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…
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"대규모 언어 모델"에 대한 검색 결과 (총 153개)
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 …
VDS (Virtual Dedicated Server) VDS(Virtual Dedicated Server, 가상는 물리적인 서버 한 대를 가상화 기술을 통해 여러 개의 독립적인 서버로 나누어 제공하는 서비스입니다. 일반적인 가상 서버와 달리, 각 가상 서버에 CPU, RAM 등의 하드웨어 자원을 고정적으로 할당하여 다른 사용자의 자원 사용량에 영향을 받지…
Lemmatization 개요 Lemmatization(표제어 추출)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 전처리 기법 중 하나로, 단어를 그 언어적 원형(표제어, lemma)으로 환원하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 영어에서 "running"은 "run", "better"은 "good"의 비교급이므로 원…
문서화 자동화 개요 문서화동화(Documentation Automation) 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 다양한 문서 작업을 자동으로 생성, 관리, 업데이트하는 기술적 접근 방식 의미합니다. 소프트웨어 유지보수 단계에서 문서는 시스템 이해, 오류 진단, 기능 확장, 협업 효율성 향상 등에 핵심적인 역할을 하지만, 수동으로 작성하는 경우 일관성 부족, …
클라우드 컴퓨팅 개요 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어, 분석 도구 등)을 온디맨드 방식으로 제공하는 기술입니다. 전통적인 방식에서는 기업이나 사용자가 직접 하드웨어와 소프트웨어를 구축하고 관리해야 했지만, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 자원을 원격의 데이터센터에서 제…
TCP/TLS 포트 7042 설정 및 가이드 포트 7042는 LLM(대규모 언어 모델) 서비스에서 클라이언트와 서버 간의 안전한 데이터 전송 및 스트리밍 응답을 위해 사용되는 TCP 기반의 TLS 암호화 통신 포트입니다. 요약 정보 기술적 상세 내용 프로토콜 요구사항 본 포트는 데이터 무결성과 기밀성을 보장하기 위해 TLS 암호화 계층을 사용합니다. TCP…
온톨로지 (Ontology) 온톨로지는 특정 도메인 내의 개념, 개체, 그리고 이들 간의 관계를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 정의한 정형화된 지식 모델이다. 1. 개요 온톨로지는 본래 철학에서 '존재론'이라는 의미로 사용되었으며, 존재하는 것들의 성질과 범주를 연구하는 학문을 뜻한다. 그러나 컴퓨터 과학 및 정보과학 분야에서의 온톨로지는 지식 표현(Kn…
Claude Claude는 Anthropic사가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)로, 높은 지능과 안전성을 동시에 추구하는 AI 어시스턴트입니다. 개요 Claude는 구글과 아마존의 투자를 받은 AI 안전 전문 기업 Anthropic에 의해 개발되었습니다. 특히 '헌법적 AI(Constitutional AI)'라는 독자적인 철학을 바탕으로, 모델이 스스로 …
Few-shot 학습 개 Few-shot 학습(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 매우 적은 수의 학습 샘플(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는 데이터 수집과이블링이 비용…
LLM 스트리밍 오류 리스크 감소 방안 리스크 감소(Risk Mitigation)란 잠재적인 위협이나 오류가 발생할 가능성을 낮추거나, 실제로 발생했을 때 그 영향을 최소화하기 위해 취하는 전략적 조치를 의미합니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델) 서비스의 스트리밍 응답 과정에서 발생하는 오류는 사용자 경험을 직접적으로 저해하므로, 이를 체계적으로 관리하고…
머신러닝 추론 가속기 (ML Inference Accelerator) 1. 개요 머신러닝 추론 가속기란 학습이 완료된 머신러닝 모델을 사용하여 입력 데이터에 대한 예측 결과(추론)를 도출하는 과정을 최적화하고 속도를 높이기 위해 설계된 전용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 의미한다. 머신러닝의 생명주기는 크게 학습(Training)과 추론(Inference…
정보 검색 개요 정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 정보 검색…
문서 분류 개요 문서 분류(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리의 효율성을 극대화하…
목적 달성 가능성 (Goal Attainment Probability) 목적 달성 가능성이란 LLM(대규모 언어 모델)이 사용자의 의도를 정확히 파악하여 최종적으로 원하는 결과물을 생성해낼 확률을 의미합니다. 이는 입력되는 프롬프트의 정교함, 제공된 컨텍스트의 품질, 그리고 사용된 모델의 추론 성능에 따라 결정됩니다. 측정 방법 목적 달성 가능성은 정성적 …
풀샷 (Few-shot) 풀샷 학습(Few-shot Learning)란 대규모 언어 모델(LLM)에게 해결하고자 하는 작업의 예시를 몇 가지 제공함으로써, 모델이 원하는 출력 형식이나 작업의 의도를 빠르게 이해하고 수행하도록 만드는 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 모델의 가중치를 직접 수정하는 파인튜닝(Fine-tuning)과 달리, 입력 프롬프트 내에 예…
CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API 모델입니다. GPU(Graphics Processing Unit)가 본래 수행하던 그래픽 렌더링 작업을 넘어, 일반적인 계산 작업(General-Purp…
주변 환경 1. 개요 주변 환경이란 LLM(대규모 언어 모델) 서비스가 정상적으로 구동되고 최적의 성능을 내기 위해 갖추어야 할 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 및 설정 상태의 총합을 의미합니다. 적절한 주변 환경 설정은 모델의 추론 속도를 결정할 뿐만 아니라, 서비스의 안정성을 확보하고 스트리밍 응답 오류와 같은 기술적 결함을 방지하는 데 필수적입니다. …
편향 완화 (Bias Mitigation) 1. 개요 편향 완화(Bias Mitigation)란 인공지능(AI) 모델이 학습 데이터나 알고리즘 설계 과정에서 습득한 특정 집단에 대한 편향된 판단이나 차별적인 결과를 최소화하여, 모델의 공정성(Fairness)과 신뢰성을 확보하는 기술적·정책적 과정을 의미한다. AI 모델의 편향은 단순히 기술적인 오류를 넘어…
의미 왜곡 방지 (Prevention of Semantic Distortion) 1. 개요 의미 왜곡 방지란 생성형 AI 및 자연어 처리(NLP) 모델이 텍스트를 생성, 요약, 번역하는 과정에서 입력된 원문의 핵심 의미나 의도를 변형시키지 않고 정확하게 유지하도록 제어하는 기술적 접근을 의미한다. 대규모 언어 모델(LLM)은 확률적으로 다음 토큰을 예측하는…