Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …
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Masked Language Model 요 Masked Language Model(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 BERT(Bidirectional Encoder…
Large Language Model 개요 Large Language Model(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training)을 수행하며, 다양…
KoELECTRA 1. 개요 KoELECTRA는 구글(Google)이 제안한 ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) 모델의 구조를 한국어 데이터셋에 맞게 최적화하여 사전 학습(Pre-training)시킨 한국어 특화 언어 모델이다. 기존의 B…
어휘 사전 (Vocabulary) 1. 개요 어휘 사전(Vocabulary)이란 자연어 처리(NLP)에서 모델이 처리할 수 있는 모든 고유한 토큰(Token, 텍스트의 최소 의미 단위)의 집합을 의미하며, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치형 벡터로 변환하기 위한 기초 매핑 테이블 역할을 한다. 2. 어휘 사전 구축 과정 어휘 사전 구축은 원시 …
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…
프롬프트 기반 인터페이스 (Prompt-based Interface) 1. 개요 프롬프트 기반 인터페이스(Prompt-based Interface, 이하 LUI: Language User Interface)란 사용자가 자연어(Natural Language) 형태의 지시문인 '프롬프트'를 입력하여 시스템의 동작을 제어하고 원하는 결과물을 얻어내는 상호작용 방…
데이터 과학 (Data Science) 1. 개요 데이터 과학(Data Science)은 정형 및 비정형 데이터로부터 유의미한 통찰(Insight)과 지식을 추출하기 위해 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 융합하여 활용하는 다학제적 분야이다. 현대 사회에서 데이터 과학은 단순한 통계 분석을 넘어, 방대한 양의 데이터(Big Data)를 처리하고…
언어적 표현 (Linguistic Expression) 1. 개요 핵심 용어: 상징(Symbol): 실제 대상과 직접적인 물리적 연관성은 없으나, 사회적 약속에 의해 특정 의미를 갖게 된 기호. 언어 체계(Language System): 특정 공동체가 사용하는 문법, 어휘, 음운 규칙의 집합. 언어적 표현이란 인간이 자신의 생각, 감정, 의도 등을 특정한 …
Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…
챗봇 개요 봇(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙 기반 시스템을 …
검색어 자동 완성 개요 검색어 자동 완성(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트, 모바일 앱, 데이…
자동 대체 텍스트 생성 (Automatic Alternative Text Generation) 1. 개요 자동 대체 텍스트 생성이란 [[인공지능]] 기술을 활용하여 이미지, 그래프, 아이콘 등 시각적 콘텐츠의 내용을 분석하고, 이를 설명하는 텍스트(Alternative Text, 이하 Alt Text)를 자동으로 생성하는 기술이다. 대체 텍스트는 [[웹 접…
정형 검증 (Formal Verification) 1. 개요 정형 검증(Formal Verification)이란 수학적 모델과 논리적 추론을 사용하여 소프트웨어나 하드웨어 시스템이 설계 명세(Specification)를 엄격하게 준수하는지를 증명하는 소프트웨어 공학 기법이다. 일반적인 소프트웨어 테스트(Testing)가 특정 입력값의 집합을 선택해 실행 결…
BPE (Byte Pair Encoding) 1. 개요 BPE(Byte Pair Encoding)는 자연어 처리(NLP)에서 텍스트를 효율적으로 분절하기 위해 사용되는 서브워드(Subword) 토큰화 알고리즘으로, 빈도 기반의 문자 쌍 병합을 통해 단어와 문자 단위의 중간 형태인 서브워드 어휘집을 구축하는 기법이다. 전통적인 NLP에서는 단어 단위(Word…
Hallucination 개요 Hallucination(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 생성형 언어 모델(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 세계의 사실과 일치하지 않거…
순환 구조 (Recurrent Structure) 1. 개요 순환 구조(Recurrent Structure)란 신경망의 은닉층(Hidden Layer)에서 생성된 출력이 다시 자기 자신 혹은 이전 층의 입력으로 되돌아오는 연결 구조를 가진 신경망 형태를 의미한다. 일반적인 피드포워드(Feed-forward) 신경망은 입력층에서 출력층 방향으로 정보가 한 방…
LLM (거대 언어 모델) 1. 개요 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공신경망 기반의 딥러닝 모델이다. 여기서 '거대(Large)'함은 크게 두 가지 측면을 의미한다. 첫째는 파라미터(Parameter, 매개변수)의 수로, 모델…
스트리밍 오류 스트리밍 오류란 LLM(Large Language Model)이 응답을 생성하여 클라이언트로 전송하는 과정에서 네트워크 단절, 타임아웃, 서버 과부하 등으로 인해 응답이 중단되거나 정상적으로 전달되지 않는 현상을 말한다. 1. 주요 원인 1.1 네트워크 불안정성 클라이언트와 서버 간의 연결이 불안정하거나, 중간 프록시 서버 및 게이트웨이에서 …
XLM-R (Cross-lingual Language Model-RoBERTa) 1. 개요 XLM-R(Cross-lingual Language Model-RoBERTa)은 Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 대규모 다국어 사전 훈련 언어 모델로, 단일 모델 내에서 100개 이상의 언어를 동시에 처리할 수 있도록 설계된 Transfor…