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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…

트랜스포머 모델의 핵심인 셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 모든 토큰 쌍 간의 관계를 계산하므로 시퀀스 길이 n에 대해 O(n^2)의 시간 및 메모리 복잡도를 가진다. 이는 긴 문맥을 필요로 하는 작업(예: 문서 요약, 코드 생성, 에이전트 워크플로)에서 심각한 병목이 된다. 희소 어텐션(sparse attention)이나 슬라이딩 윈도우 어텐션 등 다양한 경량화 기법이 제안되었으나, 특정 상황…

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…

DeepSeek V4는 100만 토큰 컨텍스트를 효율적으로 처리하기 위해 압축 희소 어텐션(Compressed Sparse Attention)과 고압축 어텐션(Heavily Compressed Attention)이라는 새로운 어텐션 메커니즘을 도입하였다. 이 기법들은 추론 시 메모리와 계산 비용을 크게 줄여 긴 컨텍스트 처리를 실용적으로 만든다. 두 모델 모두 기본적으로 100만 토큰의 컨…

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…

귀금속은 희소성이 높고 화학적으로 안정한 금속을 통칭하며, 대표적으로 금과 은이 있다. 순수한 상태의 귀금속은 경도가 낮아 외부 충격에 쉽게 변형되거나 마모되는 성질이 있다. 따라서 실생활에서 장신구나 산업용 도구로 사용하기 위해 다른 금속과 혼합하는 합금 과정을 거쳐 강도를 보강하고 내구성을 높인다.

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…

에너지 전환은 에너지 공급 체계를 화석연료와 핵분열식 원자력 기반의 지속 불가능한 방식에서 재생에너지를 이용한 지속 가능한 방식으로 바꾸는 것을 의미한다. 현대적 개념은 독일 외코연구소의 ‘에네르기벤데(Energiewende)’에서 유래하였으며, 전력, 난방, 운송 등 사회 전반의 에너지 소비 구조를 재설계하는 과정을 포함한다. 한국은 2026년을 에너지 대전환의 성과 원년으로 선언하고 2…

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…

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…