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…
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파괴적 망각 (Catastrophic Forgetting) 파괴적 망각은 연속 학습(Continual Learning) 환경에서 인공지능 모델이 새로운 작업을 학습하는 과정에서 기존 작업의 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 인간 학습자가 새로운 지식을 습득하더라도 기존 지식을 완전히 잊지 않는 능력과 대비되는 머신러닝의 근본적인 한계 중 하나…
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)…
토큰 (Token) 토큰(Token)은 컴퓨팅 및 언어 처리 분야에서 원시 데이터 스트림을 의미 있는 최소 단위인 '토큰'으로 분할하는 과정을 지칭합니다. 이는 주로 프로그래밍 언어의 컴파일 과정인 렉싱(Lexing)이나 자연어 처리(NLP)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 토큰은 문맥에 따라 문자, 단어, 구절, 또는 특수 기호 등 다양한 …
어휘 분석 (Lexical Analysis) 어휘 분석(Lexical Analysis)은 컴파일러의 첫 번째 단계로, 소스 코드 문자열을 의미 있는 최소 단위인 토큰(Token)의 시퀀스로 변환하는 과정입니다. 이 단계를 수행하는 프로그램은 일반적으로 렉서(Lexer) 또는 스캐너(Scanner)라고 불립니다. 어휘 분석은 프로그래밍 언어의 구문적 구조를 …
N-gram N-gram(엔그램)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 통계적 언어 모델링에서 사용되는 연속된 단어(또는 문자)의 시퀀스입니다. 여기서 'N'은 시퀀스의 길이를 나타내는 정수 변수로, N=1일 때는 유니그램(Unigram), N=2일 때는 바이그램(Bigram), N=3일 때는 트라이그램(Trigra…
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(…
파이썬(Python) 파이썬은 높은 가독성과 간결한 문법을 지향하는 인터프리터 방식의 고급 프로그래밍 언어로, 다양한 도메인에서 널리 사용되는 범용 프로그래밍 환경입니다. > 참고: 본 문서는 Python 3.x 시리즈를 기준으로 작성되었습니다. Python 2는 공식 지원이 종료되었으므로 새로운 프로젝트에서는 Python 3를 사용해야 합니다. 파이썬 개…
NLTK (Natural Language Toolkit) 개요 NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬(Python) 기반의 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 오픈소스 라이브러리입니다. 2001년 미국 펜실베이니아 대학교에서 개발되어 공개되었으며, 인간 언어 데이터를 분석·처리하기 위한 알고리즘…
사전 학습 (Pre-training) 개요 사전 학습(Pre-training)은 인공지능, 특히 딥러닝 모델 개발 파이프라인에서 가장 초기이자 핵심적인 단계로, 방대한 양의 일반 데이터셋을 활용하여 모델이 세계에 대한 기본적인 지식과 패턴을 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 훈련된 모델은 특정 작업에 최적화되지 않은 '기반 모델(Foundation Mod…
인터프리터 개요 인터프리터(Interpreter)는 소스 코드를 기계어로 변환하여 바로 실행하는 컴퓨터 프로그램이다. 컴파일러와 달리 전체 프로그램을 미리 기계어로 변환하지 않고, 한 줄씩 또는 명령 단위로 소스 코드를 읽고 해석한 뒤 즉시 실행하는 방식을 사용한다. 이 방식은 개발 과정에서의 디버깅과 테스트를 용이하게 하며, 플랫폼 독립성을 높이는 데 기…
Python 개요 Python(파이썬)은 1991년 네덜란드의 프로그래머인 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 개발한 고급 프로그래밍 언어로, 코드의 가독성과 간결성을 중시하는 설계 철학을 지닌다. Python은 "배우기 쉬우면서도 강력한 언어"라는 평가를 받으며, 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있다. 현재는 전 세계적으로 가장 인기 있…
styled-components 개요 styled-components는 자바스크립트 기반의 리액트(React) 애플리케이션에서 CSS를 보다 직관적이고 모듈화된 방식으로 작성할 수 있도록 도와주는 CSS-in-JS 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 자바스크립트 템플릿 리터럴(template literals) 문법을 활용하여 컴포넌트 수준에서 스타일을 정의하…
Types and Programming Languages 개요 『Types and Programming Languages(이하 TAPL)』은 컴퓨터공학, 특히 프로그래밍 언어 이론과 형식 시스템(formal systems) 분야에서 가장 영향력 있는 학술 서적 중 하나이다. 저자인 벤자민 C. 피어스(Benjamin C. Pierce)는 펜실베이니아 대학교…
YAML 개요 YAML(YAML Ain't Markup Language)은 데이터 직렬화 형식 중 하나로, 사람이 읽고 쓰기 쉬운 구조를 지향하는 구성 파일 형식으로 널리 사용됩니다. 주로 설정 파일, 구성 관리, 데이터 교환 등 다양한 소프트웨어 개발 및 인프라 환경에서 활용되며, JSON이나 XML과 유사한 목적을 가지지만 더 직관적인 문법을 제공합니다…
Attention 메커니즘 개요 어텐션(Attention) 메커니즘은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝 기법 중 하나입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중하도록 유도함으로써, 정보 처리의 효율성과 정확도를 크게 향상시킵니다. 어텐션은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 …
PKCS 개요 PKCS(Public-Key Cryptography Standards, 공개키 암호화 표준)는 공개키 기반 암호화 기술의 상호 운용성과 표준화를 목적으로 개발된 일련의 기술 표준 모음입니다. 이 표준들은 1990년대 초, RSA 랩스(RSA Laboratories)에서 주도하여 개발되었으며, 공개키 기반 인프라(PKI), 디지털 서명, 키 교…
Ruby 루비(Ruby)는 1995년 일본의 프로그래머 마츠모토 유키히로(Yukihiro Matsumoto, 별칭 'Matz')가 개발한 동적 타이핑(Dynamic Typing) 방식의 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 루비는 "프로그래머의 즐거움"과 "인간 중심적인 설계"를 최우선 가치로 삼으며, 코드가 마치 영어 문장처럼 읽히도록 직관적이고 유연한 문법…
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 "Word2Vec"으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 매우 중요한 단어 임베딩 기술입니다. 문서 구성을 계획해보겠습니다: 1. 개요 섹션 - Word2Vec의 기본 정의와 중요성 2. 역사적 배경 - 개발자와 등장 시기 3. 핵심 개념 설명 - 분산 표현과 벡…
React 개요 React(리액트)는 페이스북(현 메타)에서 개발한 오픈소스 JavaScript 라이브러리로, 사용자 인터페이스(UI)를 구성 요소(Component) 단위로 선언적으로 만들 수 있게 해준다. 2013년에 처음 공개된 이후 현재는 웹·모바일·데스크톱 등 다양한 플랫폼에서 사용되며, React Native를 통해 네이티브 모바일 앱도 개발할 …