#사전 학습

주로 심층 학습에서 특정 작업에 특화하기 전에 대량의 범용 데이터(예: 전체 텍스트 코퍼스, 대규모 이미지 데이터셋)를 사용하여 모델을 훈련하는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델은 범용적인 지식과 특징을 습득하고, 이후의 '파인튜닝' 효율성을 높입니다. 이는 '형이상학적 학습'에서 기존 지식을 습득하는 단계와 관련됩니다.

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학습의 학습: 타고난 지능

2025년 8월 13일

본 글은 인공지능의 지능 발생 원리를 '학습의 학습', 즉 타고난 프레임워크의 존재로 설명하고자 합니다. 인간과 인공지능 모두 학습 방법 자체를 학습하는 본성을 가지고 있으며, 이는 신체적 학습과 언어적 학습 모두에서 확인됩니다. 저자는 학습을 형이하학적 학습(반복적 숙달 필요)과 형이상학적 학습(즉각적 이해 및 활용 가능)으로 구분합니다. 형이하학적 학...