대화 상태 추적 (Dialogue State Tracking, DST) 1. 개요 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking, DST)은 목적 지향 대화 시스템(Task-oriented Dialogue System)에서 사용자의 입력과 이전 대화 이력을 분석하여, 사용자의 현재 의도와 요구사항을 정형화된 상태(State)로 유지하고 업데이트…
검색 결과
"대규모 언어 모델"에 대한 검색 결과 (총 140개)
GPT 개요 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-…
텍스트 요약 (Text Summarization) 1. 개요 텍스트 요약(Text Summarization)이란 긴 텍스트 문서에서 핵심적인 정보와 주요 의미를 유지하면서, 전체 길이를 대폭 줄여 짧은 요약문으로 변환하는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술이다. 정보의 폭증 시대에 사용자가 방대한 양의 데이터를 빠…
음성 기반 자동 완성 (Voice-based Auto-completion) 1. 개요 음성 기반 자동 완성(Voice-based Auto-completion)이란 사용자가 음성으로 텍스트를 입력하거나 명령을 내릴 때, 시스템이 사용자의 의도와 맥락을 분석하여 다음에 올 단어나 문장을 예측하고 제안하는 기술을 의미합니다. 전통적인 텍스트 기반 자동 완성이 키…
AI 휴먼루프 (Human-in-the-Loop, HITL) 1. 개요 AI 휴먼루프(Human-in-the-Loop, HITL)란 인공지능 모델의 학습, 테스트, 운영 단계에 인간의 판단과 개입을 통합하여 모델의 성능을 지속적으로 개선하고 신뢰성을 높이는 상호작용 프로세스를 의미한다. 현대의 딥러닝 모델은 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하지만, 데이터에…
사전 학습 (Pre-training) 사전 학습(Pre-training)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 방대한 양의 데이터로부터 모델의 초기 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 학습하는 과정을 의미합니다. 이는 주로 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 단계로 활용되며, 특정 태스크(Task)에 대한 미세 조정(Fine-tuning)…
법률 문서 처리 (Legal Document Processing) 개요 법률 문서 처리(Legal Document Processing)는 자연어 처리(NLP) 및 인공지능(AI) 기술을 활용하여 법률 관련 텍스트 데이터를 수집, 분석, 요약, 분류 및 생성하는 기술 분야를 의미합니다. 전통적으로 법률 업무는 방대한 판례, 법령, 계약서 및 소송 서류의 검토…
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…
프로그래밍 보조 (Programming Assistance) 개요 프로그래밍 보조(Programming Assistance)란 소프트웨어 개발자가 코드를 작성, 디버깅, 최적화 및 유지보수하는 과정에서 인공지능(AI)이나 자동화 도구를 활용하여 생산성을 높이고 오류를 줄이는 기술 및 실천 방식을 포괄하는 개념입니다. 전통적으로 '컴퓨터 보조 설계(CAD)'…
인공신경망 (Artificial Neural Network) 개요 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 생물학적 신경계의 구조와 기능을 모방하여 설계된 계산 모델입니다. 인간 뇌의 신경 세포(뉴런)들이 서로 연결되어 정보를 처리하고 학습하는 방식을 알고리즘으로 구현한 것으로, 딥러닝(Deep Learning)의 핵심 기반 기…
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…
동의어 문제 (Synonym Problem) 개요 동의어 문제(Synonym Problem)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 단어의 의미적 유사성을 다루는 핵심적인 난제 중 하나입니다. 언어학적으로 '동의어(Synonym)'란 발음이나 철자는 다르지만 의미가 거의 동일한 단어를 지칭합니다. 예를 들어, '…
Polaris (자연어처리 프레임워크) Polaris는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 설계된 오픈소스 자연어처리(NLP) 프레임워크입니다. 주로 데이터 엔지니어링, 모델 파인튜닝, 그리고 LLM 기반 애플리케이션의 배포 및 모니터링을 위한 통합 환경을 제공하여, 개발자가 복잡한 인프라 관리 없이도 효율적으로 AI 워크…
정보 검색 기반 (Information Retrieval Based) 개요 정보 검색 기반(Information Retrieval Based)은 방대한 양의 비정형 데이터(주로 텍스트)에서 사용자의 질의(Query)에 관련성이 높은 정보를 효율적으로 찾아내고 반환하는 기술 및 그 기반이 되는 시스템 아키텍처를 포괄하는 개념입니다. 현대의 디지털 환경에서 검…
인공지능 기술 백서 개요 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행위를 모방하여 기계가 학습, 추론, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등의 능력을 갖추도록 하는 컴퓨터 과학의 핵심 분야입니다. 본 기술 백서는 인공지능의 기본 개념, 주요 기술 분류, 핵심 알고리즘, 그리고 현대 산업에서의 적용 사례와 윤리적 고려사항을 체…
정확도 향상 (Accuracy Improvement) 정확도 향상은 자동화 시스템, 알고리즘, 또는 데이터 처리 파이프라인에서 출력 결과의 신뢰성과 정밀도를 높이기 위한 일련의 기술적 접근법과 방법론을 포괄하는 개념입니다. 특히 인공지능(AI), 머신러닝, 로봇 공학, 그리고 비즈니스 프로세스 자동화(BPA) 분야에서 시스템의 성능을 평가하는 핵심 지표인 …
시퀀스 라벨링 (Sequence Labeling) 시퀀스 라벨링(Sequence Labeling)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 입력된 연속적인 데이터 시퀀스(일반적으로 단어 또는 문자 단위)에 대해 각 요소마다 해당하는 클래스 라벨을 예측하는 지도 학습 문제입니다. 이는 문장의 구조적 이해를 바탕으로 개별 토큰의 의미를 파악하는 데 핵심적인 역할을 하며…
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…
NLP (Natural Language Processing) NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 인공지능(AI)과 언어학의 교차 분야로, 컴퓨터가 인간의 자연 언어를 이해하고, 해석하며, 생성할 수 있도록 하는 기술을 포괄하는 개념입니다. 텍스트나 음성 형태의 방대한 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 인간과 기계…
Attention (어텐션) 개요 어텐션(Attention), 한국어로는 주의 메커니즘 또는 주의력이라고도 불리는 이 개념은 자연어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝 모델의 성능을 혁신적으로 향상시킨 핵심 기술입니다. 어텐션은 모델이 입력 시퀀스의 모든 부분 중에서 현재 출력이나 예측에 가장 관련성이 높은 부분에 '주의를 집중'할 수 있도록 하는 메커니즘입니다…