“시간이 지남에 따라 LLM의 활용 사례와 연구 방향이 점차 다양해지고 있습니다. 초기에는 주로 코드 생성 및 번역에 집중되었으나, 최근에는 정적 분석, 요구사항 수집, 교육 지원 등 다양한 소프트웨어 개발 단계에서의 활용이 연구되고 있습니다. 또한, 모델의 효율성과 에너지 소비를 고려한 연구도 진행되고 있습니다.”
더보기 >> [Mostly AI-Generated] Software Engineering 분야에서 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까? (SE분야 논문들의 답변)
“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 더보기…
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…