Knowledge/AI3 BiomedLM: 의생명학을 위한 최첨단 언어 모델 의생명학 분야에서 AI와 자연어 처리(NLP)의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 특히 BiomedLM(Biomedical Language Model)은 이러한 필요에 부응하기 위해 개발된 특화된 언어 모델로, 복잡한 의학 텍스트를 이해하고 분석하는 데 매우 유용합니다. 이번 블로그 포스트에서는 BiomedLM의 주요 특징과 기능, 응용 분야, 도전 과제 및 미래 방향에 대해 살펴보겠습니다. BiomedLM의 주요 특징과 기능도메인 특화 학습BiomedLM은 연구 논문, 임상 시험 데이터, 의료 기록 등 방대한 양의 의생명학 문헌을 기반으로 학습됩니다. 이를 통해 복잡한 의학 용어와 약어, 전문 용어를 이해할 수 있습니다. 정보 검색이 모델은 대규모의 의생명학 텍스트에서 관련 정보를 검색하는 데 뛰어납니.. 2024. 5. 20. 할루시네이션(Hallucination): AI와 머신러닝에서의 의미와 해결 방안 AI(인공지능)와 머신러닝 분야에서 "할루시네이션(hallucination)"이라는 용어는 점점 더 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 이는 모델이 실제 데이터와는 무관한 또는 잘못된 정보를 생성하거나 예측하는 현상을 의미합니다. 이 글에서는 AI 할루시네이션의 정의, 원인, 예시, 그리고 이를 해결하기 위한 방법들을 살펴보겠습니다. 할루시네이션이란 무엇인가?AI 할루시네이션은 주로 생성 모델(generative model)에서 발생하는 문제로, 모델이 훈련된 데이터 범위 밖의 내용을 만들어내는 현상입니다. 이는 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성 등 다양한 분야에서 나타날 수 있습니다. 예시텍스트 생성: 챗봇이나 텍스트 생성 AI가 질문에 대해 실제로 존재하지 않는 정보를 답변하는 경우. 이미지 생성.. 2024. 5. 20. 자연어 처리에서의 업스트림과 다운스트림 1. 개요 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 사이의 상호 작용을 다루는 컴퓨터 과학 분야입니다. NLP 연구는 크게 업스트림(upstream)과 다운스트림(downstream)으로 나눌 수 있습니다. 업스트림은 NLP의 기본 기술을 연구하는 분야이며, 다운스트림은 이러한 기본 기술을 활용하여 실제 응용 프로그램을 개발하는 분야입니다. 2. 업스트림 업스트림은 NLP의 토대를 이루는 기술들을 연구하는 분야입니다. 주요 연구 주제는 다음과 같습니다. 2.1 형태소 분석 단어를 기본 구성 요소인 형태소로 분해하는 기술입니다. 한국어의 경우, 형태소 분석은 어간과 조사를 분리하는 작업을 포함합니다. 형태소 분석은 품사 태깅, 구문 분석, 의미 분석 등 다양한 NLP 작업에 필수적인 기술입니다. 2.2 .. 2024. 4. 1. 이전 1 다음
