자기회귀 언어 모델 편집하기

자기회귀 언어 모델(Autoregressive Language Model, 自己回帰言語モデル)은 이전 시점의 단어(또는 토큰) 정보를 기반으로 다음 단어의 확률을 예측하는 방식의 언어 모델이다.
==개요==
자기회귀 언어 모델은 언어 생성에서 중요한 역할을 하며, 입력된 시퀀스의 앞부분을 기준으로 다음 단어를 순차적으로 예측한다. 이 방식은 시계열 데이터 처리에 적합하며, 자연어 처리 분야에서는 텍스트 생성, 기계 번역, 문서 요약 등에 활용된다.
==작동 원리==
자기회귀 언어 모델은 주어진 단어 시퀀스 x₁, x₂, ..., xₙ에 대해 다음과 같은 확률 분해를 수행한다:
 P(x₁, x₂, ..., xₙ) = P(x₁) × P(x₂|x₁) × P(x₃|x₁,x₂) × ... × P(xₙ|x₁,...,xₙ₋₁)
이 식은 각 시점의 단어가 이전 단어들의 조건부 확률에 따라 예측된다는 것을 의미한다.
==대표적인 모델==
*GPT 시리즈 (OpenAI)
*Transformer 기반의 언어 생성 모델
*RNN 및 LSTM 기반의 초기 자기회귀 모델
*XLNet (자기회귀와 비자기회귀 방식을 혼합)
==장점과 한계==
===장점===
*문장 생성 품질이 높고 문맥을 잘 반영한다
*학습 및 추론 과정이 직관적이다
===한계===
*병렬 처리가 어렵고 추론 속도가 느리다
*장기 의존성 문제에 취약할 수 있다
==응용 분야==
*자연어 생성 (텍스트 생성, 시나리오 작성 등)
*대화형 인공지능
*문서 자동 요약
*기계 번역
==같이 보기==
*[[언어 모델]]
*[[Transformer (모델)]]
*[[GPT]]
*[[RNN]]
*[[자연어 처리]]
==참고 문헌==
*Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). "Attention is All You Need." Advances in Neural Information Processing Systems.
*Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training." OpenAI.
==각주==
[[분류:인공지능]]
[[분류:언어 모델]]