Large Language Model(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 처리, 이해, 생성할 수 있도록 설계된 인공지능 모델입니다.방대한 텍스트 데이터를 학습하고 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처를 활용하여 번역, 요약, 창작, 질의응답 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.   주요 특징:   • 거대 모델 규모GPT-3,...

Latent space는 데이터를 압축하거나 인코딩한 상태로 표현하는 추상적이고 다차원적인 공간입니다.주로 신경망이나 오토인코더 같은 머신러닝 모델이 데이터를 학습하는 과정에서 생성되며, 원본 데이터의 불필요한 정보를 제거하면서 본질적이고 중요한 패턴과 관계를 유지하도록 설계됩니다.   주요 특징:   • 차원 축소고차원의 원본 데이터를 중요한...

LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 외부 데이터, 메모리, 복잡한 논리를 통합한 AI 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 여러 LLM 호출을 체계적으로 연결하고, 검색 기반 기능을 결합하여 실제 업무에 활용할 수 있는 고도화된 애플리케이션을 제작할 수 있게 합니다.  ...

KorNAT는 대형 언어 모델(LLM)이 한국 사회적 가치관과 상식에 얼마나 잘 부합하는지를 평가하기 위해 개발된 한국어 특화 평가용 벤치마크 데이터셋입니다.모델이 한국 사회에서 중요한 주제와 기본적인 지식을 얼마나 잘 반영하는지를 측정합니다.   주요 특징:   • 데이터 수집 – 사회적 가치 데이터셋:...

지식 그래프(knowledge graph)는 정보를 구조화하여 표현한 형태로, 엔터티(노드)와 그들 사이의 관계(엣지)를 연결한 그래프입니다.데이터를 논리적이고 연결된 형태로 구성하여 머신이 효율적으로 이해하고 검색하며 추론할 수 있게 해줍니다.AI에서 맥락적 추론과 의미 이해를 위한 중요한 도구로 사용됩니다.   주요 특징:   • 엔터티-관계 모델사람,...

Knowledge Distillation(지식 증류)는 작고 효율적인 모델(학생, Student)이 더 크고 복잡한 모델(교사, Teacher)의 지식을 전수받아 학습하도록 하는 모델 경량화 기법입니다. 원래의 학습 데이터만 사용하지 않고, 교사 모델의 출력(Soft Label)을 추가 학습 재료로 사용하여 성능을 유지하면서 더 가벼운 모델을 만들 수 있는...

Keras(케라스)는 딥러닝 신경망을 손쉽게 설계하고 학습시킬 수 있도록 도와주는 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다.TensorFlow, Theano, Microsoft CNTK 같은 강력한 딥러닝 엔진 위에서 동작하며, 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.   주요 특징:   • 고수준 API 제공(High-Level API)복잡한 딥러닝 작업을 간결한 코드로 쉽게...

IoT(사물인터넷, Internet of Things)는 센서, 소프트웨어, 통신 기능이 내장된 물리적 장치들이 서로 연결되어 데이터를 수집·공유하는 네트워크를 의미합니다.가정용 스마트 기기부터 산업용 센서까지 다양한 사물이 실시간으로 데이터를 모니터링·분석·제어할 수 있도록 만들어주는 기술입니다.쉽게 말해, IoT는 일상 사물을 더 똑똑하고 반응형으로 변화시킵니다.   주요...

Instruction Tuning(인스트럭션 튜닝)은 대형 언어 모델(LLM)이 사용자가 제공하는 지시문(instruction)에 더 잘 따라 응답하도록 미세 조정하는 과정입니다.단순히 다음 단어를 예측하는 수준을 넘어서, 지시 해석과 실행에 최적화된 응답을 생성할 수 있게 만듭니다.   작동 방식:   • 지시-응답 데이터셋 학습(Curated Instruction-Response Pairs)다양한...

인덱싱(Indexing)은 구글 같은 검색 엔진이 웹 콘텐츠를 수집·분석·저장하여 검색 결과에 노출 가능하게 만드는 과정입니다.페이지가 인덱싱되어야 검색 결과에 등장할 수 있으며, 따라서 SEO(검색 엔진 최적화)의 핵심 단계입니다.   주요 특징:   • 크롤링 의존(Crawling Dependency)검색 엔진 봇이 사이트를 크롤링한 후 인덱싱을...