장기 의존성 문제 개요 장기 의존성 문제는 시계열 데이터나 순차적 정보를 처리하는 인공지능 모델이, 오랜 시간 간격을 두고 발생한 사건이나 특징을 효과적으로 인식하고 반영하는 데 어려움을 겪는 현상을 의미합니다. 이는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 중요한 기술적 과제로 작용하며, 모델의 성능과 정확도에 직접적인 영향을 …
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"모델 최적화"에 대한 검색 결과 (총 24개)
희소 모델 (Sparse Model) 1. 개요 희소 모델(Sparse Model)이란 신경망의 파라미터(가중치)나 활성화 값(Activation) 중 상당수가 0이 되어, 실제 연산에 참여하는 유효 파라미터의 비율이 낮은 인공지능 모델을 의미한다. 이는 모든 파라미터가 0이 아닌 값으로 채워져 매 연산마다 모든 가중치를 계산하는 밀집 모델(Dense Mo…
드롭아웃 (Dropout) 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 정규화 기법으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델의 일반적인 성능 …
Adapter 모듈 개요 Adapter 모듈(Adapter Module)은 사전 학습된 대규모 인공지능 모델(Transformer, Vision Transformer 등)에 경량의 trainable 레이어를 삽입하여 파라미터 효율적 미세 조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)을 가능하게 하는 구조입니다. 대규모 언어 모델…