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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…

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.

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…

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 10월 구글 연구진이 발표한 자연어 처리 모델이다. 트랜스포머 아키텍처의 인코더 구조만을 사용하며, 텍스트의 문맥을 모든 층에서 양방향으로 동시에 학습하여 언어 이해 능력을 획기적으로 개선했다. 발표 당시 GLUE, SQuAD, SWAG 등 여러 자연어 이해 과제에서…

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.

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…

니콜라 펠츠(Nicola Anne Peltz Beckham, 1995년 1월 9일 ~ )는 미국의 배우이다. 2006년 영화 《내 생애 가장 징글징글한 크리스마스》로 데뷔하였으며, 영화 《라스트 에어벤더》와 《트랜스포머: 사라진 시대》, 드라마 《베이츠 모텔》 등에 출연하며 이름을 알렸다. 억만장자 기업가 넬슨 펠츠의 딸이며, 2022년 브루클린 베컴과 결혼하였다.

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…

대형언어모델(LLM)은 AI 챗봇 기술을 가능하게 하는 핵심 요소이며 많은 화제를 불러일으키는 주제 중 하나이다. LLM의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트의 세 가지로 나뉜다. 토큰화는 자연어 처리의 일부로 인간 언어를 저수준 기계 시스템이 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업을 말하며, 여기에는 각 섹션에 숫자 값을 할당하고 빠른 분석을 위해 인코딩하는 작업이 수반…

자연어 처리의 기원은 1950년대로 거슬러 올라간다. 앨런 튜링은 1950년 지능의 판별 기준으로 '튜링 테스트'를 제안하며 기계의 언어 이해 가능성을 탐구했다. 초기 연구는 주로 규칙 기반(Rule-based) 처리에 의존했으나, 1970년대에 이르러 통계적 모델을 사용하는 통계적 NLP로 발전했다. 최근에는 트랜스포머 모델과 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 언어 이해와…

멀티모달 AI 시스템은 각 데이터 유형에 최적화된 전용 인코더를 사용하여 정보를 처리한다. 텍스트: 트랜스포머(Transformer) 기반 언어 모델을 통해 처리한다. 이미지: 컨벌루션 신경망(CNN) 또는 비전 트랜스포머(ViT)를 사용하여 인코딩한다. 오디오: 스펙트로그램 기반 모델이나 파형 변환기를 활용한다. 각 입력 데이터는 벡터 표현으로 변환된 후 '공유 잠재 공간(Shared L…

환각 현상은 다양한 기술적, 데이터적 요인에 의해 발생한다. 학습 데이터 문제: 모델이 학습한 데이터 자체가 부정확하거나 편향된 경우, 혹은 특정 주제에 대한 데이터가 부족할 때 발생한다. 확률적 생성 방식: AI는 단어 간의 확률 분포를 기반으로 다음 단어를 선택한다. 이 과정에서 사실 관계를 검증하지 않고 확률적으로 높은 순위의 단어를 조합하다가 오류가 발생한다. 모델의 복잡성 및 과적…