(IT와경영정보시스템, 공통) 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

소개글

(IT와경영정보시스템, 공통) 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.에 대한 보고서 자료입니다.

목차

I. 서론 1
II. 본론 2
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직 2
1.1 LLM의 정의와 특징 2
1.2 LLM의 구현 로직 3
2. 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)의 특징과 로직 4
2.1 LMM의 정의와 특징 4
2.2 LMM의 구현 로직 5
3. LLM과 LMM의 차이점 비교 6
4. LLM, LMM과 딥러닝의 관계 7
III. 결론 9
IV. 참고문헌 10

본문내용

I. 서론

인공지능(AI) 기술의 발전은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 이루어졌습니다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있습니다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로직을 살펴보고, 두 모델의 차이점을 비교한 후, 이들과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 합니다.

II. 본론

1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직

1.1 LLM의 정의와 특징
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공신경망 모델입니다. LLM의 주요 특징은 다음과 같습니다.

키워드

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