NLP 이해와 런팟 설치

NLP의 과거와 오늘

NLP는 인간의 언어를 기계가 이해하고 처리하기 위한 도전으로 시작되었다. 아르츠루니와 트로얀스키는 기계 번역의 초기 개념을 제시하며 기반을 다졌고, 위버와 섀넌의 정보 이론을 바탕으로 1954년 조지타운-IBM 실험이 성공적으로 이루어졌다.

 

하지만 초기의 규칙 기반 접근은 언어의 복잡성을 다루기 어려웠고, 품질의 한계로 연구가 지체되었다. 같은 시기, 튜링은 "기계는 생각할 수 있는가?"라는 질문을 던지며 인간-기계 상호작용 가능성을 탐구했으나, 튜링테스트는 기계의 이해 능력을 완전히 검증하기엔 부족했다.

 

퍼셉트론은 신경망 학습의 기초를 마련했지만, 단층 구조의 한계로 연구가 한동안 정체되었다. 이후 역전파 알고리즘과 비선형 활성화 함수가 도입되며 신경망은 더 복잡한 문제를 학습할 수 있게 되었고, 딥러닝의 기반이 마련되었다.

 

2017년, 트랜스포머 모델이 등장하며 NLP는 새로운 전환점을 맞았다. 병렬 처리와 Attention 메커니즘을 통해 언어 처리의 효율성과 성능이 크게 향상되었고, 이는 GPT와 같은 대규모 언어 모델의 탄생으로 이어졌다.

 

NLP는 초기 개념에서 첨단 기술로 발전하며, 인간과 기계 간의 자연스러운 소통을 점점 더 현실화하고 있다.

 

런팟 사용하기

이 책에서의 실습은 런팟 환경에서 이루어진다. 런팟 환경을 구축하기 위해서는 다음 게시글을 참고하자.

2024.12.31 - [개인공부&프로젝트] - 클라우드 기반 GPU 컴퓨팅 플랫폼, 런팟(RunPod) 사용법

클라우드 기반 GPU 컴퓨팅 플랫폼, 런팟(RunPod) 사용법