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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
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LMM), 그리고 딥러닝(Deep Learning)은 기업의 경영정보시스템(MIS)에 매우 중요한 시사점을 제공한다. 이들 기술은 기업이 데이터를 더욱 효율적으로 처리하고, 의사결정을 지원하며, 업무 프로세스를 자동화하고, 커뮤니케이션을 최적화하는 데
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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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LMM까지 기술이 급속도로 발전하고 있다. 챗GPT가 최근에 GPT 4라고 하는 새로운 엔진을 장착하게 되었는데 챗GPT
4의 핵심적인 특징은 눈이 달렸다는 것이다. 우리가 현실세계에서 보는 이런
GPT 4가 볼 수 있는 것이다.
이것을 대규모 멀티
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C 평면에 수직으로 움직이는 마이크로미터 ND가 있다. 눈금 L은 mm단위이고, 다이얼(dial) M은 원주를 100등분하여 M을 한 바퀴 돌리면 나사는 lmm씩 진행하 도록 되어 있다. 따라서 평면 ABC와 나사의 끝 D와의 수직 거리 h는 눈금 L과 다이얼 M의 눈금
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