자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 ‘혁신’이라는 단어가 부족할 만큼 엄청난 변화를 가져왔습니다. 그중에서도 대표적으로 거론되는 모델이 바로 BERT와 GPT입니다.BERT는 트랜스포머의 인코더(Encoder) 구조를 주로 활용하며,GPT는 트랜스포머의 디코더(Decoder) 구조를 주로 활용합니다.두 모델 모두 자연어 처리 성능을 획기적으로 끌어올린 주역이지만, 내부 작동 원리나 주로 쓰이는 용도가 서로 다릅니다. 이번 글에서는 BERT와 GPT의 개념과 특징, 그리고 각각이 활용되는 분야까지 간략히 살펴보겠습니다.1. 트랜스포머(Transformer)의 기본 개념BERT와 GPT를 이해하기 위해서는 트랜스포머를 간단히 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.트랜스포머는 S..

LLM(Large Language Model), sLLM(Small Large Language Model), vLLM(Virtual Large Language Model)에 대해서 설명드리겠습니다. 1. LLM (Large Language Model)1) 정의LLM(Large Language Model)이란 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 학습된 자연어 처리(NLP) 모델을 말합니다. 최근에는 GPT-3, GPT-4, BERT, T5 등 수십억~수천억 개 이상의 파라미터(매개변수)를 가진 초거대 언어 모델들이 주목받고 있습니다.방대한 양의 텍스트 데이터를 토대로 인간 수준(혹은 그 이상)의 문맥 파악, 문장 생성, 질의응답 등을 수행합니다.2) 작동 원리트랜스포머(Transformer)와 같은 신경망 아..

안녕하세요. LLM 개발시 영어로 프롬프트를 전달하는게 더 정확한 값을 받을 수 있어, 번역 서비스에 대한 고민을 하다 DeepL을 알게되어 공유드립니다. Python과 함께하는 DeepL API 연동 가이드최근 번역 기술의 발전과 함께 다양한 언어 간의 원활한 커뮤니케이션이 중요해지고 있습니다. 그 중에서도 DeepL은 자연스러운 번역 품질로 주목받고 있는 서비스입니다. 이 글에서는 DeepL이 무엇인지, 그리고 파이썬(Python)과 DeepL API를 연동하여 효과적으로 활용하는 방법에 대해 자세하게 알아보겠습니다.DeepL이란?DeepL은 인공지능과 딥러닝 기술을 기반으로 한 번역 서비스로, 기존의 기계 번역 시스템보다 자연스럽고 정확한 번역 결과를 제공하는 것으로 유명합니다. DeepL은 전 세..

이번글은 Join에대해서 설명하려고 합니다. 데이터베이스를 운영하거나 분석하는 과정에서 여러 테이블 간의 데이터를 결합하는 작업은 매우 빈번하게 발생합니다. MSSQL에서 제공하는 JOIN 기능은 이런 작업을 손쉽게 해주며, 올바르게 사용하면 복잡한 데이터 관계를 간결하게 표현할 수 있습니다. 이 글에서는 MSSQL에서 사용 가능한 다양한 JOIN 유형과 각각의 특징, 사용 예제, 그리고 성능 최적화 팁까지 상세히 살펴보겠습니다.1. JOIN의 기본 개념JOIN은 두 개 이상의 테이블에서 공통된 컬럼을 기준으로 데이터를 결합하는 SQL 명령어입니다.예를 들어, 고객 정보가 담긴 테이블과 고객의 주문 정보가 담긴 테이블이 있을 때, 두 테이블을 JOIN하여 특정 고객의 주문 내역을 한 번에 조회할 수 있습..

딥 러닝(Depp Learning)에 대해서 진행하려고합니다. 딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나입니다. 오늘은 딥 러닝의 정의부터 역사, 기본 개념, 구조, 응용 분야, 학습 방법, 관련 자료까지 폭넓게 알아보겠습니다.딥 러닝의 정의딥 러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 기계 학습의 한 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 분류를 수행하는 기술입니다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방하여 여러 층의 신경망을 통해 정보를 처리합니다.딥 러닝의 역사딥 러닝의 역사는 1940년대 후반으로 거슬러 올라갑니다. 당시 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)는 퍼셉트론(Perceptron)이라는 초..

이번에는 머신러닝(Machine Learning)에 대해서 포스팅하려고 합니다.머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 최근 몇 년간 머신러닝 기술이 급격히 발전하면서 자율주행, 음성 인식, 이미지 분류, 금융 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.이번 포스팅에서는 머신러닝의 개념, 작동 방식, 알고리즘 종류, 활용 사례 등에 대해 자세히 설명하겠습니다. 머신러닝이란?머신러닝(Machine Learning, ML)은 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 찾아 자동으로 의사결정을 수행하는 알고리즘을 개발하는 기술입니다.기존의 프로그래밍 방식에서는 사람이 명확한 규칙을 정의해야 했지만, 머신러닝은 데이터를 통해 학습하여 스스로 규칙을..