스트리밍 오류 LLM 서비스에서 응답을 받을 수 없습니다.
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"LLM"에 대한 검색 결과 (총 393개)
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Matter (스마트 홈 표준) 1. 개요 Matter는 스마트 홈 기기 간의 상호운용성(Interoperability)을 확보하기 위해 개발된 오픈 소스 기반의 통합 연결 표준으로, 애플리케이션 계층(Application Layer) 표준이다. 과거 스마트 홈 시장은 제조사마다 서로 다른 통신 프로토콜과 전용 허브를 사용하는 '파편화' 현상이 심화되어, …
환각 현상 정의 환각 현상(Hallucination)이란 LLM(대규모 언어 모델)이 학습 데이터에 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상을 말한다. 이는 모델이 논리적으로는 그럴듯해 보이지만, 실제 사실과는 다른 허위 정보를 생성하는 일종의 생성 오류이다. 발생 원인 환각 현상은 LLM의 기본 작동 원리와 데이터의 한계로 인해 발생하며,…
PCIe 5.0 개요 PCIe 5.0(Peripheral Component Interconnect Express 5.0)은 컴퓨터 내부 구성 요소 간의 고속 데이터 전송을 위한 차세대 직렬 버스 인터페이스 표준이다. PCI-SIG(PCI Special Group)에서 2019년 5월에 공식 승인된 PCIe 5.0은 이전 세대인 PCIe 4.0 대비 전송 속…
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Embedding 개요 임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 …
EUV 리소그래피 개요 EUV 리소그래피(EUV Lithography, Extreme Ultraviolet Lithography)는 반도체 제조 공정에서 가장 정밀한 패턴을 형성하기 위해 사용되는 첨단소그래피 기이다. 이 기술은장이 약 13.5 나노미터(nm) 인 극자외선(Extreme Ultraviolet, EUV)을 이용해 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴…
Orca Orca는 Microsoft에서 발표한 소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)로, 거대 언어 모델(LLM)의 복잡한 추론 능력을 효율적으로 학습시키기 위해 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 적용한 모델입니다. 단순히 결과값만 모방하는 것이 아니라, 대형 모델의 상세한 추론 과정(Reasoning …
자동 채점 시스템 (Automated Scoring System) 자동 채점 시스템이란 컴퓨터 알고리즘과 인공지능 기술을 활용하여 학습자의 응답을 분석하고, 미리 설정된 기준에 따라 점수를 부여하며 피드백을 제공하는 평가 체계를 말한다. 1. 개요 전통적인 수동 채점 방식은 평가자의 전문성에 크게 의존하며, 채점자의 주관이나 컨디션에 따라 결과가 달라지는 …
NPU (신경망 처리 장치) 1. 개요 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)는 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)의 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 AI 전용 가속기(Hardware Accelerator)이다. 딥러닝의 핵심인 대규모 행렬 연산을 빠르게 수행하도록 최적…
감정 분석 개요 감정 분석(Sentiment Analysis)은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 데이터에서 인간의 감정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정입니다. 이는 대량의 텍스트를 효율적으로 분석하여 시장 조사, 고객 피드백 분석, 사회적 미디어 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 감정 분석은 단순히 긍정/부정 분류에 그…
프롬프트 (Prompt) 1. 개요 프롬프트(Prompt)란 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)로부터 특정 응답을 이끌어내기 위해 사용자가 입력하는 지시어나 질문, 데이터 등을 의미한다. 과거에는 주로 텍스트 기반의 입력에 국한되었으나, 최근의 멀티모달(Multimodal) 트렌드에 따라 이미지, 오디오, 파일 등 다양한 형태…
생성 편향성 개요 성 편향성(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models, LLM), 이미지…
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LoRa 개요 LoRa(롱레인지, Long)는 저전력 광 네트워크(LPWAN, Low-Power Wide-A Network)를 구현하기 위한 무선 통신 기술로, 장거리 통신과 낮은 전력 소비를 동시에 실현하는 것이 특징이다. LoRa는 IoT(Internet of Things) 환경에서 센서 데이터를 장시간 동안 배터리로 구동하며 수 킬로미터 이상 거리로 …
데이터 편향 개요 데이터 편향(Data Bias)은 머신러닝 모델 훈련에 사용되는 데이터셋에 시스템적으로 왜곡된 패턴이 존재하는 현상으로, 모델의 예측 결과에 불공정성이나 오류를 유발할 수 있습니다. 이러한 편향은 데이터 수집, 전처리, 모델링 전 단계에서 발생할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시키거나 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 …
다의어 문제 (Polysemy Problem) 1. 개요 다의어 문제(Polysemy Problem)란 하나의 단어 형태가 서로 연관된 여러 개의 의미를 가지고 있어, 컴퓨터가 문맥에 따라 어떤 의미로 사용되었는지 정확히 판별하기 어려운 자연어 처리(NLP)상의 난제를 의미한다. 자연어 처리에서 이 문제가 발생하는 근본적인 이유는 인간의 언어가 효율성을 위…