C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) 개요 C4 (Colossal Clean Crawled Corpus)는 구글(Google)이 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 모델의 사전 학습(Pre-training)을 위해 구축한 대규모 정제 텍스트 데이터셋이다. 웹상의 방대한 데이터를 수집하는 Common …
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"질의응답"에 대한 검색 결과 (총 31개)
스프린트 스프린트(Sprint) 애자일 소프트웨 개발 방법론 중 하나인 럼(Scrum) 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 소프트웨어 개발 팀 일정 기간 동안 완료할 수 있는 작업을 정의하고 실행하는 반복적이고 시간이 제한된 개발 주기를 의미합니다. 스프린트는 제품 백로그(Product Backlog)에서 우선순위가 높은 항목들을 선택하여, 팀이 테스트 가능하…
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…
다의성 해소 (Word Sense Disambiguation, WSD) 1. 개요 다의성 해소(Word Sense Disambiguation, WSD)란 자연어 처리(NLP)에서 하나의 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있을 때, 문맥을 분석하여 해당 단어가 가진 여러 의미 중 적절한 의미를 결정하는 자연어 처리 기술이다. 인간은 대화나 독서 시 주변 단어와…
유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, …
LLM (거대 언어 모델) 1. 개요 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공신경망 기반의 딥러닝 모델이다. 여기서 '거대(Large)'함은 크게 두 가지 측면을 의미한다. 첫째는 파라미터(Parameter, 매개변수)의 수로, 모델…
딥러닝 기반 언어 모델 (Deep Learning-based Language Model) 1. 개요 딥러닝 기반 언어 모델은 인공신경망을 이용하여 단어 시퀀스의 확률 분포를 학습함으로써, 주어진 텍스트 다음에 올 단어를 예측하거나 문장의 의미를 수치적으로 표현하는 인공지능 모델이다. 과거의 통계적 방식에서 벗어나 대규모 데이터와 심층 신경망을 결합함으로써 …
PixiJS 개요 PixiJS는 HTML5 Canvas와 WebGL을 기반으로 하는 고성능 2D 렌더링 엔진으로, 웹 브라우저에서 복잡한 2D 그래픽을 빠르고 효율적으로 렌더링하기 위해 설계된 오픈 소스 JavaScript 라이브러리입니다. PixiJS는 게임 엔진이라기보다 렌더링 제어나 사운드 관리와 같은 게임 로직 기능보다는 '화면에 객체를 어떻게 가장…
Plotly 1. 개요 Plotly는 데이터 분석 및 시각화를 위해 설계된 오픈 소스 인터랙티브 그래프 라이브러리로, 웹 브라우저 기반의 동적인 시각화 결과물을 생성하는 도구입니다. 정적인 이미지를 생성하는 기존 라이브러리와 달리, 사용자가 그래프와 직접 상호작용할 수 있는 인터랙티브(Interactive) 기능을 제공하는 것이 핵심입니다. Plotly는 …
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google AI Language 팀에서 개발한 언어 이해를 위한 양방향 사전 학습 모델입니다. 기존의 언어 모델들이 텍스트를 왼쪽에…
트랜스포머 (Transformer) 0. 빠른 시작 (Quick Start) 입문자를 위한 트랜스포머 아키텍처의 핵심 요약입니다. 한 줄 정의: 순환 신경망(RNN)의 순차적 처리 한계를 극복하고, 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘만을 사용하여 데이터 전체를 병렬로 처리하는 딥러닝 모델입니다. 핵심 키워드: 셀프 어텐션, 멀티 헤드 어텐션,…
Out-of-Vocabulary 개요 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 Out-of-Vocabulary(OoV)는 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 처리하는 시스템이 사전에 정의된 어휘 집합(Vocabulary)에 포함되지 않은 단어를 마주했을 때 발생하는 문제로, 모델…
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 …
맥락 의존성 개요 맥락 의존성(Context Dependency)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 의미가 단어나 문장 자체보다는 그 주변의 언어적 또는 비언어적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 개념을 의미한다. 인간 언어는 고도로 맥락에 의존적이며, 동일한 표현이 상황에 따라 완전히 다른 의미를 가질 …
DPR 개요 DPR(Dense Passage Retrieval)은 자연어처리(NLP) 분야에서 정보 검색(IR, Information Retrieval)을 위한 핵심 기술 중 하나로, 기존의 희소 표현 기반 검색 방식(예: BM25)을 보완하거나 대체하기 위해 제안된 밀집 벡터 기반의 문서 검색 기법입니다. DPR은 질의(query)와 문서(passage)…
KoBERT 개요 KoBERT(Korean Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 특화된 딥러닝 기반 언어 모델로, Google에서 제안한 BERT 아키텍처를 기반으로 하여 한국어 코퍼스에 추가 학습(Fine-tuning)을 거쳐 개발된 모델입니다. KoBE…
XSum 개요 XSum은 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 문서 요약(text summarization) 연구에 널리 사용되는 영어 기반의 대규모 요약 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 BBC 뉴스 기사를 원본 텍스트로, 기사의 핵심 내용을 담은 매우 짧은 요약문을 정답(label)으로 구성하고 있으며, 추출형 요약(extractive summarization…
트랜스포머 아처 개요 트스포머(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머는 자기 주의(Self-…
유사도 평가 개요 자연어(Natural Language Processing, NLP 분야에서 유사도 평가(Similarity Evaluation)는 두 개 이상의 텍 간 의미적 유사성을 정량적으로 측정하는 과정을 의미합니다. 이는 기계번역, 질의응답 시스, 요약 생성 문장 임베딩 대화 시스템 등 NLP 응용 분야에서 모델 성능을 평가하는 핵심 요소로 사용됩…
언어 모델링 개요 언어 모델링(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하는 모델입니다. 이는…