지식 점검

완료됨

다음 질문에 답하여 지식을 확인합니다.

지식 점검

1.

LLM(대규모 언어 모델)의 용도는 무엇인가요?

방대한 양의 텍스트 데이터로부터 학습하여 언어의 패턴과 규칙을 검색함으로써 자연어 텍스트를 처리하고 생성합니다.

의인화를 표현하고 감정을 이해하려면.

언어와 팩트를 이해하려면.

2.

기존 NLP(자연어 처리)와 LLM(대규모 언어 모델)의 차이점은 무엇인가요?

기존 NLP는 기반 모델에서 레이블이 지정되지 않은 많은 테라바이트의 데이터를 사용하는 반면, LLM은 컴퓨터 학습 모델을 학습하기 위해 레이블이 지정된 데이터 집합을 제공합니다.

기존 NLP는 특정 사용 사례에 고도로 최적화되어 있는 반면, LLM은 모델에서 수행하려는 작업을 자연어로 설명합니다.

기존 NLP에는 기능당 하나의 모델이 필요한 반면, LLM은 많은 자연어 사용 사례에 단일 모델을 사용합니다.

3.

자연어 모델에서 토큰화의 목적은 무엇인가요?

알고리즘이 패턴을 더 쉽게 식별할 수 있도록 문맥을 잃지 않으면서 머신에 의미 있는 방식으로 텍스트를 표현합니다.

문자별로 텍스트를 생성합니다.

단일 토큰으로 일반적인 단어를 표현합니다.

작업을 확인하기 전에 모든 질문에 대답해야 합니다.