: 기억력이 짧은 뇌 2. ⏳ LSTM "기억할지 버릴지 스스로 결정하는 똑똑한 뇌" 어떤 단어는 기억하고, 어떤 건 버릴지 판단함 예: “나는 오늘 아침에 밥을 먹고…” → “밥”은 기억하고, “아침”은 버릴 수도 있음 덕분에 긴 문장도 잘 처리 가능 🧠 개선: 기억력을 조절하는 능력 추가됨 3. ↔️ Seq2Seq "한 문장을 보고 다른 문장으로 번역하는 뇌" 예: 영어 → 한국어 번역 "I am happy" → "나는 행복해요" 하지만… 문장 전체를 하나의 덩어리로 바꿔서 기억함 → 긴 문장에서는 뭉개짐 📦 문제: 문장이 길면 압축이 안 돼서 잘 못 번역함
객체 인식 모델 개발 경험으로 자연어 처리해보려보니 한국어가 어렵게 느껴지고 있어...ㅋ
09/06(Sat), AI 소개 1️⃣ 자연어 처리 분야 - 🔥LLM(대규모 언어 모델)🔥 1. 방대한 데이터를 학습해 텍스트 생성, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업 수행함. 2. 다양한 텍스트 기반 작업 자동화하여 효율성을 증대함. 3. 방대한 지식 기반으로 창의적 콘텐츠 제작 지원하여 생산성을 향상함. 💡사용팁 - API를 통해 LLM에 접근하여 텍스트 생성 요청함. - 프롬프트를 상세히 작성하여 원하는 결과 유도함. - 생성된 텍스트를 검증하여 정확성 확보함. - 필요에 따라 파인튜닝하여 특정 작업에 최적화함. 2️⃣ 특화 모델 분야 - 🔥SLM(소규모 특화 모델)🔥 1. 특정 분야에 집중하여 LLM보다 빠르고 정확한 결과 제공하는 AI 모델임. 2. 특정 작업에서 LLM 대비 더 높은 정확