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AI이야기147

멀티 헤드 어텐션: 트랜스포머의 핵심, AI 이해하기 트랜스포머 모델의 핵심, 멀티 헤드 어텐션에 대해 알아보고, 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지 자세히 파헤쳐 봅시다!멀티 헤드 어텐션: 여러 개의 헤드로 정보를 더 폭넓게 파악하기음… 팀 프로젝트 할 때 경험 있으신가요? 저는 솔직히 팀 프로젝트를 하면 개인 프로젝트보다 훨씬 쉽고, 창의적인 아이디어가 막 샘솟는 것 같아요. 특히, 대학교 때 창업 동아리 할 때 그랬거든요. 팀원들끼리 브레인스토밍하면서 정말 기발한 아이디어들이 막 쏟아져 나왔었죠. 왜 그럴까요? 아마도 서로 다른 관점에서 생각을 공유하기 때문이 아닐까 싶어요. 혼자 고민하면 놓치기 쉬운 부분도 다른 사람들과 의견을 나누다 보면 깨닫게 되고, 때로는 일의 양도 줄어들어 더욱 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있었죠.이런 팀 프로젝트의 장점, .. 2024. 9. 29.
인공지능 시대, 텍스트 이해의 핵심: 위치 인코딩 완벽 가이드 AI 시대, 텍스트 데이터의 순서를 이해하는 건 필수죠! 어떤 단어가 먼저 나오고, 어떤 단어와 연결되는지, 이런 순서 정보를 컴퓨터가 알아야 비로소 텍스트의 의미를 제대로 파악할 수 있어요. 바로 이 순서 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 도와주는 핵심 기술이 바로 위치 인코딩이에요. 자연어 처리(NLP)와 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 위치 인코딩은 어떻게 작동하고, 왜 중요한지, 그리고 어떤 종류가 있는지 자세히 알아볼게요!위치 인코딩: 텍스트 데이터의 순서 정보를 수치로 표현하기위치 인코딩은 말 그대로 텍스트 데이터에서 각 단어나 토큰의 위치 정보를 나타내는 방법이에요. 텍스트는 단어들의 나열이지만, 컴퓨터는 이를 그냥 숫자 덩어리로만 이해하거든요. 그래서 단어 자체의 의미뿐 아니라, 그 단어.. 2024. 9. 27.
어텐션 메커니즘: AI 비서 개발의 핵심, 쉽게 이해하기 인공지능 시대, 챗봇과 AI 비서가 쏟아져 나오는 요즘, 이러한 인공지능 모델의 핵심 기술 중 하나인 '어텐션(Attention)'에 대해 궁금하지 않으세요? 특히, 텍스트 데이터를 다루는 자연어 처리 분야에서는 어텐션이 없이는 얘기할 수 없을 정도로 중요한 기술이 되었죠. 저도 인공지능 비서를 만들어보고 싶은 마음에 며칠 밤낮으로 어텐션을 파고들었는데, 솔직히 처음에는 엄청 헷갈렸어요. 마치 미궁에 빠진 것처럼 말이죠. 😅 하지만 걱정 마세요! 제가 어텐션의 기본 원리부터 핵심 개념까지 쉽고 친절하게 풀어드릴게요.어텐션(Attention) 메커니즘: 왜 등장했을까요?음… 솔직히 말해서 어텐션을 이해하기가 쉽지는 않아요. 😓 저도 처음에는 엄청 어려웠거든요. 하지만, 핵심만 잘 짚어보면 생각보다 복잡.. 2024. 9. 27.
트랜스포머 아키텍처: AI 혁신의 핵심, 제대로 알고 활용하기 AI 시대의 혁신을 이끄는 트랜스포머 아키텍처, 그 매력에 빠져보세요! 챗GPT, 구글 검색, 번역 앱까지… 요즘 우리 주변에서 쉽게 접하는 AI 서비스들의 핵심 기술 중 하나가 바로 '트랜스포머 아키텍처'에요. 2017년 구글에서 처음 등장한 이후로 자연어 처리 분야를 혁신하고, 이제는 컴퓨터 비전, 생명과학 등 다양한 분야에서 맹활약 중이죠.하지만 트랜스포머가 뭘까요? 어떻게 이렇게 핫해졌을까요? 오늘은 트랜스포머 아키텍처가 뭔지, 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 왜 이렇게 주목받고 있는지 자세히 알아보는 시간을 가져볼게요.트랜스포머 아키텍처: 셀프 어텐션으로 문맥을 꿰뚫다!트랜스포머 아키텍처는 딥러닝 모델의 한 종류로, 특히 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 인공지능 모델이에요. 기존의 순.. 2024. 9. 26.
챗GPT 시대, 한국어 토큰화의 비밀: 인공지능이 한국어를 이해하는 방법 챗GPT, 뭐든지 척척 해내는 똑똑한 인공지능이죠? 그런데 챗GPT 같은 인공지능이 한국어를 이해하고 처리하려면 넘어야 할 산이 하나 있어요. 바로 토큰화(Tokenization)라는 녀석인데, 이게 왜 쉬운 일이 아닌지, 그리고 한국어 토큰화를 어떻게 해야 하는지 자세히 알아볼게요.한국어 토큰화, 왜 어려울까요?음… 챗GPT가 막 엄청난 양의 한국어 텍스트를 흡수해서 똑똑해졌다고 해도, 그 텍스트를 그냥 막 흡수하는 건 아니에요. 컴퓨터가 텍스트를 이해하려면 텍스트를 작은 단위로 쪼개서 처리해야 하는데, 이 과정이 바로 토큰화거든요. 쉽게 말해, 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 '토큰'이라는 조각으로 나누는 작업이에요.영어 같은 경우에는 띄어쓰기만 기준으로 해서 토큰화를 하면 대부분 잘 작동해요. 왜.. 2024. 9. 26.
소형 언어 모델(sLLM): AI 효율성 극대화 비법 공개! 요즘 세상에 쏟아지는 정보들, 놓치고 싶지 않지만 솔직히 다 따라가기 버거울 때가 있죠? 뭐가 중요하고, 어떤 걸 먼저 봐야 할지 고민되기도 하고요. 특히 인공지능(AI) 분야는 하루가 다르게 발전하면서 뭔가 대단한 일들이 벌어지는 것 같지만, 사실 정확히 어떤 기술이 어떻게 활용되는지 감을 잡기 쉽지 않은 게 현실이에요. 그래서 오늘은 AI 학습과 추론을 더 효율적으로 만들어주는 핵심 기술 중 하나인 '소형 언어 모델(sLLM)'에 대해 좀 더 깊이 파고들어볼까 해요. 궁금증을 해소하고, AI 세상을 좀 더 잘 이해할 수 있도록 쉽고 재미있게 풀어드릴게요!소형 언어 모델(sLLM)이란 무엇일까요?사실, 요즘 'LLM'이라는 단어를 심심찮게 들어보셨을 거예요. 바로 '대규모 언어 모델'이라는 뜻인데, 엄.. 2024. 9. 24.

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