지식 점검

1.

NLP(자연어 처리), NLG(자연어 생성), LLM(대규모 언어 모델)을 가장 잘 구분하는 설명은 무엇인가요?

NLP는 언어를 이해하고 분석하는 것을 목표로 하는 반면, NLG는 요약과 같은 사람이 이해할 수 있는 텍스트를 생성합니다. LLM은 광범위한 데이터 세트와 알고리즘을 사용하여 두 가지 모두를 처리하는 정교한 모델입니다.

NLP와 NLG는 LLM의 하위 집합입니다. NLP는 텍스트를 분석하고, NLG는 텍스트를 만들고, LLMS는 텍스트 데이터를 저장하고 검색합니다.

NLP는 사람이 이해할 수 있는 텍스트를 생성하는 데 사용되고, NLG는 언어를 해석하는 데 사용되며, LLM은 처리 작업을 수행하는 모델입니다.

NLP는 사람 언어를 이해하고 생성하는 것을 모두 포함합니다. NLF는 텍스트 만들기에 포커스를 맞춘 NLP의 특정 애플리케이션이고, LLM은 이러한 기능을 통합하여 언어 관련 작업을 수행하는 복잡한 모델입니다.

2.

생성형 AI와 기존 AI 모델의 차이점을 가장 잘 평가한 설명은 무엇인가요?

생성형 AI와 기존 AI는 모두 특정 작업을 수행하기 위해 명시적 프로그래밍을 사용합니다. 기존 AI는 콘텐츠 만들기에 적합한 반면, 생성형 AI는 데이터 분석에 더 효율적입니다.

기존 AI는 미리 정의된 규칙과 알고리즘을 사용하여 특정 작업을 수행하도록 설계된 반면, 생성형 AI는 기존 데이터로부터 새 콘텐츠를 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

두 형식 모두 감독 학습을 사용하여 구조화된 데이터를 기반으로 결과를 분석하고 예측합니다.

둘 다 콘텐츠를 만들 수 있지만, 생성형 AI에는 더 많은 계산 능력이 필요합니다.

3.

다음 설명을 평가하고 Microsoft Copilot과 같은 생성형 AI 서비스가 창의성을 향상할 수 있는 방법을 가장 잘 평가한 설명이 무엇인지 확인합니다.

이런 서비스는 데이터 분석에 활용되며, 창의성에 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

Microsoft Copilot과 같은 생성형 AI 서비스를 이용하면 AI가 창의적인 프로세스를 처리하여 작업을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

Microsoft Copilot과 같은 생성형 AI 서비스는 반복적인 작업을 자동화하여 창의성을 향상하고, 사용자가 작업의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 하며, 제안과 아이디어를 제공합니다.

Microsoft Copilot과 같은 생성형 AI 서비스는 기술적인 작업에 도움을 주어 창의성을 향상합니다.

피드백