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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…

모델의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델 처리, 예측 과정으로 나뉜다. 1. 토큰화(Tokenization): 인간의 언어를 기계가 이해할 수 있는 단위인 토큰(단어, 부분 단어, 문자 등)으로 변환하고 숫자 값을 할당하는 과정이다. 2. 컨텍스트 벡터 생성: 언어의 구조를 이해하고 문장이 어떻게 구성되는지 학습하여 예측을 위한 가이드를 생성한다. 3. 예측 메커니즘: 거대언어모델…

대규모 언어 모델의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 처리로 나뉜다. 토큰화(Tokenization): 인간의 언어를 기계 시스템이 이해할 수 있는 숫자 시퀀스로 변환하는 작업이다. 단어, 부분 단어, 또는 단일 문자 단위로 토큰을 생성하여 인코딩한다. 트랜스포머(Transformer): 2017년 구글이 소개한 신경망 아키텍처로, 순차적 데이터 내의 관계를 추적하여 맥…

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.

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…

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…

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…

어텐션 메커니즘은 구조와 계산 방식에 따라 여러 형태로 변형되어 발전했다. 바다나우 어텐션 (Bahdanau Attention) 2014년에 제안된 방식으로, Query와 Key의 유사도를 단일 은닉층 신경망을 통해 계산하는 가산 어텐션 방식을 사용한다. 주로 RNN 기반 모델에서 성능 향상을 위해 쓰였다. 루옹 어텐션 (Luong Attention) 2015년에 제안되었으며, Query와…

KV 캐시는 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 생성할 때 발생하는 중복 연산을 줄이기 위한 핵심적인 최적화 기법이다. 트랜스포머 모델은 이전의 모든 토큰 정보를 참조하여 다음 토큰을 예측하는 자기회귀(Autoregressive) 방식을 사용한다. 이 과정에서 매번 동일한 이전 토큰들에 대해 어텐션 연산을 반복하는 비효율이 발생하는데, KV 캐시는 이러한 중간 계산 결과인 Key와 Val…

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년 10월 구글 연구진이 발표한 자연어 처리(NLP) 모델이다. 트랜스포머 아키텍처의 인코더 구조를 기반으로 하며, 텍스트의 문맥을 양방향에서 동시에 학습하여 언어 이해 능력을 획기적으로 개선했다. 발표 당시 여러 자연어 처리 과제에서 최고 성능을 기록하며 현대 언어 모델…

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…