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최근 몇 년 사이, ChatGPT나 GPT-4 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 언어 작업에서 놀라운 성과를 보여주며 큰 주목을 받았습니다. 하지만 이 강력한 모델들은 학습이 끝난 후에는 고정된 상태로, 새로운 정보나 작업에 유연하게 적응하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 최신 뉴스나 특정 도메인의 전문 지식을 반영하려면 다시 훈련시키거나 별도의 데이터를 입력해줘야 하죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 MIT 연구진은 SEAL(Self-Adapting Language Models)이라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. SEAL의 핵심 아이디어는 간단하면서도 강력합니다. 바로 모델이 스스로 학습 데이터를 생성하고, 그 데이터를 바탕으로 자신을 튜닝하여 더 똑똑해지는 방식입니다. 마치..

LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 텍스트를 생성하거나 이해하는 인공지능(AI) 모델을 의미합니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP) 기술의 핵심 요소로, 인간의 언어를 이해하고 응답을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. LLM은 기본적으로 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 텍스트 데이터를 통해 언어의 패턴과 의미를 학습합니다. 이 과정에서 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 구조가 주로 사용되며, 이를 통해 모델은 문맥을 고려하여 더 정교하고 자연스러운 언어 생성이 가능합니다.LLM의 주요 특징대규모 데이터 학습LLM은 수백억에서 수조 개의 매개변수를 포함하며, 대규모의 텍스트 데이터를 학습해 언어의 다양한 패턴과..