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대규모 언어 모델
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=== 초기 단계 === LLM의 개념은 갑자기 등장한 것이 아니라, 수십 년간 이어진 자연어 처리 및 기계학습 연구의 결과물이다. * '''1950년대 ~ 2000년대 초반''': 규칙 기반 시스템, 통계적 방법론(예: N-gram)이 주를 이루었다. 데이터의 패턴을 학습하려는 시도가 있었으나, 복잡한 언어의 뉘앙스를 파악하는 데는 한계가 있었다. * '''2000년대 중반 ~ 2010년대 초반''': Word2Vec, GloVe 등 단어 임베딩 기술이 발전하면서 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하려는 시도가 이루어졌다. 이는 이후 딥러닝 기반 모델의 토대가 되었다.
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