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…
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"언어 모델"에 대한 검색 결과 (총 279개)
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…
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…
브라우저 확장 프로그램 브라우저 확장 프로그램(Browser Extension)은 웹 브라우저의 기본 기능을 보완하거나 새로운 기능을 추가하기 위해 설계된 소프트웨어 모듈입니다. 일반적으로 '플러그인(Plugin)' 또는 '어댑터(Adapter)'라고도 불리며, 사용자가 웹 페이지를 탐색하는 과정에서 실시간으로 동작하여 다양한 작업을 수행합니다. 현대의 웹…
어휘 재구성 (Vocabulary Reconstruction) 1. 개요 어휘 재구성(Vocabulary Reconstruction)이란 자연어 처리(NLP) 모델이 텍스트를 처리하기 위해 사용하는 기본 단위인 어휘 사전(Vocabulary)을 데이터의 통계적 특성에 맞게 효율적으로 다시 정의하고 구축하는 전처리 과정을 의미한다. 현대 NLP의 핵심 목적은…
자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 능력을…
코퍼스 개요 코퍼스(Corpus)는 자연어(NLP, Natural Language Processing) 분에서 핵심적인 자료로, 특정 목적을 위해 체계적으로 수집·정리된 대규모 텍스트 데이터의 집합을 의미한다.수형은 '코퍼스(corpus)', 복수형은 '코퍼스(corpora)'로 사용된다. 자연어처리 시스템은 언어의 구조, 의미, 사용 패턴을 학습하기 위해…
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…
합성 데이터 (Synthetic Data) 1. 개요 합성 데이터(Synthetic Data, 가상 데이터라고도 함)란 실제 세계에서 수집된 데이터가 아니라, 알고리즘이나 통계적 모델을 통해 인위적으로 생성된 데이터를 의미한다. 실제 데이터(Real-world Data)가 관찰된 사실의 기록이라면, 합성 데이터는 실제 데이터의 통계적 특성, 상관관계, 분포…
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. 어휘 확장(Vocabulary Ex…
소프트웨어 공학 (Software Engineering) 1. 개요 소프트웨어 공학은 소프트웨어의 개발, 운용, 유지보수 전 과정에 걸쳐 체계적이고 정량적인 접근 방식을 적용하여 고품질의 소프트웨어를 효율적으로 생산하는 공학적 학문이다. 단순한 '프로그래밍'이 특정 기능을 구현하기 위한 코드 작성(Coding)에 집중한다면, '소프트웨어 공학'은 예산, 일…
단일 활성화 개요 단일 활성화(One-Hot Encoding)는 범주형 데이터(categorical data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 형태로 변환하는 대적인 데이터 인코딩 기 중 하나입니다.주형 변수는 특정한 카테고리나 레이블을 가지는 데이터로, 예를 들어 "성별(남, 여)", "지역(서울, 부산, 대구)" 등이 있습니다. 그러나 대부분…
DialoGPT 1. 개요 DialoGPT는 Microsoft에서 개발한 대화형 생성 모델로, 대규모 텍스트 코퍼스로 사전 훈련된 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 모델을 Reddit의 대화형 데이터셋으로 미세 조정(Fine-tuning)하여 인간과 유사한 다회차 대화(Multi-turn Conversation)…
WER (Word Error Rate, 단어 오류율) 1. 개요 WER(Word Error Rate, 단어 오류율)은 자동 음성 인식(ASR, Automatic Speech Recognition) 및 기계 번역 시스템의 성능을 측정하기 위해 사용되는 표준 지표로, 정답(Reference)과 결과(Hypothesis) 사이의 단어 단위 차이를 수치화한 것입니…
다중 모달 분석 (Multimodal Analysis) 1. 개요 다중 모달 분석(Multimodal Analysis)이란 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터 양식(Modality, 모달리티)을 통합적으로 처리하여 정보의 의미를 추출하고 분석하는 인공지능 기술이다. 인간이 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 기관을 …
추론 속도 (Inference Speed) 1. 개요 추론 속도(Inference Speed)란 학습이 완료된 AI 모델에 새로운 입력 데이터를 넣었을 때, 모델이 예측 결과(출력)를 내놓기까지 걸리는 시간을 의미한다. AI 모델 서비스(Serving) 단계에서 추론 속도는 서비스의 실용성을 결정짓는 핵심 요소이다. 특히 실시간 상호작용이 필요한 챗봇, 자…
스트리밍 오류 LLM 서비스에서 응답을 받을 수 없습니다. 이터레이션(Iteration)의 정의와 원리 이터레이션은 소프트웨어 개발 및 알고리즘 설계에서 특정 절차나 계산 과정을 반복적으로 수행하여 원하는 결과에 도달하거나, 결과물을 점진적으로 개선 및 최적화하는 프로세스를 의미합니다. 컴퓨터 과학에서 이터레이션은 주로 다음과 같은 방식으로 구현됩니다. 1…