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어텐션 메커니즘은 다양한 변형이 존재하며, 각각 다른 유사도 계산 방식과 구조를 가진다. Bahdanau 어텐션 (Additive Attention) 2014년 Bahdanau et al.이 제안한 방식으로, Query와 Key의 유사도를 단일 은닉층 신경망을 통해 계산한다. 주로 RNN 기반 Seq2Seq 모델에서 사용되었다. Luong 어텐션 (Multiplicative Attentio…

하이브리드 어텐션은 트랜스포머 모델에서 서로 다른 어텐션 메커니즘을 결합하거나 어텐션과 다른 연산(예: 상태 공간 모델)을 혼합하여 계산 효율성과 장거리 의존성 포착 능력을 동시에 향상시키는 기법이다. 표준 어텐션의 이차 복잡도를 완화하면서도 모델의 표현력을 유지하는 데 목적이 있다.

Native Sparse Attention(NSA)은 DeepSeek-AI 연구진이 2025년에 발표한 희소 어텐션 메커니즘이다. 기존 표준 어텐션의 높은 계산 비용을 줄이기 위해 설계되었으며, 동적 계층적 희소 전략을 통해 전역 문맥 인식과 지역 정밀도를 동시에 유지한다. 하드웨어 정렬 최적화를 적용하여 실질적인 속도 향상을 달성하고, 학습 가능한 구조로 설계되어 사전 학습부터 추론까지…

KV 캐시(Key-Value Cache)는 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)에서 추론 효율을 높이기 위해 사용하는 메모리 최적화 기법이다. 모델이 텍스트를 생성할 때 각 토큰의 어텐션 Key와 Value 행렬을 저장하여, 이후 토큰 생성 시 이전 토큰을 다시 계산하지 않도록 한다. 이를 통해 중복 연산을 제거하고 추론 속도를 크게 향상시킨다.

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 연구팀이 발표한 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처이다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모리(LSTM)가 가진 순차적 처리의 한계를 극복하기 위해 어텐션(Attention) 메커니즘을 전면적으로 도입하였다. 문장 내 단어들 사이의 관계를 병렬적으로 처리하여 맥락을 파악하는 능력…

10조 파라미터 모델은 인공지능의 지능을 결정하는 매개변수(Parameter)의 총합이 10조 개에 이르는 초거대 모델을 의미한다. 2020년대 중반 기술 기업들이 1조 파라미터 규모의 모델을 잇달아 공개함에 따라, 10조 규모는 인공지능 성능 고도화의 다음 단계이자 인간 수준의 추론 능력을 갖추기 위한 기술적 목표로 평가받는다. 이러한 모델은 방대한 데이터를 학습하여 텍스트, 이미지, 비…

제임스 데이비드 밴스(James David Vance, 1984년 8월 2일 ~ )는 미국의 정치인, 작가, 변호사로 제50대 부통령이다. 공화당 소속으로 2023년부터 2025년까지 오하이오주 연방 상원의원을 지냈으며, 2024년 대통령 선거에서 도널드 트럼프의 러닝메이트로 지명되어 당선되었다. 유년 시절의 빈곤과 극복 과정을 담은 회고록 《힐빌리의 노래》를 통해 대중적 인지도를 얻었다.

청와대는 대한민국 국가 수반인 대통령이 집무를 수행하고 거주하는 공식 공간이다. 서울특별시 종로구 세종로 북단, 북악산을 배경으로 자리 잡고 있다. 2022년 5월 윤석열 정부 출범과 함께 대통령실이 용산으로 이전하며 일반에 개방되었으나, 2025년 12월 이재명 정부가 출범하며 다시 대통령의 주 집무실로 복귀하였다. 명칭은 건물의 푸른 기와에서 유래하였으며, 한국 정치의 상징적 장소로 여…

대형언어모델(LLM)은 수많은 파라미터(보통 수십억 웨이트 이상)를 보유한 인공 신경망으로 구성되는 언어 모델이다. 자기 지도 학습이나 반자기지도 학습을 사용하여 레이블링되지 않은 상당한 양의 텍스트로 훈련된다. LLM은 2018년 즈음에 모습을 드러냈으며 다양한 작업을 수행하기 위해 사용된다. 이전의 특정 작업에 특화된 지도 학습 모델의 훈련 패러다임에서 벗어나 자연어 처리 연구의 초점이…

DeepSeek V4는 중국의 인공지능 기업 딥시크(DeepSeek)가 2026년 4월 22일 프리뷰(preview) 버전으로 공개한 4세대 대규모 언어 모델이다. Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 하며, 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하는 것이 핵심 특징이다. 두 가지 변형 모델인 DeepSeek-V4-Pro와 DeepSeek-V4-Flash로 구성되며,…

mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)는 중국 AI 연구소 딥시크(DeepSeek)가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 학습을 위한 새로운 아키텍처 프레임워크이다. 기존 딥 트랜스포머 모델이 깊어질수록 겪는 정보 흐름 저하와 불안정성을 해결하기 위해 설계되었다. mHC는 하이퍼커넥션(Hyper-Connections) 구조에 다양체 제약(Manifold…

클로드(Claude)는 앤스로픽(Anthropic)에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 및 인공지능 서비스이다. 사용자의 지시에 따라 텍스트 생성, 코드 작성, 데이터 분석 등의 복잡한 추론 작업을 수행한다. 인공지능의 안전성을 확보하기 위해 '헌법적 AI(Constitutional AI)' 원칙을 적용하며, 개발자용 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)와 일반 사용자용 작업…