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대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 대규모 텍스트 데이터를 자기 지도 학습 방식으로 훈련하여 문맥을 파악하고 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘다. 2018년경부터 본격적으로 발전하였으며, 기존의 특정 작업 중심 지도 학습에서 벗어나 범용적인 자연어 처리 능력을 제공하는 방향으로 인공지능 연…

10조 파라미터 모델은 인공지능의 지능을 결정하는 매개변수(Parameter)의 총합이 10조 개($10^{13}$)에 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…

거대언어모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 방대한 양의 데이터 세트를 학습하여 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성하는 기능을 수행한다. 2017년 발표된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 주요 기반으로 하며, 2018년경부터 본격적으로 등장하여 자연어 처리 연구의 중심이…

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 보유한 인공 신경망으로 구성된 언어 모델이다. 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 통해 레이블링되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터를 훈련하며, 이를 통해 자연어의 맥락과 패턴을 파악한다. 2018년경부터 본격적으로 등장하였으며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 추론 등 광범위한 자연어 처리 작업을…

대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망으로 구성된 언어 모델이다. 일반적으로 수십억 개 이상의 가중치를 가지며, 레이블링되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터를 자기 지도 학습이나 반자기지도학습 방식으로 훈련한다. 2018년경부터 본격적으로 등장하여 특정 작업에 특화된 기존의 지도 학습 패러다임에서 벗어나 자…

노션(Notion)은 노션 랩스(Notion Labs)가 개발한 올인원 생산성 애플리케이션이다. 문서 작성, 데이터베이스 관리, 프로젝트 추적, 협업 기능을 하나의 워크스페이스에서 통합 제공한다. 블록 기반의 유연한 편집 구조를 특징으로 하며, 최근에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 인공지능 에이전트 기능을 도입하여 AI 기반 업무 환경을 확장하고 있다.

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

애플 인텔리전스(Apple Intelligence)는 애플이 개발한 인공지능(AI) 플랫폼이다. 2024년 6월 10일 세계 개발자 회의(WWDC 2024)에서 처음 공개되었다. 이 시스템은 생성형 AI 모델의 성능을 사용자의 개인적 맥락과 결합하여 언어 및 이미지 이해, 앱 간 동작 수행, 일상 업무 간소화 등의 기능을 제공한다. iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia…

의료 인공지능은 머신 러닝 모델을 활용하여 방대한 의료 데이터를 처리하고 의료 전문가에게 임상적 인사이트를 제공하는 기술이다. 현대 의료 서비스의 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 영상 분석, 진단 지원, 환자 모니터링, 행정 자동화 등 다양한 영역에서 환자의 치료 경과를 개선하고 의료 시스템의 운영 효율성을 높이는 데 기여한다.

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하며 상호작용할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 하위 분야이다. 컴퓨터 과학, 언어학, 기계 학습을 결합하여 텍스트나 음성 데이터를 분석하고 처리하는 기술을 연구하며, 인간과 기계 사이의 자연스러운 의사소통을 구현하는 것을 목표로 한다. 정보 검색, 지식 표현, 전산언어학 등과…

하이브리드 어텐션은 트랜스포머 모델의 표준 셀프 어텐션이 가진 이차 복잡도($O(n^2)$) 문제를 해결하기 위해 서로 다른 어텐션 메커니즘이나 상태 공간 모델(SSM) 등의 연산을 혼합하는 방식이다. 이를 통해 모델의 표현력을 유지하면서도 계산 비용을 절감하고, 긴 문맥을 처리하는 능력을 향상시키는 것을 목적으로 한다.

Core ML은 Apple이 개발한 머신러닝 프레임워크로, iOS, macOS, watchOS, tvOS 앱에 머신러닝 모델을 통합하는 기능을 제공한다. 모든 모델에 대해 통합된 표현 방식을 사용하며, 사용자 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 기기 자체에서 예측 및 학습을 수행하는 온디바이스(On-device) 처리를 특징으로 한다.