생성 능력 (Generative Capability) 1. 개요 생성 능력(Generative Capability)이란 인공지능이 학습 데이터에 내재된 확률적 패턴과 구조(즉, 데이터 간의 관계를 확률적으로 모델링하거나 통계적 특성을 학습하는 것)를 파악하여, 기존에 존재하지 않았던 새로운 데이터 샘플(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)을 만들어내는 능…
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"Perplexity"에 대한 검색 결과 (총 15개)
Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…
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…
Hallucination 개요 Hallucination(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 생성형 언어 모델(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 세계의 사실과 일치하지 않거…
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…
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 …
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 1. 개요 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 거대 인공 신경망 모델이다. LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(Parameter, 모델 내부의 가중치로 학습을…
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…
평가 가이드라인 1. 개요 평가 가이드라인이란 평가 지표의 정의, 평가자가 준수해야 할 판정 기준, 그리고 데이터 수집 및 검증 절차를 체계화한 문서이다. 인공지능(AI) 모델과 같은 복잡한 시스템은 출력값이 가변적이기 때문에, 평가자의 주관에 따라 결과가 달라질 위험이 크다. 따라서 명확한 가이드라인을 통해 평가 간의 일관성(Consistency)을 확보…
도메인 적합성 (Domain Suitability) 1. 개요 도메인 적합성(Domain Suitability)이란 인공지능 모델이 특정 분야(Domain)의 지식, 용어, 문맥 및 관습을 정확하게 이해하고 이를 바탕으로 해당 분야의 요구사항에 부합하는 결과물을 생성하는 능력을 의미한다. 일반적인 AI 모델 평가에서 사용되는 정확도(Accuracy), F1…
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,…
Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정) Supervised Fine-tuning(SFT, 지도 미세 조정)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이나 다른 딥러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 전문화시키기 위해, 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 추가로 학습시키는 과정입니…
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…
퍼플렉서티 개요 퍼플렉서티(plexity)는 자연어(Natural Language Processing NLP) 분야 언어 모델(Language Model)의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다 직관적으로, 퍼플렉서티 모델이 주어진 텍스트 시퀀스를 예측하는 데 얼마나 '당황'하는지를 나타내는 수치로 해석할 수 있습니다. 즉, 퍼플렉서티가 낮을수록 모…
언어 모델 개요 언어 모델(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률을 계산함으로써 언어…