ITPE * JackerLab

개요BPE(Byte-Pair Encoding)는 데이터 압축에서 유래한 알고리즘으로, 자연어 처리(NLP)에서 서브워드(subword) 기반 토크나이제이션(tokenization)에 널리 사용됩니다. 희귀어나 신조어를 작은 단위로 분해하여 OOV(Out-of-Vocabulary) 문제를 해결하고, 대규모 언어 모델 학습의 효율성을 높이는 핵심 기법입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의가장 자주 등장하는 문자 쌍을 병합해 서브워드를 생성하는 알고리즘데이터 압축 기법에서 확장목적희귀어 처리 및 어휘 집합 최적화NLP 토크나이제이션 활용필요성단어 기반 토크나이저의 한계 극복다국어·희귀어 처리 강화OOV 문제를 해결하기 위한 효율적 기법입니다.2. 특징특징설명비교빈도 기반 병합자주 등장하는 문자 쌍을 반..

개요SentencePiece는 구글에서 개발한 언어 독립적 서브워드 기반 토크나이저(tokenizer)로, 텍스트를 서브워드 단위로 분할하여 자연어 처리(NLP) 모델의 입력으로 활용할 수 있도록 합니다. 사전 정의된 단어 집합에 의존하지 않고, 학습 데이터에서 직접 서브워드를 생성하기 때문에 다양한 언어와 문자 체계에 적용 가능합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의언어 비종속적인 서브워드 토크나이저 및 디토크나이저구글 오픈소스 프로젝트목적단어 집합에 없는 OOV(Out-of-Vocabulary) 문제 해결서브워드 분할 방식필요성언어적 특성이 다른 다국어 모델 학습 지원번역, 언어모델, 음성인식 활용다국어 환경에서도 활용 가능한 범용 토크나이저입니다.2. 특징특징설명비교언어 독립성공백이나 언..

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...

개요최근 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용이 증가함에 따라, 제한된 자원 환경에서도 효과적인 AI 시스템을 구현하기 위한 기술로 Small-Language-Model Distillation(소형 언어 모델 지식 증류)이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 LLM으로부터 작은 모델로 지식을 전이하는 증류(distillation) 기술의 개념, 필요성, 적용 방식 및 실제 사례를 중심으로 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Small-Language-Model Distillation은 고성능의 대형 언어 모델(teacher model)로부터 작은 언어 모델(student model)로 지식을 압축하여 전이하는 기술입니다. 이 방법은 성능 저하를 최소화하면서도 경량화된 모..

개요Reformer는 구글 브레인(Google Brain) 팀이 제안한 트랜스포머 구조의 확장으로, Locality-Sensitive Hashing(LSH)을 활용해 Self-Attention 연산의 복잡도를 O(N²)에서 O(N log N)으로 낮춘 모델이다. 본 포스트에서는 Reformer의 핵심 개념인 LSH Attention의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Reformer는 입력 시퀀스를 유사도 기준으로 해시 버킷에 나누고, 각 버킷 내에서만 Self-Attention을 수행하여 연산량을 줄인 Transformer 구조목적긴 시퀀스의 Self-Attention을 보다 효율적으로 처리필요성트랜스포머의 메모리 병목 및 ..

개요Performer는 기존 Transformer의 연산 병목을 해결하기 위해 고안된 선형 복잡도 어텐션 알고리즘이다. 특히 FAVOR+ (Fast Attention Via Positive Orthogonal Random features)는 Self-Attention의 계산량을 O(N²)에서 O(N)으로 줄여 대규모 입력 처리에서 속도와 메모리 사용을 획기적으로 개선한다. 본 글에서는 Performer의 핵심 개념, FAVOR+의 수학적 원리, 기술적 장점과 다양한 활용 사례를 상세히 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Performer는 Self-Attention을 근사하는 선형 어텐션 기반 트랜스포머 구조로, FAVOR+ 기법을 핵심으로 사용목적트랜스포머 구조의 연산량을 선형 수준으로 낮춰 ..

개요Mamba는 2023년 후반 등장한 혁신적인 시퀀스 모델로, 기존 Transformer의 한계를 극복하며 긴 시퀀스 처리에 최적화된 새로운 아키텍처입니다. Attention 메커니즘 없이도 고성능을 달성할 수 있는 Selective State Space(Model)를 기반으로, 자연어 처리, 시계열 예측 등에서 강력한 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Selective Structured State Space 모델 기반의 시퀀스 처리 신경망목적Attention 구조 없이도 긴 시퀀스 모델링 가능하게 함핵심 목표Transformer보다 빠르고, 메모리 효율적인 대안 모델 제공Mamba는 기존의 Transformer 구조가 가지는 O(n^2) 복잡도를 벗어나 선형 시간 처리 구조를 기반..

개요빅데이터 큐레이션(Big Data Curation)은 방대한 양의 비정형·정형 데이터를 수집한 이후, 그 중 의미 있고 유의미한 정보를 식별, 분류, 구조화, 맥락화하여 비즈니스 가치로 연결하는 고급 데이터 관리 전략입니다. 이는 데이터 분석의 선행 단계로, 데이터 정제(Data Wrangling)·분류·메타데이터 생성·지식 모델링까지 포함하는 전방위 활동이며, AI와 자동화 기술을 통해 빠르게 고도화되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 출처의 방대한 데이터를 정리, 필터링, 의미 기반 구조화하여 분석 가능한 상태로 전환하는 프로세스목적데이터 품질 확보, 분석 정확도 향상, 정보 가치 증대키워드데이터 정제, 시맨틱 태깅, 메타데이터, 지식그래프, AI 큐레이션2. 주요 프로세스단계..

개요오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 텍스트 데이터에서 사람들의 의견, 감정, 평가를 자동으로 추출·분석하는 자연어처리(NLP) 기반의 텍스트 마이닝 기법입니다. '감성 분석(Sentiment Analysis)'이라고도 불리며, SNS, 리뷰, 뉴스, 고객 피드백 등에서 긍정·부정·중립의 감성을 분석하여 기업 의사결정, 마케팅 전략, 여론 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의오피니언 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트에서 사용자의 태도, 감정, 평가를 파악하여 정량화된 형태로 표현하는 기술입니다.정의: 텍스트 데이터에서 의견의 주체, 대상, 감성의 극성을 추출하는 데이터 분석 기법구성 요소:의견 주체(Who): 누가 말했는가의견 대상(What): 무엇에 대해 말했는가감성 극성(..

개요Transformer는 Google이 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)를 중심으로 기계 번역, 문장 요약, 코드 생성, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 Encoder-Decoder 구조는 입력을 분석(Encoding)하고 출력으로 생성(Decoding)하는 이중 모듈 기반으로, 이후 다양한 변형 모델(Variants) 이 등장하며 Transformer의 활용 영역을 비약적으로 확장시켰습니다.1. 개념 및 정의Transformer Encoder-Decoder 구조는 크게 두 개의 블록으로 구성됩니다.Encoder: 입력 시퀀스를 받아 의미를 요약한 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환Decoder..

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..

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..

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 ..

개요자연어처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술이다. NLP는 텍스트 분석, 음성 인식, 기계 번역, 챗봇, 감성 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, 딥러닝 및 머신러닝 기술과 결합하여 더욱 정교한 결과를 제공하고 있다. 본 글에서는 NLP의 개념, 주요 기술, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴본다.1. 자연어처리(NLP)란?자연어처리는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술이다. NLP는 언어학과 컴퓨터 과학이 결합된 분야로, 텍스트 및 음성 데이터를 분석하여 의미를 추출하는 과정을 포함한다.NLP의 주요 목표:텍스트 및 음성 데이터의 의미 분석기계 번역 ..

개요머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 하지만 두 개념은 종종 혼용되어 사용되며, 명확한 차이를 이해하는 것이 중요하다. 본 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 특징, 활용 사례, 그리고 어떤 경우에 각각을 선택해야 하는지 살펴본다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하여 자동으로 예측 및 결정을 수행하는 알고리즘 기반 기술이다. 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 데이터를 기반으로 학습하며, 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등..