쉽게이해하는 GPT. 1편(다음단어 예측기. Base모델)
안녕하세요. Teus입니다. 이번에 포스팅에서는 GPT라는게 어떻게 구성이 되어있고 현재 많이 쓰이는 ChatGPT의 동작을 LLAMA모델을 통해서 대략적으로 알아봅니다.0. 다음단어 예측기전체적인 문맥을 만드는 일은 굉장히 어렵지만 현재 단어를 보고, 다음에 올 단어를 예측해보는일은 어느정도 가능한 일 입니다. 예를 들어 볼까요? life is short위 문장만 주어질 경우 다음 단어가 무엇이 나와야 할지 맞추기 어렵지만 life is short, you need 까지 주어지면, 앞에있는 단어들을 통해서 해당하는 문장의 다음 단어가 python일것이라고 대략적으로 예상해 볼 수 있습니다.(물론 🍺도 맞지만요!) 이처럼 문장이 주어지고, 그 문장 다음에 어떤 단어가 나올지를 맞추는게 GPT의 알파이자..
Ai
2025. 4. 15. 21:54
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 청첩장
- react
- 알고리즘
- Python
- 모바일청첩장
- 동적계획법
- 완전탐색 알고리즘
- 셀프모청
- GPT
- 코딩테스트
- SIMD
- git
- Search알고리즘
- javascript
- hash
- stack
- AVX
- ai
- 프로그래머스
- Sort알고리즘
- 병렬처리
- ChatGPT
- LLM
- 분할정복
- prime number
- 사칙연산
- 자료구조
- 이분탐색
- GDC
- Greedy알고리즘
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함