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어쩌면 일지
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Chat GPT를 사용하여 다국어 번역 시스템을 구현하는 방법 데이터 수집 : 먼저 번역에 필요한 데이터를 수집한다. 이는 번역에 사용될 언어에 따라 다양하다다. 예를 들어 영한 번역 시스템의 경우, 영어와 한국어의 병렬 말뭉치 데이터를 수집해야 한다. 이때 데이터의 양과 질이 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, 가능한 한 많은 데이터를 수집하고, 중복 데이터나 잘못된 데이터를 제거하는 등의 전처리 작업을 수행한다. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 정제하고 전처리한다. 이는 데이터 크기를 줄이고, 중복 데이터를 제거하고, 데이터를 교정하는 등의 작업을 수행한다. 대부분의 번역 시스템은 토큰화(tokenization)이나 정규화(normalization)과 같은 과정을 거쳐 데이터를 처리한다. 이때 각 ..
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*바쁘시다면 아래로 쭉 내려가서 요약을 읽어주세요. 콘텐츠 자동 생성 방법 (1) 데이터 수집: 콘텐츠 생성을 위한 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 Chat GPT 모델 학습에 사용된다. - 적절한 학습 데이터셋을 수집 - 데이터 전처리 과정을 거쳐 학습에 적합한 형태로 가공 예시 : 문장 분리- 전처리 과정에서 먼저 문장을 분리해야 한다. 문장 분리는 문장 부호를 기준으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 마침표(.)나 느낌표(!), 물음표(?) 등을 기준으로 문장을 분리할 수 있다. 입력과 출력 형식 지정- Chat GPT 모델의 학습에는 입력 문장과 그에 해당하는 출력 문장이 쌍으로 이루어진 데이터셋이 필요하다. 따라서, 입력 문장과 출력 문장 사이에 구분 기호를 추가하여 데이터셋을 구성해야 한다...
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전처리 과정 수집한 데이터를 학습에 적합한 형태로 가공하기 위해서는 전처리 과정이 필요하다. 전처리 과정은 텍스트 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 불필요한 정보를 제거하는 등의 과정을 포함한다. 1. 텍스트 데이터 정제 텍스트 데이터 정제는 텍스트에서 불필요한 부분을 제거하는 과정이다. 예를 들어, 대화형 광고를 만들기 위한 대화 데이터라면, 대화의 시작 부분이나 끝 부분에 있는 인사말이나 종료말 등은 제거할 필요가 있다. 또한, 특수 문자나 이모지, 태그 등은 학습에 방해가 되므로 제거하는 것이 좋다. 2. 언어 모델의 입력 형태로 변환 전처리된 데이터를 언어 모델의 입력 형태로 변환해야 한다. 대부분의 언어 모델은 일정한 형식의 입력을 필요로 한다. 예를 들어, GPT 모델의 입력 형식은 다음과 ..
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*바쁘시다면 아래로 쭉 내려가서 요약을 읽어주세요. Chat GPT를 사용하여 자동으로 답변하는 챗봇을 만드는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째, Chat GPT를 직접 학습시켜 챗봇을 만드는 방법이다. 이 방법은 Chat GPT 모델을 학습시키기 위한 데이터 수집부터 모델 학습, 챗봇 구현까지 모든 과정을 직접 수행해야 하기 때문에 복잡하다. 하지만, 학습된 모델은 원하는 대화 패턴과 답변을 생성할 수 있기 때문에 높은 자율성과 정확도를 가지는 챗봇을 구현할 수 있다. 이 방법은 일반적으로 전문가 수준의 기술이 필요하다. 둘째, 미리 학습된 Chat GPT 모델을 활용하여 챗봇을 만드는 방법이다. 이 방법은 학습 데이터를 준비하거나 모델 학습과정을 직접 수행할 필요가 없기 때문에 비교적 간단..