본문 바로가기

What do you want?80

트랜스포머 모델에서 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 쉽게 이해하기 트랜스포머란? 트랜스포머(Transformer)는 자연어 처리(NLP)에서 가장 강력한 모델 중 하나입니다. 이 모델은 언어 번역, 텍스트 생성, 질문 응답 시스템 등에서 널리 사용됩니다. 트랜스포머의 핵심 요소는 **인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)**입니다.👉 그렇다면 인코더와 디코더가 정확히 무엇일까요?인코더(Encoder)란?인코더는 입력된 문장을 분석하고 이해하는 역할을 합니다.쉽게 비유하기 인코더는 마치 책을 읽고 중요한 내용을 정리하는 사람과 같습니다.예를 들어, "나는 밥을 먹었다"라는 문장이 있다면, 인코더는 이 문장에서 "누가?", "무엇을?" 같은 중요한 정보를 뽑아냅니다.인코더의 작동 방식 1.문장의 단어들을 숫자로 변환 (컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있습니다!)2.각.. 2025. 2. 23.
Transformer 모델의 핵심! 어텐션(Attention) 쉽게 이해하기 어텐션이란? 🤔어텐션(Attention)은 중요한 부분에 집중하는 기술입니다. 문장 내에서 각 단어 간의 관계를 분석하여 가장 의미 있는 정보를 강조하는 역할을 합니다. 예를 들어,"나는 어제 친구와 영화를 봤다."이 문장에서 "영화"라는 단어를 올바르게 이해하려면 "봤다"와의 관계가 중요합니다. 어텐션은 이런 관련성을 계산해 자연어 처리 모델이 핵심 정보를 더욱 잘 이해하도록 돕는 기술입니다.Transformer에서 어텐션의 작동 원리 🛠️Transformer 모델의 어텐션 메커니즘은 Query(Q), Key(K), Value(V) 세 가지 요소를 중심으로 작동합니다.Query (Q): 찾고 싶은 정보 (ex. "영화"와 관련된 단어 찾기)Key (K): 각 단어의 특징 정보 (ex. 문장 내 모든.. 2025. 2. 22.
LLM 학습을 위한 필수 데이터셋과 준비 과정 LLM(Large Language Model) 학습을 위한 데이터셋 준비는 모델의 성능과 품질을 결정짓는 중요한 과정입니다. 아래는 LLM 학습에 필수적인 데이터셋 유형, 준비 과정, 품질 관리 방법 등을 체계적으로정리한 내용입니다. 데이터셋의 중요성LLM은 대규모 데이터를 기반으로 언어의 패턴과 구조를 학습합니다. 데이터셋의 양과 질은 모델이 얼마나 효과적으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는지를 결정하며, 지속적인 모델 개선에도 필수적입니다[1][4].필수 데이터셋 유형LLM 학습에 필요한 데이터셋은 다음과 같이 분류됩니다.텍스트 코퍼스: 위키피디아, 뉴스 기사, 소설 등 방대한 일반 텍스트 데이터[1][5].대화 데이터: 채팅 로그, Q&A 쌍, 상담 기록 등 대화형 언어 데이터를 포함[5].전문 분.. 2025. 2. 22.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: Fine-Tuning편 AI 모델의 성능을 극대화하고 특정 도메인에 최적화하기 위해 파인튜닝(Fine-Tuning) 기술은 필수적입니다. 2025년에는 보다 효율적이고 비용 효과적인 파인튜닝 방법이 등장하고 있으며, AI 엔지니어들은 이러한 최신 기술을 숙지하고 실무에 적용해야 합니다. 본 글에서는 최신 파인튜닝 기법과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 파인튜닝 기법 및 연구 동향1.1 LoRA 및 QLoRA: 저비용 파인튜닝의 표준LoRA 논문, QLoRA 논문비용 효율적으로 대형 언어 모델(LLM)을 파인튜닝하는 데 가장 널리 사용되는 방법.FSDP+QLoRA를 활용한 학습 사례도 참고.1.2 DPO: 선호도 파인튜닝 기법DPO 논문PPO(정책 최적화)의 대안으로 인기 있지만 성능 면에서는 다소 열등.OpenAI에서 .. 2025. 2. 22.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: 이미지/비디오 디퓨전편 인공지능(AI) 기반의 이미지 및 비디오 디퓨전 기술은 콘텐츠 생성 및 편집에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 엔지니어들은 최신 디퓨전 모델, 벤치마크, 그리고 실무 적용 전략을 숙지하여 빠르게 발전하는 이 분야를 선도할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 이미지 및 비디오 디퓨전 기술의 최신 동향을 소개합니다.1. 주요 이미지/비디오 디퓨전 모델 및 연구 동향1.1 Stable Diffusion 및 Latent DiffusionLatent Diffusion 논문: Stable Diffusion의 핵심 논문으로, 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 기본적인 원리 설명.관련 연구:SD2SDXLSD3최근 연구: BFL Flux 프로젝트.1.2 DALL-E 시리즈OpenAI의 이미지.. 2025. 2. 22.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 음성(Voice)편 인공지능(AI) 음성 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 음성 인식(ASR) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 분야에서 혁신적인 연구들이 지속적으로 발표되고 있습니다. AI 엔지니어들은 최신 음성 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 이해하고, 이를 활용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 AI 음성 기술의 최신 동향과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 음성 모델 및 연구 동향1.1 Whisper: 최고 수준의 음성 인식 모델Whisper 논문: OpenAI의 성공적인 ASR(자동 음성 인식) 모델.최신 버전: Whisper v2, Whisper v3, distil-whisper, v3 Turbo1.2 AudioPaLM: Google의 음성 연구AudioPaLM 논.. 2025. 2. 22.

티스토리툴바