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어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)

1. 어텐션 메커니즘의 개념 및 필요성 개념 seq2seq의 경사감소 소멸(Gradient Descent Vanishing) 등 RNN 모델의 문제 해결을 위해 출력 단어…

GNN (Graph Neural Network)

1. GNN (Graph Neural Network)의 개요 등장 배경 딥러닝 모델은 CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 모델 종류로 발전했지만, 복잡한…

생성형 AI 윤리 가이드

1. 생성형 AI의 개념 및 윤리적 활용의 필요성 (1) 생성형 AI의 개념 및 파급효과 개념 파급 효과 대규모 데이터, 패턴…

엣지 데이터센터 (Edge Datacenter)

1. 엣지 데이터센터 (Edge Datacenter)의 개요 (1) 엣지 데이터센터의 개념 및 필요성 개념 필요성 네트워크 단말 장치의 실시간 처리를 위해…

대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)

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유사도 측정법 (Similarity Measure)

1. 유사도(Similarity)의 개념 및 유사도 측정의 필요성 유사도 (Similarity) 유사도 측정의 필요성 벡터 공간 내 노드(데이터 포인트) 사이의 관계를 거리,…

전자봉투 (Digital Envelope)

1. 전자봉투 (Digital Envelope)의 개요 (1) 전자봉투와 전자서명의 개념 및 전자봉투 기반 전자서명 특징 개념 전자봉투 - 전송할 내용을 암호화하기…

벡터 데이터베이스 (Vector Database)

1. 벡터 데이터베이스 (Vector Database)의 개념, 필요성 개념 필요성 대량의 고차원 데이터 저장 및 조회 위해 컨텐츠 벡터 임베딩 및…

DPU (Data Processing Unit)

1. DPU(Data Processing Unit)의 개념 및 특징 개념 CPU의 인프라 기능 분산을 위해 네트워크 인터페이스 하드웨어에서 암호화, 웹서비스, 스토리지 제어…

랭체인 (LangChain)

1. LLM 서비스 개발 프레임워크, 랭체인 (LangChain)의 개념 및 필요성 개념 필요성 효율적인 LLM 기반 서비스 개발을 위해 다양한 언어…