거대 언어 모델(LLM)은 딥러닝 기술과 방대한 데이터 세트를 활용해 새로운 콘텐츠를 이해하고, 요약하며, 생성하고, 예측하는 인공지능 알고리즘의 한 종류입니다.

트랜스포머 모델은 일련의 구어나 문어, 혹은 화학 구조 간의 관계와 같은 순차적인 데이터에서 관계를 설정하여 그 문맥과 의미를 파악하는 데 특히 능숙합니다

파운데이션 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습하는 과정인 자기 주도 학습 과정에서 마법이 일어납니다.

합성 데이터는 실제 데이터를 모방하여 보다 안전하게 기술 혁신을 이루도록 도와줍니다.