언어모델의 발전과 자연어 생성: 현황 및 전망

언어모델의 발전과 자연어 생성: 현황 및 전망 언어모델의 발전과 자연어 생성에 대한 현황 1. 서론 언어모델은 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하는데, 특히 최근의 발전된 딥러닝 기술의 적용으로 그 성능이 더욱 향상되고 있습니다. 이 논문에서는 언어모델의 최근 발전 동향과 자연어 생성에 대한 현황을 종합적으로 조사하고자 합니다. 2. 언어모델의 발전 2.1 최근의 모델 아키텍처 변화 과거의 언어모델은 주로 통계적 기법에 의존했으나, 최근에는 딥러닝의 발전으로 트랜스포머와 같은 새로운 아키텍처가 도입되었습니다. 이로써 모델은 더 복잡한 문맥을 이해하고 효과적으로 학습할 수 있게 되었습니다. 2.2 전이학습 및 미세조정의 활용 언어모델의 학습에 있어서 전이학습과 미세조정은 중요한 전략으로 부상하고 있습니다. 대규모 데이터셋에서 학습된 모델을 다양한 작업에 적용하며, 특정 도메인에서의 성능을 미세조정하여 높은 성능을 달성하고 있습니다. 3. 자연어 생성의 동향 3.1 자연어 생성 모델...