전체 글18 셀프 어텐션은 문맥을 어떻게 계산하는가 셀프 어텐션은 문맥을 어떻게 계산하는가사람은 문장을 읽을 때 단어를 따로 떼어 이해하지 않는다. 앞에서 나온 대상과 뒤의 표현을 연결하고, 같은 단어라도 주변 문맥에 따라 의미를 다르게 판단한다. 셀프 어텐션은 언어 모델이 이와 비슷한 관계를 수치로 계산하도록 만든 기술이다. 문장 속 각 단어가 다른 단어와 얼마나 관련되어 있는지를 비교해 현재 단어를 이해하는 데 필요한 정보를 모은다.예를 들어 ‘철수가 영희에게 책을 주었고 그녀는 고맙다고 말했다’라는 문장에서 ‘그녀’가 누구를 가리키는지 알려면 앞부분의 ‘영희’를 살펴야 한다. 셀프 어텐션은 ‘그녀’를 처리할 때 문장 안의 여러 단어에 서로 다른 중요도를 부여한다. 영희와의 관련성은 높게, 책이나 주었다와의 관련성은 상대적으로 낮게 계산하는 방식이다... 2026. 8. 4. 트랜스포머 구조가 자연어 처리에 가져온 변화 트랜스포머 구조가 자연어 처리에 가져온 변화트랜스포머는 오늘날 대규모 언어 모델의 기반이 되는 인공지능 구조다. 번역, 문서 요약, 질문 답변, 문장 생성과 같은 자연어 처리 기술이 빠르게 발전한 배경에는 트랜스포머의 등장이 있다. 이전의 언어 모델도 문장을 분석하고 생성할 수 있었지만, 긴 문장의 관계를 처리하는 데 한계가 있었고 학습 속도도 비교적 느렸다. 트랜스포머는 문장 전체를 효율적으로 살펴보는 방식을 도입해 이러한 문제를 크게 개선했다.트랜스포머 이전에는 순환 신경망이라는 구조가 자연어 처리에 널리 사용되었다. 순환 신경망은 문장을 앞에서부터 한 단어씩 순서대로 읽는다. 현재 단어를 처리할 때 앞에서 읽은 내용을 내부 상태에 저장하고, 그 정보를 다음 단계로 전달한다. 문장의 순서를 반영할 수.. 2026. 8. 4. 임베딩은 단어의 의미를 어떻게 숫자로 표현하는가 임베딩은 단어의 의미를 어떻게 숫자로 표현하는가인공지능은 사람이 사용하는 단어를 그대로 이해하지 못한다. 컴퓨터는 글자와 문장을 수치로 변환해야 계산할 수 있기 때문이다. 언어 모델은 입력된 문장을 먼저 토큰으로 나눈 뒤, 각 토큰을 일정한 길이의 숫자 목록으로 바꾼다. 이처럼 단어나 토큰의 의미를 여러 개의 숫자로 표현한 것을 임베딩이라고 한다.임베딩은 단어에 단순한 번호를 붙이는 것과 다르다. 예를 들어 ‘사과’를 1번, ‘바나나’를 2번, ‘자동차’를 3번으로 정하면 컴퓨터는 각 단어를 구분할 수는 있지만 의미의 관계까지 알기는 어렵다. 숫자 1과 2가 가깝다고 해서 사과와 바나나가 비슷한 의미라는 사실이 자동으로 표현되는 것은 아니다. 임베딩은 이러한 한계를 보완하기 위해 단어를 하나의 숫자가 아.. 2026. 8. 3. 토큰화가 AI의 문장 이해에 미치는 영향 토큰화가 AI의 문장 이해에 미치는 영향인공지능 언어 모델은 사람이 문장을 읽는 방식과 다르게 글을 처리한다. 사람은 문장을 단어와 의미의 흐름으로 이해하지만, 인공지능은 입력된 글을 곧바로 의미로 받아들이지 못한다. 먼저 문장을 일정한 크기의 작은 단위로 나누고, 각 단위를 숫자로 바꾸어 계산해야 한다. 이때 문장을 작은 단위로 분리하는 과정을 토큰화라고 하며, 분리된 각각의 단위를 토큰이라고 부른다.토큰은 반드시 하나의 완전한 단어와 일치하는 것은 아니다. 짧고 자주 사용되는 단어는 하나의 토큰으로 처리될 수 있지만, 길거나 드물게 사용되는 단어는 여러 조각으로 나뉠 수 있다. 문장 부호와 숫자, 띄어쓰기 역시 모델의 방식에 따라 별도의 토큰으로 처리될 수 있다. 따라서 사람이 보기에는 같은 길이의 .. 2026. 8. 3. 대규모 언어 모델은 문장을 어떻게 생성하는가 대규모 언어 모델은 문장을 어떻게 생성하는가대규모 언어 모델은 사람이 글을 쓰는 방식과 비슷해 보이지만 실제로는 문장을 이해하고 생각한 뒤 답을 적는 것이 아니다. 언어 모델은 방대한 양의 문장을 학습하면서 단어와 표현이 어떤 순서로 등장하는지 계산하고, 사용자가 입력한 문장 다음에 이어질 가능성이 높은 단어를 하나씩 선택해 결과를 만든다. 이러한 과정을 반복하면 짧은 답변부터 긴 설명문까지 자연스러운 문장이 완성된다.언어 모델이 문장을 생성하기 위해서는 먼저 사용자의 입력을 작은 단위로 나누어야 한다. 이 단위를 토큰이라고 한다. 토큰은 하나의 단어일 수도 있고, 단어의 일부나 문장 부호일 수도 있다. 예를 들어 하나의 한국어 문장도 여러 개의 토큰으로 분리될 수 있다. 모델은 문장을 글자 그대로 처리.. 2026. 8. 2. 생성형 인공지능과 기존 인공지능의 구조적 차이 생성형 인공지능과 기존 인공지능의 구조적 차이인공지능은 사람이 수행하던 판단과 분석을 컴퓨터가 대신하도록 만드는 기술이다. 그러나 최근 주목받는 생성형 인공지능은 기존 인공지능과 목적과 작동 방식에서 뚜렷한 차이를 보인다. 기존 인공지능이 입력된 데이터를 분류하거나 결과를 예측하는 데 집중한다면, 생성형 인공지능은 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 문장, 이미지, 음악, 영상 등을 만들어 낸다.기존 인공지능의 대표적인 기능은 분류와 예측이다. 이메일이 스팸인지 정상 메일인지 구분하거나 사진 속 대상이 사람인지 동물인지 판단하는 기술이 이에 해당한다. 금융회사가 거래 기록을 분석해 연체 가능성을 계산하거나, 제조업체가 기계의 센서 정보를 이용해 고장 가능성을 예측하는 것도 기존 인공지능의 활용 사례다.이러한.. 2026. 8. 2. 이전 1 2 3 다음