인과 언어 모델링언어 모델링에는 인과적 언어 모델링과 마스크드 언어 모델링, 두 가지 유형이 있습니다. 이 가이드에서는 인과적 언어 모델링을 설명합니다. 인과적 언어 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다. 이러한 모델은 자신만의 텍스트 어드벤처 게임이나 Copilot 또는 CodeParrot과 같은 지능형 코딩 도우미와 같은 창의적인 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.인과적 언어 모델링은 일련의 토큰에서 다음 토큰을 예측하며, 모델은 왼쪽에 있는 토큰에만 반응합니다. 즉, 모델은 향후 토큰을 예측할 수 없습니다. GPT-2는 인과적 언어 모델의 한 예입니다. 트랜스포머 레이어를 쌓아 대규모 모델을 만들면 다양한 언어 작업에서 정확도가 향상되고, 퓨샷 러닝이 가능하며, 심지어 인간에 가까운 능력을 발휘할 ..

**LSTM (Long Short-Term Memory)**는 **순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)**의 한 종류로, **시간 순서가 중요한 데이터(시계열 데이터)**를 처리하고 학습하는 데 사용됩니다. LSTM은 기존 RNN의 장기 의존성(Long-term dependency) 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.1. RNN과 LSTM의 차이RNN의 문제: 장기 의존성 문제RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 설계되었지만, 이전 입력에서 중요한 정보가 멀리 떨어져 있을 경우 해당 정보를 효과적으로 학습하기 어렵습니다.예를 들어, 긴 문장에서 초반에 나온 주어 정보를 끝부분에서 활용해야 하는 경우, RNN은 정보가 점차적으로 사라지는 기울기 소실(Vanishing G..