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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…

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 인공 신경망의 일종으로, 유닛 간의 연결이 순환적 구조를 갖는 것이 특징이다. 이러한 구조는 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 하여 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 돕는다. 순방향 신경망과 달리 내부 메모리를 활용해 시퀀스 형태의 입력을 처리할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리, 시계열 예측 등 시간적 순서가…

신경망 처리 장치(NPU)는 인공 신경망과 컴퓨터 비전 등 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어이다. AI 가속기 또는 딥러닝 프로세서로도 불린다. 주요 목적은 이미 훈련된 AI 모델을 효율적으로 실행(추론)하거나 새로운 모델을 훈련하는 것이다. NPU는 일반적으로 CPU, GPU와 함께 이기종 컴퓨팅 아키텍처 내에서 사용되며, 스마트폰과 같은 소비자 장치에서…

딥페이크(Deepfake)는 인공지능 기술인 딥러닝(Deep Learning)과 가짜(Fake)의 합성어로, 기계 학습을 통해 기존의 사진이나 영상을 다른 영상에 정교하게 합성하는 기술을 의미한다. 주로 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 인공 신경망 기술을 사용하여 실제와 구분이 어려운 수준의 콘텐츠를 생성하며, 영상 속 인물의 얼굴을 바꾸거나 특정 인물의 목소리를 복제하는 등 초현실적인…

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…

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…

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…

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…

어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 인공 신경망이 입력 데이터의 특정 부분에 우선순위를 부여하여 처리하는 머신러닝 기법이다. 인간이 시각적 정보 중 중요한 세부 사항에 선택적으로 주의를 기울이는 방식에서 영감을 얻었으며, 입력 시퀀스의 각 요소가 출력에 미치는 상대적 중요도를 계산하여 가중치를 할당한다. 2014년 기계 번역 분야에서 처음 도입된 이후, 트랜스포머(Tra…

보완적 인공지능은 주된 학습 목표 외에 추가적인 보조 작업이나 구조를 도입하여 시스템의 성능과 안정성을 높이는 방식이다. 이는 깊은 신경망의 학습 신호를 보강하는 보조 분류기, 강화 학습의 보상 희소성 문제를 해결하는 비지도 보조 학습, 그리고 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 생성적 보완 기술 등을 포괄한다.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습, 추론, 지각, 문제 해결 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부 분야이다. 기계나 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하여 명시적인 프로그래밍 없이도 스스로 예측하거나 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술을 포괄한다. 현대 사회에서 의료, 모빌리티, 보안 등 다양한 영역의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로…

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.