최근 AI기반의 자연어처리 기술에 대한 발전에 대해

Transfer Learning Transfer Learning은 미리 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 적용하는 기술입니다. 최근에는 이를 활용하여 대량의 데이터를 사용하지 않더라도 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다.

Language Models Language Models는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models (PLM)이 등장하여, 다양한 자연어 처리 태스크에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.

Transformer Architecture Transformer Architecture은 Self-attention 기반의 신경망 구조로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용됩니다. 최근에는 BERT, GPT 등의 Pre-trained Language Models에서 Transformer Architecture가 활용되며, 더욱 높은 성능을 보이고 있습니다.

Zero-shot Learning Zero-shot Learning은 새로운 문제에 대해 레이블이 없는 데이터를 이용하여 학습하고 분류하는 기술입니다. 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models를 이용하여 Zero-shot Learning을 구현하고, 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보이고 있습니다.

Multimodal Learning Multimodal Learning은 다양한 형태의 데이터(이미지, 비디오, 음성, 텍스트 등)를 함께 학습하여 다양한 문제를 해결하는 기술입니다. 최근에는 이미지 캡셔닝, 비디오 자막 생성 등에서 Multimodal Learning 기술이 활용되고 있습니다.

Few-Shot Learning Few-Shot Learning은 매우 적은 양의 레이블이 있는 데이터에서도 높은 정확도를 달성하는 기술입니다. 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models를 이용하여 Few-Shot Learning을 구현하고, 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보이고 있습니다.

Pre-trained Language Models의 성능 개선 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models의 성능 개선을 위한 다양한 연구가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 언어 모델 학습을 위한 데이터셋의 크기를 확대하거나, 데이터셋의 다양성을 높이는 방법 등이 연구되고 있습니다.

Meta-Learning Meta-Learning은 새로운 태스크를 해결하기 위한 모델을 빠르게 학습하는 기술입니다. 최근에는 Pre-trained Language Models를 이용하여 Meta-Learning을 구현하고, 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보이고 있습니다.

Explainable AI Explainable AI는 AI 모델의 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 최근에는 자연어 처리 분야에서도 Explainable AI 기술이 활용되고 있으며, 모델의 신뢰성과 투명성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다.

End-to-End Learning End-to-End Learning은 입력부터 출력까지 전체적인 과정을 한번에 학습하는 기술입니다. 최근에는 자연어 처리 분야에서도 End-to-End Learning이 활용되고 있으며, 번역, 요약, 질의응답 등에서 높은 성능을 보이고 있습니다.

 

AI 프로젝트 문의는 코세나 이승훈 실장, 010-9338-6400, admin@kosena.kr로 부탁드립니다.