# GPT-2 ## 개요 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transformer2)는 OpenAI에서 2019년 발표한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 거둔 모델 중 하나입니다. GPT-2는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 인터넷 텍스트를 학습하여 텍스...
검색 결과
"WAN"에 대한 검색 결과 (총 80개)
# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer)는 자연어처리LP) 분야 혁신적인 영향을 미친 딥러닝 아키텍처로, 2017년글과 빌런드 연구소의 연구자들이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순차적 처리 방식을 기반으로 한 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)과 달리,...
# 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 ...
# BERT ##요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는글(Google)이 018년에 발표한 자연어 처리(N) 분야의 획기적인 언어 모델이다.ERT는 이전의 단방향 언어 모들과 달리 **방향 맥락**(bidirectional context)을 학습함으로써 단어의 의미를 보다 정확하게 이해할...
GPT ##요 GPT(Generative Pre-trained)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 인공지능 모델입니다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 텍스트 데이터...
GPT ##요 **G**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스...
# Network Interface Controller ## 개요 **Network Interface Controller**(NIC,트워크 인터페이스 컨트롤러), 또는 **Network Interface Card**(네트워크 인터페이스 카드)는 컴퓨터와 네트크 간의 물리적을 담당하는 하드웨어 장치입니다. NIC는 컴퓨터가 로컬 영역 네트워크(LAN), ...
# 연결 계층 ## 개요 **연결 계층**(Link Layer)은 네트워크의 통신 프로토콜 스택에서 가장 낮은 계층 중 하나로, OSI(Open Systems Interconnection 7계층델에서 **제2계층**(Data Link Layer)에 해당합니다. 이 계층의 주요 목적은 동일한 물리적 네트워크 링크를 공유하는 두 노드 사이에서 **신뢰성 있...
# Large Language Model ## 개요 **Large Language Model**(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document about obesity treatment under the health category. me start by understanding the structure and requirements. user wants a markdown document ...
Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
# 콘텐츠 생성 ## 개요 **콘텐츠 생성**(Content Generation)은 인공지능이 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 머신러닝, 특히 **딥러닝** 기반의 모델을 활용하여 이루어지며, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 생성 모델 등 여러 분야의 융합적 기술이 적용됩니...
Okay, I to create a professional Korean wiki-style document aboutose, categorized under Health,, Carbohydrates. The user wants a markdown format specific structure and quality. Let's start by understa...
# 셀프-어텐션 ## 개요 셀프-어텐션(Self-Attention)은 인공지능 분야에서 시퀀스 데이터의 상호작용을 모델링하는 데 사용되는 핵심적인 기술입니다. 특히 **트랜스포머(Transformer)** 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌었습니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든...
# AEAD ## 개요 AEAD(**Authenticated Encryption with Associated Data**)는 암호화와 인증을 동시에 제공하는 암호화 모드입니다. 전통적인 암호화 방식이 데이터 기밀성만 보장했다면, AEAD는 **기밀성**, **무결성**, **신원 인증**을 통합적으로 처리합니다. 이 문서에서는 AEAD의 개념, 작동 원리...
# 충돌 공격 ## 개요 충돌 공격(Collision Attack)은 암호화 해시 함수의 취약점을 이용해 서로 다른 입력 값이 동일한 해시 값을 생성하도록 유도하는 공격 기법입니다. 이는 해시 함수의 **충돌 저항성(Collision Resistance)** 속성을 무너뜨려 데이터 무결성과 인증 시스템의 안전성을 위협합니다. 특히 디지털 서명, SSL/T...
# 메모리 셀 ## 개요 메모리 셀(Memory Cell)은 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 분야에서 시퀀스 데이터를 처리하는 데 핵심적인 역할을 하는 구조입니다. 특히, 시간에 따른 정보의 지속적 저장과 활용이 필요한 작업(예: 자연어 처리, 시계열 예측)에서 중요한 기능을 수행합니다. 메모리 셀은 전통적인 인공신경망(ANN)과 달리 과거 입력 데이...
# 망각 게이트 (Forget Gate) ## 개요/소개 망각 게이트는 인공지능 분야에서 특히 **장기 기억 신경망(LSTM, Long Short-Term Memory)**의 핵심 구성 요소로, 시계열 데이터 처리에 있어 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 전통적인 순환 신경망(RNN)의 한계인 "긴급 의존성 문제"를 해결하기 위해 설계되었습니다. 망각 게...
# 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 직접적...
# GitHub ## 개요/소개 GitHub는 소프트웨어 개발자들이 협업하고 코드를 관리하는 데 사용되는 웹 기반 플랫폼이다. Git이라는 분산 버전 제어 시스템을 기반으로 하며, 2008년에 Tom Preston-Werner, Chris Wanstrath, P.J. Hyett 세 명의 개발자들에 의해 설립되었다. 2018년에는 마이크로소프트(Micros...