자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 의미 있게 이해하고, 해석하며, 생성하고, 응답하도록 하는 데 초점을 둡니다.
이해하기 자연어 처리(NLP)
NLP는 규칙 기반의 수작업 언어 규칙에 의존하던 시스템에서 데이터를 통해 언어 패턴을 학습하는 신경망 기반 접근으로 발전했습니다. 이 분야에는 텍스트 분류, 개체명 인식, 감정 분석, 기계 번역, 요약, 질의응답, 자연어 생성 등 다양한 작업이 포함됩니다. BERT, GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델의 등장으로 NLP는 획기적인 발전을 이루었습니다. 방대한 텍스트로 사전 학습을 진행한 후 특정 작업에 맞게 미세 조정하면, 이전 방식보다 사실상 모든 NLP 벤치마크에서 더 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이러한 기반 모델은 최소한의 데이터만으로도 새로운 작업에 쉽게 적용할 수 있습니다. 불과 10년 전만 해도 거의 불가능했던 최신 NLP 기능들은 이제 AI 시스템의 필수 기능이 되었습니다: 이메일에서 할 일 항목 추출, 긴 문서 요약, 텍스트 집합에 대한 질문 답변, 언어 번역, 그리고 상황에 맞는 답변 생성 등이 그 예입니다. 이 기능들은 AI 생산성 비서의 핵심을 이룹니다. 또한 NLP는 자동 음성 인식(ASR) 및 음성 합성(TTS)과 결합될 때 음성 인터페이스까지 확장되며, AI 시스템의 목소리 기반 상호작용을 가능하게 합니다.
GAIA 활용 방법 자연어 처리(NLP)
NLP는 GAIA의 모든 상호작용의 핵심에 있습니다. GAIA는 NLP 기술을 사용해 이메일을 읽고 이해하며, 자연어에서 실행 항목과 기한을 추출하고, 메시지를 긴급성과 주제별로 분류하고, 사용자의 소통 스타일에 맞춘 맥락적 답변을 생성하며, 자연어로 작성된 업무 흐름 설명을 실행 계획으로 변환하고, 생산성 요구에 관한 대화형 명령을 이해합니다.
관련 개념
대형 언어 모델 (LLM)
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터셋으로 훈련되어, 다양한 작업에서 인간의 언어를 이해하고 생성하며 추론할 수 있는 딥러닝 모델입니다.
트랜스포머
트랜스포머는 2017년에 소개된 신경망 구조로, 시퀀스 데이터를 병렬로 처리하기 위해 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하며, 모든 현대 대형 언어 모델의 기반을 이룹니다.
의미 기반 검색
의미 기반 검색은 검색 쿼리의 의미와 의도를 이해하여, 단순히 키워드 일치가 아닌 개념 상의 연관성에 따라 결과를 제공하는 검색 기술입니다.
임베딩
임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 등 데이터를 의미와 관계를 표현하는 고차원, 밀집 수치 벡터로 변환한 것입니다.
대형 언어 모델 (LLM)
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 놀라울 정도로 자연스럽게 이해하고 생성하며 추론할 수 있는 인공지능 모델입니다.
