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multimodal large 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
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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 모
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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 활용 사례
6. 기술적 한계와 도전
7. 미래 전망과 발전 방향
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대한 학습자의 디지털 리터러시 인식과 성과 진단 연구: 스마트관광 수강생을 중심으로. 관광연구저널.
고윤정 (2022). AI 리터러시 향상이 자기효능감에 미치는 영향. 한국지식정보기술학회 논문지.
박진호 (2019). 딥러닝 기반 자연어 처리에서
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대해 접두사의 의미와 단어의 의미를 밝힌다.
3. 교재 Unit 1과 멀티강의 1, 2강에서 다음이 사용된 문장을 하나씩 찾아 적고, 문법적인 설명을 곁들인다. 가령 문제가 '관계대명사 that'이면, 다음 과 같은 답안을 작성할 수 있다.
1) 수동태가
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과제 추진실적 점검결과(안)"
서울 : 기획예산처
기획예산처(2007a). "2006년도 주요정책 자체평가 결과보고서"
서울 : 기획예산처 Ⅰ 서론(대규모 투자사업의 중요성)
1. 총사업비 관리제도
2. 예비타당성 조사제도의 시행
Ⅱ 본론(대
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과의 논의
1. 투표율 하락요인에 대한 구조모형 및 영향력 분석
(1) 신뢰성과 타당성 검토 및 구조모형 분석
(2) 투표율 하락요인에 대한 영향력 분석
2. 분석결과의 함의 및 대안모색
(1) 분석결과의 함의
(2) 투표율 제고를 위한 대안
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3) 사회적 변수(Social Variables)
3. 전자상거래에서 신뢰의 결과요인: 지각된 위험(Perceived Risk)
Ⅲ. 연구방법 및 자료
1. 연구모형
2. 가설 및 분석방법
3. 변수측정 및 자료수집
1) 변수측정
2) 자료수집
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
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대적 중요도를 측정하는 척도에 관한 설명
<표-10> 요소 A1과 A2의 비교
<표 11> 정보통신 국책연구개발사업의 최근 3년간 기술부문별 투자액(융자 제외) 및 투자배분비율
<표 12> 평가기준별 하위기준과 정의
<표 13> 평가기준별 5대 기술 부문들
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대상 아파트 가격상승률 비교
역삼동의 재건축아파트와 비재건축 아파트의 전체적인 가격상승률을 비교하면 다음과 같다. 특성감안가격함수를 이용하여, 비교할 수 있는 대상아파트를 선정하였다. 규모, 교통편의, 교육, 입지, 문화적 우위
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과 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식으로 실제 사용자 피드백을 반영하는 방법이 필요하다고 생각합니다. 저는 이러한 문제에 대한 실험적 접근을 앞으로의 연구 주제로 삼고자 합니다. 2026 KT AI석사과정(LLM-sLM-멀티모달 LLM 기술개
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의 긴밀한 협력과 지식 공유를 통해 팀의 성과를 높이며, 회사의 비전을 실현하기 위한 노력을 기울이고자 합니다.
저의 목표는 쿠팡의 경영 지원 분야에서 높은 역량을 통해 더 나은 팀워크와 조직 문화를 형성하며, 회사의 성공에 동참하고
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다. 같은 비전과 탁월함에 대한 헌신을 공유하는 재능 있는 사람들과 협력하게 되어 기쁩니다. 또한 끊임없이 진화하는 산업에서 앞서가는 것이 필수적이라고 생각하는 토스뱅크 내에서의 지속적인 학습과 발전을 기대합니다. 저는 회사와
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설명 ex) 대한민국 미래인재 페스티벌 과기정통부장관상, 2022.12.05, 폐 이차전지 재활용을 통해 제조된 이차전지 원료 물질 상업화 연구
- 2018년 제11회 한국제품생산성대회 우수상
수상일자: 2018년 11월 15일
수상작 설명: 본인이 소속된 팀에서
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프로세스를 획기적으로 개선하며, 기업의 경쟁력을 한층 높였을 것입니다. 또한, 제 동료들과 함께 협력하고 지속적인 학습과 성장을 추구하여, 변화하는 시장에 능동적으로 대응하며 지속적인 성과를 창출해냈을 것입니다. 10년 후의 저는
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