최신 딥러닝 모델은 무엇이고 어디에 활용되고 있을까?

딥 러닝 Deep learning은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 기술의 한 분야로, 많은 층으로 구성된 모델을 통해 복잡한 문제를 해결하는 머신 러닝 기법이다.

Deep learning은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 효과적으로 사용되고 있다. 딥러닝 모델은 다양한 종류의 문제를 해결하기 위하여 개발되고 있으며, 각각의 문제에 대한 성능이 다르다.

최근에 가장 인기 있고 많이 사용되고 있는 모델로는 Transformer 모델, GPT 모델, ResNet 모델 등이 있다. 이 모델들은 자연어 처리, 영상, 음성인식 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다.

Transformer 모델은 트랜스포머 AI라고 불린다. 2017년에 구글의 Vaswani 등에 의해 개발된 신경망 모델이다. Transformer 모델은 시퀀스 데이터에 대한 처리에 특화되어 있으며, 언어 모델링, 문장 분류, 감정 분석 등 NLP(Natural Language Processing) 처리에 강력한 성능을 갖고 있다 이 모델의 특징은 자연어 처리에 가장 우수한 성능을 보인다.

트랜스포머 모델은 문장의 단어를 순차 데이터의 관계로 추적함으로써 맥락과 의미를 학습하는 신경망이다.

일련의 영향에서 먼 데이터 요소조차도 미묘한 영향을 반영하고 서로 의존하기 위해 주의 또는 자기 주의라고 불리는 진화하는 수학적 기술 세트를 적용한다. 구글의 2017년 논문에서 처음 설명된 트랜스포머는 현재까지 발명된 가장 새롭고 가장 강력한 모델 중 하나이다. 이 모델은 기계 학습의 발전을 주도하고 있다.

Transformer 모델은 시퀀스-to-시퀀스 모델로 어텐션 메커니즘(attention mechanism)을 통해 문장 전체를 바탕으로 각 단어의 의미를 계산합니다. 이렇게 함으로서 기존의 RNN, LSTM 같은 모델에서는 불가능했던 매우 긴 문장의 처리에도 적용할 수 있어 빠르고 효율적인 처리를 한다.

트랜스포머 모델은 무엇을 할 수 있나요?

트랜스포머는 거의 실시간으로 텍스트와 대화 번역에 사용되고 있으며, 회의와 교실에서 다양하고 사용되며 청각 장애가 있는 참석자들에게 도움을 주고 있다. 제약 회사 연구자들이 약물 설계를 가속화할 수 있는 방식으로 DNA의 유전자 사슬과 단백질의 아미노산을 이해하는데 돕고 있다. GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델
GPT는 Generative Pretrained Transformer로 생성 사전 훈련된 모델이다 생성 사전 훈련된 트랜스포머 3(GPT-3)는 딥 러닝을 사용하여 인간과 같은 텍스트를 생성하는 2020년에 출시된 자동 회귀 언어 모델이다. 프롬프트로 초기 텍스트를 감안할 때, 프롬프트를 계속하는 텍스트를 생성할 것이다.
OpenAI에서 개발한 딥 러닝 모델이다.

GPT 모델은 무엇을 할 수 있나요?

GPT 모델은 Transformer 모델의 확장형으로 매우 큰 양의 텍스트 데이터를 통해 학습한 후, 기계 번역, Q&A, 챗봇 등의 자연어 처리에 활용한다.

OpenAI의 챗GPT가 가장 대표적인 사례이다. GPT-3은 가장 최근에 발표된 GPT 모델로, 매우 높은 정확도와 자연스러운 대화 품질을 가지고 있다.

ResNet (Residual Network 잔차 네트워크) 모델 Residual Network 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 딥 러닝 모델이다. ResNet은 깊은 신경망의 경우 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 만들어진 모델로, 일정 부분의 입력을 그대로 통과시켜 다음 층으로 전달하는 잔차 연결(residual connection) 기술을 통해 기울기 소실 문제를 해결한다. ResNet은 매우 깊은 신경망을 구축할 수 있다.

ResNet 모델은 무엇을 할 수 있나요?

이미지 분류, 오브젝트 검출, 선택적 지역 속성 분석 등의 컴퓨터 비전 작업에서 높은 정확도를 보이고 있어 제조업에서 제품 불량 인식에 활용한다.