AI38
Attention Mechanism의 핵심 원리
최근 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나는 Attention Mechanism(어텐션 메커니즘)입니다. GPT, BERT, Transformer 같은 모델들의 핵심에도 바로 이 기술이 있죠. 어텐션은 말 그대로 “집중” 또는 “주의”를 기울이는 기술입니다. 이 글에서는 어텐션이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 인공지능에서 중요한지 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ Attention Mechanism이란?Attention Mechanism은 AI가 문장을 처리할 때 모든 단어를 똑같이 보지 않고, 중요한 단어에 더 집중하도록 만드는 기술입니다.예를 들어 “나는 사과를 먹었는데, 그것은 달콤했다.”라는 문장에서 ‘그것’이 의미하는 것은 ‘사과’입니다. Atte..
RLHF란? ChatGPT가 사람처럼 대화하는 비결
많은 사람들이 ChatGPT를 처음 써보면 이렇게 말합니다. “진짜 사람 같아!” 그렇다면, 어떻게 AI가 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있을까요? 그 중심에는 바로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)라는 기술이 있습니다. 이 글에서는 RLHF가 무엇인지, 어떻게 작동하며 왜 중요한지를 전문지식 없이도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.✅ RLHF란 무엇인가요?RLHF는 “사람의 피드백을 바탕으로 인공지능을 훈련시키는 방식”입니다. AI가 생성한 여러 답변 중 어떤 것이 더 좋은지, 사람이 직접 평가하고 그 결과를 AI가 학습하게 하는 구조예요.이 방식은 기존의 단순한 데이터 학습과는 달리, “사람이 진짜 원하는 답변”에 가까워지도록 도와줍니다.✅ 작..
OpenAI의 GPT 시리즈 진화 과정
요즘 AI에 대해 이야기할 때 “GPT”라는 단어를 많이 들어보셨을 거예요. GPT는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 인공지능 시리즈로, 단순한 문장 예측을 넘어 사람처럼 대화하고 글을 쓰는 수준까지 발전해왔습니다. 이 글에서는 GPT 시리즈의 시작부터 지금까지의 발전 과정을 버전별 특징과 함께 쉽게 정리해드립니다.✅ GPT란 무엇인가요?GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 문장을 생성할 수 있는 AI입니다. 기본 구조는 “Transformer”라는 딥러닝 모델을 기반으로 하며, 사람처럼 문장을 예측하고 이어 쓰는 능력이 특징이에요.✅ GPT 시리즈 버전별 특징버전출시 시기특징GPT-12018논문용 연구 모델. 1.17..
GAN(생성적 적대 신경망) 쉽게 이해하기
AI가 가짜 이미지를 실제처럼 만드는 기술, 들어본 적 있으신가요? 요즘 딥페이크 영상, 가짜 인물 사진 생성 같은 기술 뒤에는 바로 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 인공지능 구조가 있습니다. 이 글에서는 GAN이란 무엇인지, 어떤 원리로 작동하며 왜 주목받는 기술인지를 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드릴게요.✅ GAN이란 무엇인가요?GAN은 Generative Adversarial Network의 줄임말로, ‘생성자(Generator)’와 ‘판별자(Discriminator)’라는 두 AI 모델이 서로 경쟁하면서 학습하는 구조입니다.- 생성자는 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어내고, - 판별자는 이게 진짜인지 가짜인지 구분하려고 하죠. 두 모델이 서로 발전하면..
Word2Vec vs FastText 차이 쉽게 이해하기
자연어처리(NLP)에서 가장 기본이자 핵심이 되는 작업은 단어를 숫자로 바꾸는 것입니다. 왜냐하면 AI는 문장을 바로 이해하지 못하고, 모든 걸 수치로 바꿔야 처리할 수 있기 때문이죠. 이때 자주 쓰이는 대표적인 기법이 Word2Vec과 FastText입니다. 두 방법 모두 단어를 벡터(숫자)로 변환해주는 모델이지만, 구조와 표현력에서 분명한 차이가 있어요. 이 글에서는 Word2Vec과 FastText의 차이를 쉽게 설명해드릴게요.✅ Word2Vec이란?Word2Vec은 단어 간의 관계를 수치로 표현하는 방법으로, 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 숫자 벡터를 갖도록 훈련됩니다.예를 들어 "king", "queen", "man", "woman" 등의 단어 관계를 학습한 후, king - man + w..