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[ChatGPT] ChatGPT의 탄생 배경

인공지능의 연구와 개발은 상당히 긴 역사를 가지고 있지만, 지난 수년간의 빠른 진화와 특히 딥러닝의 발전은 이 분야의 활동을 확대시켰다. 딥러닝은

AI와 머신러닝이 세상을 변화시키는 중요한 움직임이 되었다. 이를 실현하는 데는 많은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Units, GPU)는

Source: Official Microsoft Blog 이번 해 기술 업계의 큰 변화는 두 가지 글자, ‘AI’로 충분히 표현할 수 있다. 이 두

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 직접 개인 PC에서 이미지를 생성해 볼 수 있고, 새로이 떠오르는 텍스트-이미지 생성형 인공지능 모델이다. 이번에는 스테이블 디퓨전을

산업 현장에서는 다양한 생산설비와 제어시스템을 통해 대량의 데이터를 생성하고 관리한다. 이러한 데이터는 최적화된 생산 과정, 품질 향상, 예측 정비 등

정형 데이터 적재 정형 데이터란 구조화된 데이터로, 일정한 형식을 갖추고 있는 데이터를 말하며, 이러한 데이터를 적재(Loading)하기 위해서는 여러가지 방법들이 있지만,

이미지 생성모델(Text-To-Image 모델)은 텍스트를 기반으로 이미지를 만들어주는 생성형 인공지능(Generative AI)으로 가장 유명한 모델은 미드저니(MidJourney)와 달리(Dall.E2)가 있다.이번에는 인지도가 위 두 모델보다

Mixed Data Learning은 다양한 유형의 데이터를 사용하여 학습하는 기술이다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 형식일 수 있다.

Chat GPT는? ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델 중 하나이다. GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로, 이 모델은 대규모 텍스트 데이터를

데이터세트 분할은 머신 러닝 모델을 학습시키기 위한 중요한 단계 중 하나이다. 머신러닝 모델 학습에 있어서 데이터세트를 학습용(train), 검증용(validation), 테스트용(test)으로 나누는