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[GenAI] 임베딩이란? 의미, 중요성, 활용 예
임베딩(Embedding)은 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 매우 중요한 개념입니다.임베딩이란?임베딩은 대규모의 범주형 데이터(예: 단어, 상품, 사용자 등)를 연속적인 벡터 공간에 표현하는 기술입니다. 이렇게 하면 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환할 수 있으며, 이러한 벡터는 머신러닝 모델에서 사용할 수 있는 특징(feature)으로 활용됩니다.임베딩의 중요성차원 축소: 임베딩은 고차원의 데이터를 저차원으로 표현하여, 연산 비용을 줄이고, 데이터의 구조를 보다 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.의미적 유사성: 임베딩 공간에서는 거리나 방향이 의미를 갖습니다. 예를 들어, 단어 임베딩에서 '왕'과 '남자' 사이의 벡터를 '여왕'과 '여자' 사이의 벡터와 비교했을 때 유사한 관계..
🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech
2024. 5. 6.
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[GenAI] 멀티모달리티(Multimodality)란? 필요성, 주요 분야, 장점
멀티모달리티(Multimodality)란 무엇인가?멀티모달리티는 다양한 유형의 데이터(텍스트, 이미지, 소리 등)를 결합하여 정보를 전달하거나 처리하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 인공지능(AI) 분야에서 특히 중요한 개념으로 자리 잡고 있으며, 머신러닝 모델이 더욱 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 합니다.멀티모달리티의 필요성우리가 사는 세계는 복잡하고 다양한 형태의 정보로 가득 차 있습니다. 예를 들어, 한 사진을 보면 그 이미지 자체 뿐만 아니라 그 이미지가 전달하는 감정, 배경 소리, 그리고 이미지에 대한 설명 텍스트 등 다양한 형태의 정보를 동시에 받아들입니다. 멀티모달리티는 이러한 다양한 형태의 정보를 AI 모델이 처리할 수 있도록 해줌으로써, 인간처럼 복잡한 세계를..
🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech
2024. 5. 5.
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[GenAI] 프리트레이닝(Pre-training)이란, 장점, 과정, 필요성
프리트레이닝(Pre-training)이란 무엇인가?인공지능(AI) 분야에서, 특히 머신러닝과 딥러닝의 세계에서, "프리트레이닝"은 중요한 개념 중 하나입니다. 이 용어는 말 그대로 "사전 훈련"을 의미하며, 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 미리 훈련시키는 과정을 말합니다. 하지만 왜, 어떻게 이 과정이 필요한 걸까요? 이 글에서는 프리트레이닝의 개념을 쉽고 자세히 풀어보겠습니다.프리트레이닝의 필요성모델이 새로운 작업을 효과적으로 수행하려면, 일반적으로 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 모든 작업에 대해 충분하고 특화된 데이터를 확보하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 여기서 프리트레이닝이 해결책으로 등장합니다. 대규모 범용 데이터셋을 사용해 모델을 사전에 훈련시킴으로써, 모델이 다양한 패턴, 특징,..
🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech
2024. 5. 5.
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[GenAI] 토큰, 토크나이저란? 정의, 종류, 활용
토큰과 토크나이저란?토큰(Token) 이란 프로그래밍 언어에서 문자열을 구성하는 기본 단위입니다. 예를 들어, "나는 기술 블로거입니다"라는 문장이 있다면, 이를 "나는", "기술", "블로거입니다"와 같이 개별 단어나 구에 해당하는 토큰으로 분리할 수 있습니다. 토큰은 프로그래밍 언어 뿐만 아니라 자연어 처리에서도 중요한 역할을 합니다.토크나이저(Tokenizer) 는 이러한 토큰을 생성하는 과정이나 그 과정을 수행하는 도구를 말합니다. 즉, 텍스트를 의미있는 단위로 나누는 역할을 합니다. 토크나이저는 단순히 공백이나 특정 기호를 기준으로 텍스트를 분리하는 것에서부터, 문법적, 의미적 분석을 통해 텍스트를 분리하는 복잡한 과정까지 다양한 방식을 포함합니다.토크나이저의 종류토크나이저는 크게 두 가지 유형..
🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech
2024. 5. 5.