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언어 모델의 학습 과정은 어떻게 이루어지나요?
언어 모델의 학습 과정은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 이루어집니다. 이 과정은 다음과 같습니다:
- 대규모 텍스트 코퍼스 수집: 언어 모델을 학습시키기 위해, 대량의 텍스트 데이터(코퍼스)가 필요합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 수 있는 다양한 언어 패턴을 포함하고 있어야 합니다.
- 텍스트 전처리: 수집된 텍스트 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 전처리합니다. 이는 토큰화, 정규화 등의 과정을 포함할 수 있습니다.
- 모델 구조 선택: 학습할 언어 모델의 구조를 선택합니다. RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), Transformer 등 다양한 신경망 구조가 언어 모델링에 사용됩니다.
- 모델 학습: 전처리된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 주어진 단어 시퀀스에 기반하여 다음에 올 단어를 예측하는 방법을 학습합니다.
- 평가 및 최적화: 학습된 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델 구조나 학습 파라미터를 조정하여 모델을 최적화합니다.
언어 모델의 학습 목표는 주어진 문맥에서 가장 가능성이 높은 다음 단어를 정확하게 예측하는 것입니다. 이를 통해 모델은 자연어의 구문과 의미를 이해하는 능력을 개발할 수 있습니다.
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