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인공지능과 대화하는 시대의 핵심기술   오늘은 LLM(Large Language Model) 알아보자.오늘의 배움LLM의 개념과 역사적 발전LLM의 작동원리와 학습방식LLM의 종류와 활용사례1. LLM이란?정의: 대규모 데이터를 기반으로 학습된 초거대 언어 모델로, 자연어 생성, 번역, 요약 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 딥러닝 모델이다.한 줄 요약: 방대한 텍스트 데이터로 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델이다.특징:수천억 개의 파라미터를 가진 초대형 모델이다.자기지도학습(Self-supervised learning) 방식으로 학습한다.다양한 언어 관련 작업을 단일 모델로 처리할 수 있다.별도의 학습 없이도 다양한 과제를 수행할 수 있는 인컨텍스트 러닝(In..

언어 모델의 진화와 혁신   오늘은 자연어처리의 전이학습에 대해 알아보자.오늘의 배움자연어처리의 전이학습 개념문맥 기반 임베딩의 발전과정Transformer 아키텍처의 핵심 구성요소1. 전이학습이란? 정의: 하나의 문제를 해결하기 위해 학습한 지식을 다른 관련 문제 해결에 적용하는 기계학습 방법이다.한 줄 요약: "배운 지식을 새로운 과제에 재활용하는 효율적인 학습 방식이다."특징:사전 훈련된 모델의 가중치를 활용한다소량의 데이터로도 좋은 성능을 낸다학습 시간과 자원을 절약한다필요성: 모든 NLP 작업마다 처음부터 학습하기에는 비용과 시간이 많이 소요된다.장점/단점:장점: 학습 효율성 증가, 적은 데이터로도 높은 성능단점: 도메인 차이에 따른 성능 저하 가능성, 모델 크기가 커질수록 자원 소모 증가예시:..

문제백준 문제 NASA에서는 화성 탐사를 위해 화성에 무선 조종 로봇을 보냈다. 실제 화성의 모습은 굉장히 복잡하지만, 로봇의 메모리가 얼마 안 되기 때문에 지형을 N×M 배열로 단순화 하여 생각하기로 한다.지형의 고저차의 특성상, 로봇은 움직일 때 배열에서 왼쪽, 오른쪽, 아래쪽으로 이동할 수 있지만, 위쪽으로는 이동할 수 없다. 또한 한 번 탐사한 지역(배열에서 하나의 칸)은 탐사하지 않기로 한다.각각의 지역은 탐사 가치가 있는데, 로봇을 배열의 왼쪽 위 (1, 1)에서 출발시켜 오른쪽 아래 (N, M)으로 보내려고 한다. 이때, 위의 조건을 만족하면서, 탐사한 지역들의 가치의 합이 최대가 되도록 하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 N, M(1≤N, M≤1,000)이 주어진다. 다음 N개의 줄에..

기계가 더 자연스럽게 언어를 생성하는 방법   오늘은 Input Feeding에 대해 알아보자.오늘의 배움Input Feeding 기법의 개념과 작동 방식자기회귀 속성과 Teacher Forcing 훈련 방법디코더의 탐색(추론) 알고리즘과 전략1. Input Feeding 정의: Input Feeding은 디코더에서 이전 시간 단계의 어텐션 정보와 현재 입력을 결합해 더 풍부한 문맥 정보를 제공하는 기법이다.한 줄 요약: 과거의 주목했던 정보를 기억하며 더 일관성 있는 번역을 생성하는 방법이다.특징:이전 시점의 컨텍스트 벡터를 현재 입력과 결합한다디코더가 과거 결정을 고려하며 새로운 단어를 생성한다문맥 정보가 시간에 따라 누적되는 구조이다⇒ Input Feeding은 디코더의 성능을 개선해 더 자연스러운..

문제백준 문제 돌 게임은 두 명이서 즐기는 재밌는 게임이다.탁자 위에 돌 N개가 있다. 상근이와 창영이는 턴을 번갈아가면서 돌을 가져가며, 돌은 1개 또는 3개 가져갈 수 있다. 마지막 돌을 가져가는 사람이 게임을 지게 된다.두 사람이 완벽하게 게임을 했을 때, 이기는 사람을 구하는 프로그램을 작성하시오. 게임은 상근이가 먼저 시작한다.입력첫째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1000)출력상근이가 게임을 이기면 SK를, 창영이가 게임을 이기면 CY을 출력한다.예제 입력 1 4예제 출력 1 SK풀이# 돌의 개수 입력N = int(input())# DP 테이블 초기화 (최대 N+1 크기로 설정)dp = [""] * (N + 1)# 초기값 설정dp[1] = "CY" # 돌이 1개면 상근이가 가져가서 패..

집중하는 인공지능의 비밀   오늘은 자연어처리의 '어텐션 메커니즘'에 대해 알아보자.오늘의 배움어텐션 메커니즘의 기본 개념기존 RNN 모델의 한계점어텐션의 작동 원리와 계산 방법트랜스포머 모델에서의 어텐션 종류1. 어텐션 메커니즘정의: 어텐션은 입력 시퀀스의 중요한 부분에 가중치를 부여해 번역 품질을 향상시키는 딥러닝 기법이다.한 줄 요약: 인공지능이 사람처럼 중요한 정보에 '집중'하여 더 효과적으로 언어를 이해하고 번역하는 기술이다.특징:입력 시퀀스의 모든 단어를 동시에 고려한다출력의 각 단계마다 입력의 어떤 부분이 중요한지 동적으로 결정한다가중치(Attention 점수)를 통해 입력의 중요도를 계산한다필요성:RNN 기반 모델의 정보 손실 문제 해결긴 문장 처리 시 초반 정보가 소실되는 현상 개선문맥을..

문제백준 문제45656이란 수를 보자.이 수는 인접한 모든 자리의 차이가 1이다. 이런 수를 계단 수라고 한다.N이 주어질 때, 길이가 N인 계단 수가 총 몇 개 있는지 구해보자. 0으로 시작하는 수는 계단수가 아니다.입력첫째 줄에 N이 주어진다. N은 1보다 크거나 같고, 100보다 작거나 같은 자연수이다.출력첫째 줄에 정답을 1,000,000,000으로 나눈 나머지를 출력한다.예제 입력 1 1예제 출력 1 9예제 입력 2 2예제 출력 2 17풀이MOD = 1_000_000_000# 입력 받기n = int(input())# DP 테이블 초기화 (n+1 길이로 생성)dp = [[0] * 10 for _ in range(n + 1)] # 10이 오는 이유: 각 숫자의 끝자리(0~9)에 대한 계단 수 개수..

문제백준 문제정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 세 가지 이다.X가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눈다.X가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눈다.1을 뺀다.정수 N이 주어졌을 때, 위와 같은 연산 세 개를 적절히 사용해서 1을 만들려고 한다. 연산을 사용하는 횟수의 최솟값을 출력하시오.입력첫째 줄에 1보다 크거나 같고, 106보다 작거나 같은 정수 N이 주어진다.출력첫째 줄에 연산을 하는 횟수의 최솟값을 출력한다.예제 입력 1 2예제 출력 1 1예제 입력 2 10예제 출력 2 3힌트10의 경우에 10 → 9 → 3 → 1 로 3번 만에 만들 수 있다. 풀이def min_operations(n): # 1부터 n까지 각 숫자를 1로 만드는 최소 연산 횟수를 저장하는 배열 dp = [..

문제백준 문제원섭이는 잉글랜드 4부리그 풋볼 리그 2에서 활약하는 AFC 윔블던을 좋아한다. 이 팀은 2002년 윔블던 FC가 밀턴 킨스로 연고 이전을 감행하자 윔블던의 서포터들이 스스로 나서 창단한 팀이다. 윔블던 FC는 1988년에 당시 최고의 팀인 리버풀을 꺾고 FA컵을 우승하면서 엄청난 활약을 했었다. 하지만 1989년 4월 15일 축구역사상 최대 비극적인 사건 중 하나인 힐스보로 참사가 발생하였고, 1990년 1월 테일러 리포트가 발표되었다. 1991년, 상위권 리그 팀은 반드시 홈 경기장을 좌석제로 바꿔야 한다는 테일러 리포트의 내용에 따라 윔블던은 홈 구장이었던 플로 레인을 떠나게 되었다. 이때부터 10년동안 임시로 근처 클럽이었던 크리스털 팰리스와 경기장을 공유하기 시작했고 점점 재정적인 ..

문제백준 문제 두 숫자 R1과 R2가 있을 때, 두 수의 평균 S는 (R1+R2)/2와 같다. 상근이는 정인이 생일 선물로 두 숫자 R1과 R2를 주려고 한다. 생일 파티에서 상근이는 정인이에게 이 두 숫자를 말해주고, 정인이는 이 숫자를 받아 적는다. 그리고 나서 기쁜 마음으로 1년동안 이 숫자를 외우면서 산다.상근이는 R1과 R2를 엄청난 고민 끝에 정했다. 작년에는 R1과 R2를 까먹어서 아무 숫자나 정해서 주었기 때문에, 올해는 까먹지 않기 위해서 평균 S도 같이 기억하려고 한다.오늘은 정인이 생일이다. 5분 후에 상근이는 생일 선물로 두 숫자 R1과 R2를 말해주어야 하지만, 안타깝게도 R2를 까먹고 말았다. 하지만 R1과 S는 기억하고 있다!상근이를 도와 R2가 몇 인지 구하는 프로그램을 작성..