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정규단 (중앙대학교) 권정연 (중앙대학교) 문영대 (중앙대학교) 강병근 (중앙대학교) 송준석 (중앙대학교) 김민지 (중앙대학교) 이승준 (중앙대학교) 김정준 (서울대학교) 이성훈 (서울대학교) 현시은 (서울대학교) 김남준 (서울대학교) 유현곤 (NVIDIA) 성형기 (서울대학교) 이혁재 (서울대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
718 - 722 (5page)

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최근 OpenAI에서 Chat GPT o1-preview 모델을 출시했다. 이 모델은 미국 수학 올림피아드에서 전국 2,000등 안에 들 정도로 추론 능력을 가지고 있으며 인간의 평균적인 언어 능력을 한참 뛰어넘었다. 이러한 Transformer 구조의 모델은 언어 뿐만 아니라 vision, speech 등 다양한 분야의 표준 모델이 되었다. 관련 분야 연구 발전을 위해 GPT의 완전한 이해의 필요성이 대두된다. GPT-3 Transformer Decoder 구조에 대한 자세한 분석과 수학적 이해를 통해 그러한 구조로 설계한 이유 및 효과를 살펴본다. 더불어 각 부분이 이전의 어떤 연구에서부터 발생된 것인지 그 계보를 살펴보고 이를 통해 GPT를 이해하는 방법을 제시한다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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