gpt 버전별 특징 비교2 [딥러닝] 파라미터(parameter)란? ㅁ파라미터(parameter): 머신러닝과 딥러닝 모델에서 학습을 통해 조정되는 값을 의미다시 말하면, 인공지능 모델이 입력 데이터를 처리하면서 출력을 결정하는 가중치(weight)와 편향(bias) 등의 값을 의미 파라미터는 모델이 데이터를 학습하고 예측하는 데 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소 중 하나이다이 값들은 학습 과정에서 최적화되며, 새로운 입력에 대해 더 정확한 출력을 생성할 수 있도록 조정된다!✔ 가중치(Weight)- 입력 데이터에 대한 중요도를 결정하는 값- 신경망의 각 연결(뉴런)에서 곱해지는 값✔ 편향(Bias)- 특정 노드가 더 쉽게 활성화되도록 하는 값- 가중치와 함께 신경망의 출력을 조정하는 역할[GPT 버전별 특징 비교]파라미터가 많을수록 모델의 표현력.. 2025. 2. 16. [생성형 AI] GPT 개념 https://claremont.tistory.com/entry/LLM-LLM-%EB%B0%B0%EA%B2%BD-%EB%B0%8F-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%9D%B4%ED%95%B4 [생성형 AI] 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 개념ㅁ자연어 처리(NLP, Natural Language Processing): 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술텍스트 데이터에서 의미를 추출하고, 문장을 생성하는 등의 작업을 수행하며, claremont.tistory.comhttps://claremont.tistory.com/entry/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-AI-Transformer-%EA%B5%AC%EC.. 2025. 2. 16. 이전 1 다음
