자연어 처리 기술의 발전과정자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 돕는 기술로, 초기 NLP 모델들은 주로 규칙 기반 시스템이나 통계적 방법론에 의존했습니다. 이 방법들은 특정 상황에서 유용했지만, 일반적으로는 상당히 제한적이었고 복잡한 언어 구조를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 2017년, 구글 연구팀이 트랜스포머(Transformer) 모델을 발표하면서 NLP는 새로운 전환점을 맞이하게 되었습니다. 트랜스포머 모델은 기존의 순차적 데이터 처리 방식 대신 병렬 처리 방식을 사용하여 데이터를 학습하는 속도와 효율성을 극대화했고, 이를 통해 대규모 언어 모델의 개발이 가능해졌습니다.트랜스포머 모델의 도입은 GPT 시리즈의 발전을 촉진하는 중요한 역할을 했습니다...