AI 시스템은 예측할 수 없는 오류를 일으킬 수 있으며, 이는 사용자 경험(UX)을 손상시킬 수 있습니다. 또한, AI의 능력은 배포 후에만 명확해지는 경우가 많아 설계 초기 단계에서 이를 예측하기 어렵습니다.
더보기 >> [Mostly AI-Generated] AI의 기능들이 실제 환경에서 충분히 활용되지 못하는 이유에는 어떤 것들이 있을 수 있을까?
“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…