통합 모델
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통합 모델은 별도의 분리된 시스템 없이도 텍스트 생성, 이미지 인식, 코드 합성 등 다양한 고유한 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. …
Architecture
Terms tagged with Architecture
슈퍼마인드 AI
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슈퍼마인드 AI는 여러 AI 구성 요소, 인간 전문가, 또는 하이브리드 인간-AI 팀이 원활하게 협력하여 개별 구성 요소의 능력을 넘어선 집단 지성을 형성하는 …
Schema-agnostic databases
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이러한 데이터베이스는 엄격한 테이블 구조나 열 정의를 미리 강제하지 않음으로써 동적 데이터 모델링을 가능하게 합니다. 이 유연성은 개발자가 구조화되지 않았거나 …
재랭킹(Reranking)
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재랭킹은 정보 검색 및 추천 시스템에서 정확도를 높이기 위해 사용되는 전략입니다. 먼저 빠르지만 정확도가 낮은 모델이 대규모 후보 집합을 검색합니다. …
큐웬3 5 MoE(Qwen3 5 Moe)
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이 용어는 큐웬 계열 내의 특수 아키텍처를 참조하며, 아마도 혼합 전문가(Mixture of Experts, MoE) 설계를 활용하고 있을 것입니다. 이러한 모 …
Pyannote 오디오 파이프라인
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Pyannote Audio의 맥락에서 파이프라인은 화자 분리를 달성하기 위해 서로 다른 모듈들을 체이닝(연결)하는 구성 가능한 워크플로우를 의미합니다. 일반적으 …
인지 모듈(Perceiver)
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인공지능(AI) 및 인지과학에서 ‘인지 모듈’은 원시 감각 데이터를 의미 있는 정보로 처리하는 지능형 시스템의 구성 요소를 의미합니다. 단 …
패턴 언어
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패턴 언어는 설계, 특히 소프트웨어 공학 및 도시 계획 분야에서 흔히 마주치는 공통 문제에 대한 검증된 솔루션 세트로 구성된 공식적인 프레임워크입니다. 각 패턴 …
Parallel Web Systems
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병렬 웹 시스템(Parallel Web Systems)은 네트워크로 연결된 여러 서버나 프로세서 간에 계산 작업을 분할하고 동시에 실행하는 인프라 설계를 의미합 …
딥러닝 개요
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딥러닝의 개요는 신경망 레이어, 활성화 함수, 손실 지표와 같은 기본 구조를 포괄합니다. 역전파(backpropagation), 그래디언트(gradient) …
누벨 AI
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누벨 AI(Nouvelle AI)는 계층적 처리와 결합된 상징적 표현을 사용하는 일종의 인공지능 시스템을 지칭합니다. 연결주의 모델과 달리, 이는 구조화된 추론 …
다중 모달리티
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다중 모달리티는 AI 모델이 이질적인 데이터 스트림을 처리할 수 있도록 하는 아키텍처 및 이론적 프레임워크를 나타냅니다. 이는 다양한 소스에서 입력을 수용하고 …
전문가 혼합 (Mixture of Experts)
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전문가 혼합(MoE)은 효율성과 확장성을 향상시키기 위해 설계된 머신러닝 아키텍처입니다. MoE는 모든 작업에 단일 대형 모델을 사용하는 대신, …
Mixtral
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Mixtral은 희소 전문가 혼합(Sparse MoE) 아키텍처를 활용하는 선구적인 오픈 가중치 LLM입니다. 모든 토큰에 대해 전체 매개변수를 사용하는 밀집 …
마이크로서비스
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AI 엔지니어링 맥락에서 마이크로서비스는 데이터 전처리, 모델 추론, 결과 저장 등 AI 파이프라인의 서로 다른 구성 요소를 독립적으로 개발, 확장 및 유지보수 …
메타
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인공지능에서 접두사 ‘메타’는 종종 자기 참조나 핵심 프로세스에 대한 감독을 포함하는 더 높은 수준의 추상화를 나타냅니다. …
롱 컨텍스트(Long Context)
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롱 컨텍스트는 트랜스포머 기반 모델이 표준 제한(예: 2k 또는 4k 토큰)을 종종 초과하는 광범위한 입력 길이를 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. …
レイヤー正規化
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レイヤー正規化は、内部共変量シフトを軽減することでトレーニングの安定化を図ります。特にリカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャで効果的です。バッチ統計量 …
지식 수준
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앨런 뉴웰(Allen Newell)이 제창한 개념으로, 지식 수준은 물리적 구현과 무관하게 신념과 목표를 기반으로 지능형 시스템을 분석합니다. 이는 에이전트의 …
지능형 에이전트
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지능형 에이전트는 센서나 데이터 입력을 통해 주변 환경을 지각하고, 추론 알고리즘을 사용하여 정보를 처리하며, 액추에이터를 통해 환경에 작용하는 시스템입니다. …
하이브리드 지능형 시스템
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하이브리드 지능형 시스템(HIS)은 일반적으로 신경망과 같은 연결주의적 접근 방식과 전문가 시스템이나 퍼지 논리와 같은 기호적 방법을 결합하여 서로 다른 AI …
하이웨이 네트워크 (Highway Network)
Definition
하이웨이 네트워크는 적응형 게이트를 통합하여 정보 흐름을 제어함으로써 딥러닝의 소멸 그래디언트 문제를 해결하도록 설계되었습니다. LSTM 셀과 유사하게, …
계층적 제어 시스템
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계층적 제어 시스템은 제어 논리를 여러 계층으로 조직합니다. 일반적으로 고수준의 전략적 계획부터 저수준의 실시간 실행까지 다양하며, 상위 계층은 목표와 명령을 …
은닉 계층
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은닉 계층은 이전 계층으로부터 입력을 받아 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 통해 변환된 데이터를 다음 계층으로 전달하는 뉴런들로 구성됩니다. 이러한 …
그로크 1 (Grok 1)
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그로크-1(Grok-1)은 2023년 11월에 출시된 xAI의 첫 번째 출시물입니다. 약 330억 개의 파라미터를 가진 디코더 전용(decoder-only) 트 …
Gpt Oss
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GPT OSS는 일반적으로 독점적인 생성 사전 훈련 변환기(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 오픈소스 대안이나 파생물을 나 …
GLM MoE DSA
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‘GLM MoE DSA’라는 단일 표준 용어는 존재하지 않습니다. 그러나 이는 GLM(특정 대규모 언어 모델 아키텍처), MoE(전문가 혼 …
게이트드 리커런트 유닛
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게이트드 리커런트 유닛(GRU)은 시계열 데이터의 장기적 의존성을 포착하도록 설계된 특수한 순환 신경망(RNN) 셀입니다. 이는 롱 숏텀 메모리(LSTM) 아키 …
폰(Fon)
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AI 용어의 맥락에서 ‘폰(Fon)‘은 종종 AI 모델이 입력을 해석하고 출력을 생성하는 방식을 정의하는 핵심 기능적 존재 …
순방향 신경망
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순방향 신경망(FFN)은 다층 퍼셉트론(MLP)이라고도 하며, 피드백 루프 없이 입력에서 출력까지 뉴런 레이어를 통해 데이터를 순차적으로 처리합니다. …
피드백 신경망
Definition
피드백 신경망(순환 신경망, RNN이라고도 함)은 신호가 이전 레이어로 다시 전달될 수 있는 루프를 포함합니다. 이러한 재귀 구조는 네트워크가 내부 상태를 유지 …
EfficientNet
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구글(Google)에서 개발된 EfficientNet은 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 입력 이미지 해상도(resolution) …
Dense (밀집)
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신경망에서 ‘dense’(밀집)는 각 뉴런이 이전 레이어의 모든 뉴런으로부터 입력을 받는 완전 연결 레이어를 지칭합니다. 이는 합성곱이 …
연결주의 전문가 시스템 (Connectionist Expert System)
Definition
연결주의 전문가 시스템은 신경망(연결주의)의 패턴 인식 및 학습 강점과 전통적인 전문가 시스템의 명시적 지식 표현 및 논리적 추론 능력을 통합합니다. …
체인
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AI 애플리케이션 개발에서 체인은 여러 구성 요소(예: LLM 호출, 파서, 외부 도구 등)가 서로 연결된 선형 또는 방향성 그래프 구조를 지칭합니다. …
인공 뇌(Artificial brain)
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인공 뇌는 인간의 뇌 신경 구조와 처리 방법을 에뮬레이션하는 하드웨어 또는 소프트웨어 아키텍처를 지칭합니다. 여기서는 뉴로모픽 컴퓨팅 칩처럼 생물학적 신경망의 …
어니 투 어니(Any To Any)
Definition
어니 투 어니는 텍스트-이미지, 이미지-텍스트, 오디오-비디오 등 다양한 입력-출력 조합을 처리할 수 있는 통합 멀티모달 아키텍처를 지칭합니다. …
에이전트 하니스
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이는 다중 에이전트 시스템의 백본 역할을 하며, 오케스트레이션, 모니터링 및 에이전트 간 조정을 위한 도구를 제공합니다. 하니스는 에이전트들이 방해받지 않고 효 …
토큰 제한
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토큰 제한은 대규모 언어 모델의 컨텍스트 윈도우 크기 제약을 정의하며, 한 번에 분석하거나 생성할 수 있는 텍스트의 양을 제한합니다. 이 아키텍처적 경계는 메모 …
검색(Retrieval)
Definition
검색은 사용자 쿼리나 맥락을 바탕으로 대규모 데이터셋이나 외부 지식 기반에서 특정 정보를 검색하고 추출하는 기술적 과정을 의미합니다. 현대 AI 시스템에서는 특 …
잔차 연결
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스킵 연결(skip connections)이라고도 불리는 잔차 연결은 입력을 후속 레이어의 출력에 직접 추가하여 네트워크 전체에 걸쳐 기울기가 흐르도록 합니다. …
REST API
Definition
REST API는 GET, POST, PUT, DELETE와 같은 HTTP 프로토콜을 통해 무상태(stateless) 작업을 활용하여 클라이언트와 서버 간 통신 …
위치 인코딩
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트랜스포머는 RNN과 달리 시퀀스가 아닌 병렬로 모든 토큰을 처리하므로 토큰 순서에 대한 고유한 지식이 부족합니다. 위치 인코딩은 입력 임베딩에 특정 벡터를 추 …
멀티 에이전트 시스템
Definition
멀티 에이전트 시스템은 여러 독립적인 에이전트로 구성되며, 각 에이전트는 서로 다른 작업이나 도메인에 특화될 수 있습니다. 이러한 에이전트들은 공통의 목표를 달 …
롱 숏텀 메모리 (LSTM)
Definition
LSTM 네트워크는 셀 상태와 세 가지 게이트 메커니즘(입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트)을 사용하여 표준 RNN에서 흔히 발생하는 기울기 소실 문제를 …
디코더
Definition
시퀀스 투 시퀀스(sequence-to-sequence) 모델에서 디코더는 인코더가 생성한 컨텍스트 벡터를 입력받아 대상 출력을 단계별로 생성합니다. …
투 스테이지(Two-stage)
Definition
투 스테이지 아키텍처는 복잡한 작업을 두 개의 별도 단계로 나누며, 일반적으로 탐지(Detection) 이후 분류(Classification) 또는 정 …
다중 에이전트
Definition
다중 에이전트 시스템은 환경을 지각하고, 결정을 내리며, 행동에 옮기는 여러 독립적이고 지능적인 엔티티로 구성됩니다. 이러한 에이전트들은 서로 협력하거나 경쟁하 …
트랜스포머
Definition
‘Attention Is All You Need’ 논문에서 소개된 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리 및 그 이상의 분야를 혁신했습니다. 이 …
구조적(Structural)
Definition
구조적 측면은 데이터나 신경망 레이어가 어떻게 조직되는지를 정의합니다. 그래프 신경망(GNN)에서 구조는 노드 간 연결을 의미하며, 딥러닝에서는 레이어의 위 …
셀프 어텐션(Self-Attention)
Definition
셀프 어텐션은 거리의长短에 상관없이 시퀀스 내 모든 위치 간의 의존성을 동시에 포착할 수 있게 합니다. 모든 토큰 쌍 사이에 어텐션 점수를 계산함으로써, …
검색 증강 생성
Definition
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 검색 기반 AI 시스템과 생성 기반 AI 시스템의 강점을 결합합니다. 사전 …
멀티(Multi)
Definition
접두사 ‘multi-‘는 AI에서 여러 개의 병렬 구성 요소가 관여하는 아키텍처나 프로세스를 지칭하는 데 자주 사용됩니다. …
신경망(Neural Network)
Definition
신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하는 과정을 통해 데이터 세트의 숨겨진 관계를 인식하려는 일련의 알고리즘입니다. 이는 입력층, 은닉층, …
맘바(Mamba)
Definition
맘바는 하드웨어 인식 선택적 상태 공간 모델(SSM)을 도입함으로써 시퀀스 모델링 분야에서 중요한 진전을 이루었습니다. 기존 트랜스포머가 시퀀스 길이에 따라 제 …
롱(Long)
Definition
AI 맥락에서 ‘롱’은 종종 긴 문서나 길이가 긴 비디오 스트림과 같은 광범위한 입력을 처리하는 능력을 설명합니다. 대규모 언어 모델의 경 …
계층적(Hierarchical)
Definition
계층적 AI 시스템은 정보나 제어를 중첩된 계층의 트리 구조로 조직합니다. 강화 학습(Hierarchical RL) …
글로벌(Global)
Definition
AI에서 ‘글로벌(Global)‘이라는 용어는 일반적으로 ‘로컬(Local)‘과 대비되며, 전체 시스템을 포괄하는 측 …
파운데이션 모델(Foundation Model)
Definition
인공지능에서 파운데이션 모델은 이미지, 텍스트 또는 오디오 등 광범위한 데이터를 대규모로 학습한 대형 머신러닝 모델을 지칭합니다. 이러한 모델은 다양한 다운스트 …
흐름(Flow)
Definition
데이터 흐름은 AI 시스템 내에서 데이터가 수집부터 최종 출력까지 거치는 경로를 포괄하며, 여기에는 전처리, 특징 추출, 모델 추론 및 사후 처리가 포함됩니다. …
다이내믹(동적)
Definition
고정된 아키텍처나 미리 결정된 실행 경로를 가진 정적 시스템과 달리, 동적 AI 시스템은 런타임 중 작업을 수정할 수 있습니다. 딥러닝에서 동적 계산 그래프 …
직접(Direct)
Definition
AI 맥락에서 ‘직접(Direct)‘은 강화학습의 직접 정책 최적화나 직접 매핑 등에서 볼 수 있듯이, 중간 추상화 계층을 우회하여 입력에 …
결합 (Combining)
Definition
이 개념은 분산이나 편향을 줄이기 위해 여러 모델의 예측을 집계하는 앙상블 학습(ensemble learning)과 같은 방법을 포괄합니다. …
에이전트
Definition
AI 에이전트는 센서(입력)를 통해 주변 환경을 지각하고, 정보를 처리하며, 정의된 목표를 달성하기 위해 작동기(출력) …
컨텍스트 윈도우
Definition
컨텍스트 윈도우는 단일 상호작용에서 AI 모델의 메모리 작동 한계를 정의합니다. 이는 모델이 이전 대화 기록, 문서 텍스트, 또는 입력 데이터를 얼마나 많이 주 …
어텐션 메커니즘
Definition
어텐션 메커니즘은 모델이 입력 시퀀스 내의 서로 다른 요소들의 중요도를 동적으로 가중치 부여할 수 있게 합니다. 모든 입력 데이터를 동일하게 취급하는 대신, 어 …
에이전트
Definition
AI에서 에이전트는 사용자를 대신하거나 시스템을 위해 작업을 완료하는 주체입니다. 프롬프트에만 응답하는 수동적인 모델과 달리 에이전트는 계획을 세우고, 도구를 …