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…
검색 결과
"모순"에 대한 검색 결과 (총 54개)
누출 테스트 (Leak Testing) 개요 누출 테스트(Leak Testing)란 밀폐되어야 하는 시스템이나 부품의 기밀성(Airtightness/Hermeticity, 외부 물질의 침입이나 내부 물질의 유출을 차단하는 성질)을 검증하여, 의도치 않은 유체(기체 또는 액체)의 이동이 발생하는지 확인하는 품질 검사 공정이다. 산업 현장에서 기밀성 유지는 제…
평가 가이드라인 1. 개요 평가 가이드라인이란 평가 지표의 정의, 평가자가 준수해야 할 판정 기준, 그리고 데이터 수집 및 검증 절차를 체계화한 문서이다. 인공지능(AI) 모델과 같은 복잡한 시스템은 출력값이 가변적이기 때문에, 평가자의 주관에 따라 결과가 달라질 위험이 크다. 따라서 명확한 가이드라인을 통해 평가 간의 일관성(Consistency)을 확보…
질문 응답 시스템 개요 질문 응답 시스템(Question Answering, QA)은 사용자가 자연어로 제시한 질문에 대해 정확하고 간결한 답변을 자동으로 생성하는 기술이다. 전통적인 정보 검색(IR) 시스템이 “문서 목록”을 반환한다면, QA 시스템은 “답변 자체”를 제공한다는 점에서 차별화된다. 최근 딥러닝, 특히 대규모 사전학습 언어 모델(Pre‑tr…
보간 가능성 (Interpolatability) 1. 개요 보간 가능성(Interpolatability)이란 주어진 일련의 데이터 점(Data points)들을 모두 정확하게 통과하는 연속 함수가 수학적으로 존재하며, 그 함수를 유일하게 결정할 수 있는 성질을 의미한다. 수치해석 및 함수 근사 이론에서 보간 가능성은 단순히 함수를 찾는 문제를 넘어, 선택한…
최소 주기 (Fundamental Period) 최소 주기란 [[주기 함수]]에서 함수 값이 반복되는 가장 짧은 양수의 간격을 의미한다. 1. 정의 및 개념 주기 함수(Periodic Function)란 정의역의 모든 에 대하여 어떤 양수 가 존재하여 를 만족하는 함수를 말한다. 이때 를 이 함수의 주기(Period)라고 한다. 최소 주기(Fundament…
논리성 (Logicality) 1. 개요 논리성(Logicality)이란 생각이나 추론, 또는 문장 간의 연결 관계가 모순 없이 일관되며, 타당한 근거를 바탕으로 결론에 도달하는 성질을 의미한다. 일상적 의미에서 논리성은 '말이 된다' 혹은 '앞뒤가 맞다'는 상식적인 수준의 일관성을 뜻하지만, 학술적으로는 전제로부터 결론을 도출하는 추론 과정이 정해진 규칙…
역사적 배경 (Historical Background) 역사적 배경이란 특정 사건, 인물, 사상 또는 현상이 발생하게 된 원인이 되는 시대적 상황과 그를를 둘러싼 제반 환경의 총체를 의미한다. 1. 정의 및 개념 학술적 관점에서 역사적 배경은 단일한 사건이 진공 상태에서 발생하는 것이 아니라, 이전부터 누적된 사회적·정치적·경제적 조건들의 상호작용 결과로 …
MRO (Method Resolution Order in Python 개요 MRO(Method Resolution Order, 메서드 해석 순서)는 Python에서 다중 상속을 사용할 때, 메서드나 속성이 어떤 순서로 탐색되고 호출되는지를 결정하는 규칙입니다. Python은 다중 상속을 지원하기 때문에, 한 클래스가 여러 부모 클래스를 상속받을 수 있으며,…
유클리드 기 개요 유클리 기하(Euclidean Geometry)는대 그리스의 수자 유클리드Euclid, 기원전 300년)가 저술한 『원론』(Elements)에 체계적으로 정리된 기하학 체계를 말한다. 이는 평면과 공간에서 점, 선, 면, 각, 도형 등의 성질과 관계를 다루는 고전 기하학의 핵심 분야로, 오랜 기간 동안 수학 교육의 기초를 이루며 서양 과학…
BMS (Battery Management System, 배터리 관리 시스템) 1. 개요 BMS(Battery Management System)는 이차전지의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어하여 배터리의 효율성을 극대화하고, 안전한 운용 범위를 유지하도록 관리하는 전자 제어 시스템이다. 배터리 셀의 전압, 전류, 온도를 정밀하게 측정하여 과충전이나 과방전…
국문학 (Korean Literature) 1. 개요 국문학(國文學)은 한국인이 한국어(또는 한국어 기반의 표기 수단)로 창작한 문학 작품을 대상으로 하며, 그 예술적 가치와 역사적 변천 과정을 연구하는 학문이다. 한자로 '나라 국(國)', '글 문(文)', '배울 학(學)'을 사용하여, 국가의 정체성이 담긴 문학적 성취를 체계적으로 탐구함을 의미한다. 특…
오류 탐지 (Error Detection) 오류 탐지(Error Detection)는 데이터 전송, 저장, 또는 처리 과정에서 발생하는 오류를 식별하고 확인하는 기술적 과정을 의미합니다. 특히 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 문장의 문법적 정확성, 의미적 일관성, 또는 생성된 텍스트의 논리적 타당성을 검증…
수동 평가 (Manual Evaluation) 개요 수동 평가(Manual Evaluation)란 인공지능(AI), 특히 자연어 처리(NLP) 및 생성형 AI 모델의 성능을 측정할 때, 컴퓨터가 자동으로 계산하는 지표(예: BLEU, ROUGE, 정확도 등)에 의존하지 않고, 전문가나 인간 평가자(Human Evaluator)가 직접 모델의 출력 결과를 분…
데이터 품질 개선 (Data Quality Improvement) 개요 데이터 품질 개선(Data Quality Improvement)은 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 적시성 및 신뢰성을 높이기 위해 수행되는 체계적인 프로세스입니다. 현대 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 환경에서 '쓰레기 입력, 쓰레기 출력(Garbage In, Garbag…
MultiNLI MultiNLI(Multi-Genre Natural Language Inference)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 대규모 텍스트 데이터셋으로, 자연어 추론(Natural Language Inference, NLI) 과제를 평가하고 발전시키기 위해 설계되었습니다. 이 데이터셋은 스탠포드 대학교의 자연어 처리 연구 그룹인 S…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글(Google)이 2018년 10월 공개한 사전 학습(pre-training) 기반의 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 이 모델은…
환각 (환각 현상) 환각(幻覺, 영어: Hallucination)은 생성형 인공지능(Generative AI), 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 사실인 것처럼 생성해 내는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능의 신뢰성을 해치는 주요한 결함 중 하나로, 모델이 학습 데이터에 기반하…
환각 (Hallucination) 환각(Hallucination, 줄여서 Hallu)은 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 확신에 차서 생성하는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능의 신뢰성을 해치는 주요 장애물 중 하나로, 모델이 학습 데이터에 없는 사실을 마치 사실인 것처럼 지어내거나(Hallucination)…
파이썬 클래스(Class) 완벽 가이드 파이썬 클래스는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 핵심 구성 요소로, 데이터(속성)와 동작(메서드)를 하나의 단위로 캡슐화하여 코드의 재사용성과 유지보수성을 높이는 템플릿입니다. 클래스는 객체를 생성하는 청사진이자, 생성된 객체의 타입을 정의하는 네임스페이스입니다. 클래스와 객체의 기본 개념 클래스(Class)는 객체(…