개발 성장 노트

Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI.- upstage 멘토링 1주-3일차 제공 아티클 - OpenAI의 GPT-2 모델에 관한 연구 - 언어 모델이 감독 학습 없이도 여러 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 점 - GPT-2가 훈련된 방식, 학습된 능력, 그리고 다양한 작업에서의 성과를 통해 언어 모델이 다중 작업을 수행하는 학습자(multitask learner)로 작동할 수 있음을 제시연구 목적 및 배경 - 기존 NLP 모델들은 특정 작업을 위해 지도 학습(Supervised Learni..

Upstage (2023). Data-Centric AI 관점으로 재해석하는 자연언어처리 기반 History of AI. Upstage.- upstage 멘토링 1주-1일차 제공 아티클- NLP의 발전 과정을 Data-Centric AI 관점에서 재해석하는 논문자연언어처리(NLP)란?- NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술 - 텍스트 및 음성 데이터를 분석하여 컴퓨터가 언어적 의미를 파악하고 활용할 수 있도록 하는 것이 목표 - 규칙 기반 접근이 주를 이루었으나, 이후 통계적, 기계 학습, 딥러닝 기반 모델로 발전하며 그 가능성이 확장모두를 위한 “언어모델의 역사”- 언어모델의 발전은 NLP의 중심에 있으며, 데이터와 알고리즘의 발전에 따라 그 구조와 성능이 크게 향상 - 초기의 단순 ..

조민호 (2021). 인공지능 역사, 분류 그리고 발전 방향에 관한 연구. 한국전자통신학회논문지, 16(2), 307-312.- upstage 멘토링 1주-1일차 제공 아티클 연구 필요성과 목적인공지능(AI)은 현대 사회와 산업에 혁신적인 변화를 가져오는 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 이 기술의 발전 과정과 기술적 접근법에 대한 종합적인 이해가 필요.따라서 본 연구는 인공지능의 발전 과정을 역사적으로 돌아보면서 현재의 기술을 체계적으로 분류하고, 향후 AI가 어떤 방향으로 발전할지 예측하는 것을 목적으로 하는 연구.이 연구는 AI 기술에 대한 기초 지식을 제공함과 동시에 미래 연구에 필요한 방향성을 제시하고자 함.-> 이러한 어려움을 겪는 연구자들에게 도움이 될 수 있도록 인공지능에 관련 된 중요 개..