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language models: A survey. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451 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. (이
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인공신경망 모델입니다. LLM의 주요 특징은 다음과 같습니다. 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)
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AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 기술의 진화는 인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. <목 차>
1. 인공지능의 역사와 발전
2. LLM과 LMM의 기본 개념
3. LLM과 LMM의 주요 차이점
4. 딥러닝과의 관계
5. LLM과 LMM의
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대규모 멀티 모달모델(LMM)이라고 한다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터로 훈련해 다양한 결과물을 내놓을 수 있는 모델이다. 최근 등장한 LMM은 더욱 복잡한 이미지 분석과 추론 능력을 갖췄다. AI업계에선 LMM이 LLM을 대신
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IT 및 소프트웨어 개발 분야
(4) 언론·미디어 분야
(5) 디자인 및 크리에이티브 분야
(6) 고객 서비스 분야
Ⅲ. 결론
1. 생성형 인공지능의 미래
2. 생성형 인공지능의 발전방향
(1) 정보 신뢰성과 콘텐츠 투명성 확보
(2) 저작권 및 법적 규
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학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미치는 영향
4.4 교육 시스템에 미치는 영향
5. 챗GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학
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IT 기술력 향상을 위해 기술정보 공유 시스템을 구축해야 할 것이다.
지식기반 IT정책의 성공은 우리나라 산업의 미래상을 영향을 미칠 것이며, 세계 경쟁환경에서의 국가산업 존립을 결정할 것이다. 때문에 우리는 보다 정제되고 공통화된
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IT산업의 對중국 경쟁구도 변화와 포지션 정립」.
양평섭 (2002), "중국 경제동향과 진출전략", 「IT기업의 중국진출 전략 세미나」, 한국표준협회.
외교통상부 (2002), 「중국 정보통신시장의 발전과 우리 기업의 진출 전략」.
유진석(2001), 「중국
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경영화 전략
1. 지방정부 개혁을 위한 비전과 전략 설계
2. 서비스 공급방식의 다원화와 민간활력을 활용
3. 행정의 성과 향상을 위한 제도개혁
4. 행정서비스의 품질 경영 도모
5. 성과향상과 품질경영을 위한 공통기반 구축
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정보통신산업의 각 기술부문별 R&D 투자결정모형
제 1절 분석적 계층화(AHP) 절차의 이해
1. AHP의 배경적 이해
2. AHP의 실제 적용 사례
3. AHP 기법의 기본 개념
4. AHP 기법의 기본 절차
제 2절 정보통신산업 기술부문별 적정 R&D
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시스템을 개발하였습니다.
이 경험은 기술적 문제를 분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술
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IT 서비스 및 디지털 전환(DX) 전문 기업으로, AI(인공지능) 기술을 활용하여 다양한 산업군에서 혁신을 이끌어가고 있습니다. 저는 AI 기술을 통해 기업의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고, 산업 전반의 효율성을 극대화하는 역할을 수행하고
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AI와 자연어 처리 기술은 최근 몇 년 사이에 급격히 발전했으며, 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 아직까지 많은 문제들이 남아 있습니다. 예를 들어, 기계 번역 시스템은 인간 수준의 번역 품질을 보장하지 못하고
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AI 기술을 습득하여 다양한 분야에서 혁신과 가치를 창출하고, 사회 전반의 데이터 활용 혁신을 이끄는 핵심 인재가 될 것을 다짐합니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
Ⅳ. 입학
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학습하며, 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 핵심 개념을 익혔습니다.
이러한 학습을 통해 LG CNS가 주력하는 DX 기술(클라우드, AI, 데이터 분석 등)을 깊이 있게 이해하고 실무에 적용할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 입사 후에는 이론적
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