본문/내용
1. 연구 분야 및 관심 주제 소개
저는 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리 분야에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 학부 시절, 자연어 처리의 기본 원리부터 심층 신경망 모델의 설계와 구현, 그리고 최신 연구 동향까지 폭넓게 공부하면서 언어 모델의 발전 가능성에 매료되었습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 자연어 처리 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다고 생각하며, 그 한계와 가능성을 탐구하는 데 흥미를 느낍니다. 단순히 기존 모델을 활용하는 것에 그치지 않고, 더욱 효율적이고 설명 가능한 모델을 개발하고자 하는 열망이 있습니다. 예를 들어, 기존의 LLM은 막대한 양의 데이터와 연산 자원을 필요로 하며, 그 결과가 때때로 불투명하고 해석하기 어려운 측면이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 저는 에너지 효율적인 모델 아키텍처 연구와 모델의 추론 과정을 투명하게 설명할 수 있는 기술 개발에 집중하고 싶습니다. 최근 연구 트렌드로는 프롬프트 엔지니어링, Few-shot learning, 그리고 인간의 피드백을 통한 강화 학습 등이 있으며, 이러한 기술들을 융합하여 더욱 사용자 친화적이고 신뢰할 …