양자 컴퓨팅(Quantum Computing)은 중첩, 얽힘, 양자 간섭 등 양자역학의 원리를 활용하여 정보를 전혀 새로운 방식으로 처리하는 차세대 컴퓨팅 패러다임입니다. 기존 컴퓨터가 0 또는 1의 비트(bit)를 사용하는 반면, 양자 컴퓨터는 큐비트(qubit)를 사용하여 0과 1을 동시에 표현할 수 있습니다.   주요 특징:...

Quantum AI(양자 인공지능)는 양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)을 통합하여 AI 시스템의 성능과 확장성을 향상시키는 기술입니다. 중첩(superposition), 얽힘(entanglement) 등 양자역학의 원리를 활용해 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 최적화, 패턴 인식, 데이터 분석 등의 작업을 수행하는 것을 목표로 합니다.   주요 특징:   •...

PyTorch는 Meta AI(구 페이스북 AI 연구소)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 유연하고 직관적인 인터페이스를 제공하여 머신러닝 및 딥러닝 모델을 손쉽게 설계하고 학습시킬 수 있습니다. 특히 동적 계산 그래프(Dynamic Computation Graph)를 사용하므로, 디버깅이 용이하고 모델 구조 변경이 편리합니다. 이러한 장점 덕분에 현재...

프롬프트 인젝션은 특히 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI 시스템에서 발생하는 보안 취약점입니다. 공격자가 입력 프롬프트에 악의적인 명령을 숨겨 넣음으로써 모델의 동작을 의도치 않게 조작할 수 있습니다. 이로 인해 AI가 필터링 우회, 정보 유출, 의도하지 않은 작업 실행 등의 행동을 하게...

프롬프트 엔지니어링은 대형 언어 모델(LLM)이나 기타 AI 시스템의 출력 결과를 원하는 방향으로 유도하기 위해 입력(prompt)을 전략적으로 설계하는 과정입니다. 잘 설계된 프롬프트는 AI가 생성하는 출력의 품질, 관련성, 문체, 정확도에 큰 영향을 미치며, 모델을 재학습하지 않고도 성능을 극대화할 수 있는 핵심 기술로...

Pre-training(사전 학습)은 머신러닝 모델을 특정 작업에 맞추기 전에 대규모 범용 데이터셋으로 먼저 학습시키는 과정입니다. 이 단계에서 모델은 패턴·구조·표현 방식을 폭넓게 익혀 이후 특정 작업에 맞춘 학습(Fine-tuning)을 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있습니다.   작동 방식:   1. 대규모 비지도 학습• ...

포스트 트레이닝(Post-training)은 모델의 초기 학습이 완료된 이후, 실제 환경에서 효율적으로 활용할 수 있도록 모델을 최적화하고 준비하는 단계를 말합니다. 일반적으로 사전학습(pre-training)과 파인튜닝(fine-tuning)이 완료된 후, 모델은 여전히 성능, 속도, 리소스 효율성 등을 개선할 여지가 있으며, 이를 위해 다양한 후처리(post-processing) 기법이 적용됩니다. 이...

퍼플렉시티(Perplexity)는 자연어 처리(NLP)에서 언어 모델의 성능을 평가하기 위해 사용하는 지표입니다. 주어진 단어 시퀀스를 얼마나 잘 예측하는지를 측정하며, 값이 낮을수록 모델의 예측 정확도가 높다는 것을 의미합니다.   주요 특징:   • 확률 기반 지표테스트 데이터의 단어들을 모델이 예측할 확률의 역수를 기반으로...

파라미터(Parameter)는 머신러닝 모델이 학습 데이터로부터 스스로 학습하는 내부 변수입니다. 이 값들은 입력 특징(input features)이 출력(output)으로 어떻게 변환되는지를 정의하며, 모델의 동작 방식과 예측 정확도를 결정하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 학습 과정에서 모델은 손실 함수(loss function)를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터를...

과적합(Overfitting)은 머신러닝에서 흔히 발생하는 문제로, 모델이 학습 데이터의 패턴뿐만 아니라 노이즈나 이상치까지 지나치게 학습해버리는 현상입니다. 그 결과, 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 실제 새로운 데이터(검증용 또는 테스트 데이터)에서는 예측력이 떨어지게 됩니다.   주요 특징:   • 낮은 편향, 높은 분산...