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- LLM은 거대언어모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델이다.
- LLM은 딥러닝 기반의 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 설계되어 수백억 개의 파라미터를 포함한다.
- LLM은 트랜스포머 모델의 "어텐션 메커니즘" 및 자기회귀 메커니즘을 통해 문장 내 단어 간의 상관관계를 분석하고 문맥에 따라 의미를 이해한다.
- LLM은 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 학습해 문장의 구조, 문법, 의미 등을 학습한다.
- LLM은 다양한 언어적 작업을 수행할 수 있으며, 번역, 요약, 생성, 분석, 코딩 등이 가능하다.
- LLM의 단점으로는 데이터 의존성이 있으며, 비용이 많이 들고, 허위 정보를 생성할 수 있다.

- 트리즈는 러시아어 "Теория Решения Изобретательских Задач"의 약자로, 영어로는 "Theory of Inventive Problem Solving"을 의미한다.
- 트리즈는 겐리치 알트슐러가 1946년부터 개발하기 시작한 체계적인 문제 해결 방법론이다.
- 트리즈의 기본 개념은 "모든 문제는 이미 누군가, 어딘가에서 비슷한 형태로 해결된 적이 있다"는 전제에서 출발한다.
- 트리즈는 기술적 모순이나 물리적 모순을 해결하는 데 강점을 가지며, 이를 통해 혁신적인 해결책을 도출하는 데 목적을 둔다.
- 트리즈의 주요 도구는 40가지 발명원리와 모순 매트릭스, 이상적 최종 결과(IFR), 진화 패턴 등이 있다.
- 트리즈는 공학, 디자인, 경영 등 다양한 분야에서 창의적 문제 해결을 위한 도구로 활용된다.