<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>대규모 언어 모델 on 인투더데이터 - AI 데이터과학 위키</title><link>https://intothedata.com/tags/%EB%8C%80%EA%B7%9C%EB%AA%A8-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/</link><description>Recent content in 대규모 언어 모델 on 인투더데이터 - AI 데이터과학 위키</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-KR</language><atom:link href="https://intothedata.com/tags/%EB%8C%80%EA%B7%9C%EB%AA%A8-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLM</title><link>https://intothedata.com/docs/37.artificial_intelligence/39.large_language_model/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://intothedata.com/docs/37.artificial_intelligence/39.large_language_model/</guid><description>LLM (Large Language Model) # 초거대언어모델이라고 할 수 있다. 언어모델은 원래 다른 모델에 비해서 용량이 크다. 초거대언어모델은 Large Language Model이 원어이지만 초거대언어모델이라고 하는 것이 맞다. 그 규모가 매우 크기 때문이다.
쉽게 말하면 LLM은 &amp;ldquo;지금까지 나온 글을 보고 다음에 올 단어를 맞히는 모델&amp;ldquo;을 엄청나게 큰 규모로 학습시킨 것이다. &amp;ldquo;대한민국의 수도는&amp;quot;이라는 글이 들어오면 &amp;ldquo;서울&amp;quot;이 올 확률이 가장 높다고 계산하는 식이다. 이 단순한 작업을 인터넷 규모의 글로 반복하다 보면 문법, 상식, 추론, 코딩 능력까지 함께 익히게 된다.</description></item></channel></rss>