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개요Transformer 아키텍처는 현재 대규모 언어 모델의 핵심이지만, 긴 시퀀스 처리에서 비효율적이며 추론 속도와 메모리 요구량에 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Meta AI에서 제안한 **RetNet(Retention Network)**은 트랜스포머의 장점을 유지하면서도 RNN 기반의 효율성과 병렬처리 가능성을 결합한 차세대 언어 모델 구조입니다. 본 글에서는 RetNet의 개념, 구조, 기술적 차별점, 그리고 응용 가능성을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**RetNet(Retention Network)**은 입력 토큰에 대한 정보를 상태로 유지하면서, 동적 가중치를 부여해 다음 토큰을 예측하는 새로운 시퀀스 모델입니다. 트랜스포머의 Self-Attention을 대체하기 위..

개요대규모 언어 모델(Large Language Model)의 발전은 대부분 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반으로 이루어져 왔습니다. 하지만 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 RNN의 시간 순서 인식 능력을 동시에 갖춘 새로운 아키텍처인 RWKV가 최근 주목받고 있습니다. RWKV는 Receptance-Weighted Key-Value 구조를 활용하여 순차적 학습과 병렬 추론을 모두 가능하게 만드는 혁신적 하이브리드 언어 모델입니다.1. 개념 및 정의**RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)**는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 언어 모델 아키텍처입니다. 시퀀스를 순차적으로 처리하면서도 병렬화 가능한 계산 구조를 갖추고 있어, LLM의 훈련 및 추론 효율성을 동시에..

개요Visual Question Answering(VQA)는 하나의 이미지와 자연어로 표현된 질문을 입력으로 받아, 해당 질문에 대해 자연어로 답변을 생성하는 인공지능 기술이다. 이는 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 융합하는 대표적인 멀티모달 AI 과제로, 자율주행, 의료 영상 분석, 교육용 AI, 쇼핑 보조 시스템 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 높다.1. 개념 및 정의VQA는 이미지 이해와 질의 분석, 그리고 추론 능력을 결합하여 '이미지를 보고 질문에 답하는 AI'를 구현하는 기술이다. 주어진 질문이 시각적 정보를 요구할 때, 모델은 이미지 내 객체, 색상, 위치, 관계 등을 분석하고 문맥에 맞는 답변을 생성한다.목적: 시각 정보 기반 질의응답 자동화필요성: 이미지 인식만으로 부족한 고차원적..

개요Tree-of-Thought(ToT) Prompting은 Chain-of-Thought(CoT)를 확장한 고급 추론 전략으로, 단일 선형 추론 흐름이 아닌 트리(tree) 형태의 다중 사고 경로를 탐색하고 평가하여 최적의 정답을 도출하는 방식입니다. LLM이 다양한 생각의 가지(branch)를 생성한 후, 이들을 평가하고 선택함으로써 창의적 문제, 퍼즐, 설계, 스토리 생성 등에서 더욱 깊이 있는 사고와 정확도를 확보할 수 있습니다.1. 개념 및 정의ToT는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:LLM이 문제를 기반으로 다양한 아이디어 또는 추론 경로 생성 (Tree Branching)각 경로의 다음 단계를 반복 생성 (Tree Expansion)가지(branch)마다 평가 또는 선택 기준을 적용 (Sco..

개요Role Prompting은 대규모 언어모델(LLM)이 특정 역할이나 인격(Role) 을 부여받고 그에 맞는 방식으로 응답을 생성하도록 유도하는 프롬프트 전략입니다. 모델에게 “너는 지금 의사야”, “전문 번역가처럼 대답해줘”, “코미디 작가처럼 설명해줘” 등 문맥 기반 역할 지시를 통해 출력의 스타일, 표현 방식, 전문성, 어조 등을 정밀하게 조절할 수 있습니다. 이는 GPT, Claude, LLaMA 등 거의 모든 LLM에 적용 가능한 효과적인 스타일 제어 수단입니다.1. 개념 및 정의Role Prompting이란 프롬프트 앞 또는 맥락 중에 명시적으로 “너는 누구다”라는 역할 설명을 삽입하여 LLM이 특정 관점, 문체, 어휘 수준으로 응답하도록 만드는 기법입니다.일반 지시 예시: “너는 지금 의..

개요튜링 테스트(Turing Test)는 컴퓨터가 인간과 유사한 사고 능력을 가지고 있는지를 평가하는 실험이다. 1950년, 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학의 선구자인 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 이 테스트는 오늘날 인공지능(AI)의 발전을 평가하는 중요한 기준으로 여겨지고 있다. 본 글에서는 튜링 테스트의 개념, 과정, 한계점, 그리고 인공지능 기술과의 관계를 살펴본다.1. 튜링 테스트란?튜링 테스트는 컴퓨터가 인간과 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 대화를 생성할 수 있는지를 평가하는 실험이다. 이 테스트는 특정한 알고리즘이 실제 인간처럼 사고하고 답변할 수 있는지를 검증하는 역할을 한다.✅ 튜링 테스트는 AI가 인간과 같은 지능을 가졌는지 판별하는 첫 번째 기준으로 여겨진다.1.1 튜링..

개요AI 에이전트(AI Agent)는 인간의 개입 없이 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 자율적으로 학습하고 행동하는 인공지능 시스템입니다. 이는 강화학습(Reinforcement Learning), 자연어 처리(NLP), 로봇 공학, 챗봇, 자동화 시스템 등 다양한 분야에서 활용되며, 점점 더 지능적인 방식으로 인간의 업무를 보조하거나 대체하고 있습니다. 본 글에서는 AI 에이전트의 개념, 유형, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. AI 에이전트란?AI 에이전트는 데이터를 기반으로 의사결정을 내리고, 환경과 상호작용하여 목표를 달성하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 센서(Input)로 데이터를 수집하고, 지능적인 연산을 수행한 후, 실행기(Actuator)를 통해 특정 행동..

개요딥서치(Deep Search)는 전통적인 키워드 검색을 넘어 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 보다 정교한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 기존의 검색 엔진보다 의미적 이해(Semantic Understanding)를 기반으로 문맥을 분석하고, 사용자의 의도를 파악하여 최적의 검색 결과를 도출합니다. 본 글에서는 딥서치의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 딥서치란?딥서치는 AI 기반 검색 기술로, 키워드 매칭 방식이 아닌 문맥적 의미를 고려한 검색 결과를 제공하는 고급 검색 방식입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하여 대용량 데이터에서 가장 적합한 정보를 추출합니다.1.1 딥서치의 특징자연어 이해(NLP) 기반 검색: 사용자의 질의를 분석하여 문맥..

개요TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 문서에서 특정 단어의 중요도를 평가하는 대표적인 자연어 처리(NLP) 기법입니다. 검색 엔진, 문서 분류, 키워드 추출 등의 다양한 분야에서 활용되며, 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 정량적으로 측정할 수 있도록 합니다. 본 글에서는 TF-IDF의 개념, 수식, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. TF-IDF란?TF-IDF는 문서에서 단어의 출현 빈도를 기반으로 해당 단어의 상대적인 중요도를 평가하는 방법입니다. 이는 두 가지 요소로 구성됩니다. 구성 요소 설명 TF (Term Frequency, 단어 빈도)특정 단어가 한 문서에서 얼마나 자주 등장하는지 측정IDF (Inverse Docum..

개요인공지능형 서비스(AIaaS, AI as a Service)는 클라우드 기반으로 인공지능(AI) 기능을 제공하는 서비스 모델입니다. 기업과 개발자는 AI 인프라를 직접 구축할 필요 없이, 클라우드에서 AI 모델을 활용하여 데이터 분석, 자연어 처리, 머신러닝 모델 학습 등을 수행할 수 있습니다. AIaaS는 비용 절감, 확장성, 운영 효율성을 제공하며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 AIaaS의 개념, 주요 기능, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. AIaaS란 무엇인가?AIaaS는 클라우드에서 AI 기술을 서비스 형태로 제공하는 모델로, 사용자는 필요에 따라 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이는 AI 인프라 구축 및 유지보수의 부담을 줄이고, 개발 속도를 가속..

개요전이학습(Transfer Learning)은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 적용하는 머신러닝 기법입니다. 이 방법은 특히 데이터가 부족한 환경에서 높은 성능을 발휘하며, 기존 모델의 가중치를 재사용하여 학습 시간을 단축하고 일반화 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다. 본 글에서는 전이학습의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 전이학습이란?전이학습은 원래 특정 작업(Task A)을 위해 학습된 모델을 다른 유사한 작업(Task B)에 적용하는 방법입니다. 이 기법은 일반적으로 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 활용하여 새로운 도메인에서 추가 학습(Fine-Tuning)하는 방식으로 이루어집니다.1.1 전이학습의 원리사전 학습(Pre..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능(AI) 모델이 문서를 검색(Retrieval)하여 최신 정보 또는 외부 데이터에 접근한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다. 이는 기존 언어 모델이 가지고 있는 정보 제한성을 극복하고, 실시간으로 최신 데이터를 반영할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. RAG란 무엇인가?RAG는 자연어 처리(NLP) 모델이 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)과 결합하여 최신 정보를 반영할 수 있으며, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.1.1 ..

개요멀티모달 LLM(Multimodal Large Language Model)은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시에 처리하는 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 기존 단일 모달 LLM과 달리, 멀티모달 LLM은 다양한 유형의 입력 데이터를 활용하여 더욱 정교한 AI 응용을 가능하게 합니다. 이는 챗봇, 이미지 생성, 동영상 분석, 로봇 제어, 의료 AI 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 본 글에서는 멀티모달 LLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 멀티모달 LLM이란 무엇인가?멀티모달 LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 데이터를 함께 처리할 수 있는 AI 모델입니다. 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처를 ..

개요파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터를 학습한 AI 모델로, 다양한 인공지능 애플리케이션의 기반이 되는 사전 학습된 모델을 의미합니다. GPT, BERT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 모델이 대표적이며, 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 음성 인식 등 다양한 작업에서 활용됩니다. 파운데이션 모델은 기존 AI 모델보다 범용성이 뛰어나며, 적은 데이터와 연산 비용으로 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-Tuning)할 수 있다는 장점이 있습니다. 본 글에서는 파운데이션 모델의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 파운데이션 모델이란 무엇인가?파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 활용하여 사전 학습된 AI 모델로, ..

개요PLM(Pre-trained Language Model, 사전 학습 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터를 학습한 후 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 활용할 수 있도록 설계된 AI 모델입니다. 이 기술은 챗봇, 기계 번역, 텍스트 생성, 문서 요약 등 다양한 AI 기반 서비스의 핵심이 되고 있습니다. BERT, GPT, T5 등의 모델이 대표적이며, 최근에는 멀티모달 AI와 결합되어 더욱 정교한 AI 서비스가 가능해졌습니다. 본 글에서는 PLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴봅니다.1. PLM(Pre-trained Language Model)란?PLM은 대규모 데이터셋을 기반으로 사전 학습(Pre-training)된 후, 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있는 언어 모..

개요LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 대규모 데이터 학습을 통해 자연어 처리(NLP) 기능을 수행하는 AI 모델입니다. GPT, BERT, LLaMA 등의 모델이 대표적이며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 언어 기반 작업에서 활용됩니다. 최근 AI 기술 발전과 함께 LLM은 검색 엔진, 챗봇, 코딩 보조, 문서 자동화 등 다양한 산업에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 LLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. LLM이란 무엇인가?LLM은 대규모 뉴럴 네트워크를 활용하여 방대한 텍스트 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 딥러닝 기술과 트랜스포머(Trans..

개요데이터 증강(Data Augmentation)과 강화학습(Reinforcement Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기법입니다. 데이터 증강은 기존 데이터의 변형을 통해 데이터셋을 확장하여 모델의 일반화 성능을 높이며, 강화학습은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 두 기술은 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 게임 AI 등에 널리 활용되고 있습니다.1. 데이터 증강(Data Augmentation)이란?데이터 증강은 원본 데이터를 다양한 방식으로 변형하여 모델의 성능을 개선하는 기법입니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.1.1 데이터 증강의 주요 기법이미지 데이터 증강회전(Rota..

개요Transformer 모델은 2017년 Google이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 소개된 딥러닝 기반 신경망 구조로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 분야에서 혁신을 가져온 모델입니다. 기존 순차적 방식의 RNN 및 LSTM과 달리 병렬 연산이 가능하며, 장기 의존성 문제(Long-Term Dependency)를 효과적으로 해결할 수 있어 GPT, BERT, T5, Vision Transformer(ViT) 등 다양한 AI 모델의 핵심 기술로 활용되고 있습니다.1. Transformer 모델이란?Transformer는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 중요한 패턴을 학습하는 딥러닝 모델입니다...

개요RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 순차적 데이터(sequence data)를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. 기존 신경망과 달리, RNN은 이전 상태를 기억하여 문맥을 반영한 학습이 가능하여 텍스트 생성, 기계 번역, 주가 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. RNN이란?RNN은 이전 입력을 기억하고 다음 예측에 반영할 수 있는 신경망 구조로, 반복적인 계산을 통해 순차적 데이터의 패턴을 학습합니다.1.1 RNN의 핵심 개념순환 구조(Recurrent Connection): 현재 입력과 이전 상태(hidden state)를 함께 고려하여 출력 계산메모리 특성: 시계열 데이터의 과거 정보를 저장하여 ..

개요ANN(Artificial Neural Network, 인공 신경망)은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 데이터에서 패턴을 학습하는 머신러닝 모델입니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행, 금융 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, **딥러닝(Deep Learning)**의 핵심 기술로 발전하였습니다.1. ANN이란?인공 신경망(ANN)은 다층 구조의 뉴런(Neuron)들이 서로 연결되어 데이터를 입력받고 학습하여 최적의 출력을 생성하는 딥러닝 모델입니다.1.1 ANN의 핵심 개념노드(Node)와 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 데이터를 처리하고 출력하는 역할가중치(Weight)와 편향(Bias): 입력 데이터가 출력에 미치는 영향을 조정활성화 함수(Activation Functi..

개요NN(Neural Network, 인공 신경망)은 인간의 뇌 신경망을 모방한 딥러닝 기반의 AI 모델로, 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 신경망은 **입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)**으로 구성되며, 데이터 패턴을 학습하여 최적의 출력을 예측합니다.1. 인공 신경망(Neural Network)이란?인공 신경망(NN)은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 기계 학습 모델로, 다층 구조를 통해 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.1.1 NN의 핵심 개념노드(Node) 및 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 데이터 처리를 담당가중치(Weight) 및 편향(Bias): 입력 데..

개요머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술이며, 학습 방식에 따라 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**으로 나뉜다. 두 가지 학습 방식은 데이터 처리 방식과 활용 목적에서 차이를 보이며, 각기 다른 장점과 한계를 가진다. 본 글에서는 지도학습과 비지도학습의 개념, 차이점, 주요 알고리즘, 그리고 활용 사례를 살펴본다.1. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 입력 데이터(Input)와 그에 대응하는 정답(Output, Label)이 주어지며, 모델은 주어진 데이터를 학습한 후 새로운 입..