ㅁ 토큰 및 임베딩 특수 처리 ㅇ 정의: – 토큰과 임베딩을 처리하는 과정에서 특정 수학적 기법이나 구조를 활용하여 효율성을 높이는 방법. ㅇ 특징: – 임베딩의 품질을 높이고 모델의 학습 속도를 개선할 수 있음. – 다양한 수학적 기법과 알고리즘이 적용될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 텍스트 데이터에서 문맥적 정보를 더 잘 반영해야 하는 경우. –
ㅁ 토큰 및 임베딩 특수 처리 ㅇ 정의: 텍스트 데이터를 토큰화하기 위해 사용하는 비지도 학습 기반의 서브워드 토큰화 알고리즘으로, 언어에 독립적으로 설계됨. ㅇ 특징: – 비지도 학습 방식으로 데이터에 맞는 서브워드 분할 규칙을 학습. – 언어에 종속되지 않아 다양한 언어에서 사용 가능. – 공백 처리와 같은 특수 문자 처리도 포함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모
ㅁ 토큰 및 임베딩 특수 처리 ㅇ 정의: 텍스트 데이터를 처리할 때, 단어를 고정된 크기의 서브워드 단위로 분할하는 방법. 특히 희귀 단어나 새로운 단어를 처리하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 데이터에 자주 등장하는 서브워드를 우선적으로 선택하여 효율적으로 표현. – 새로운 단어나 희귀 단어를 서브워드 조합으로 표현 가능. – 어휘 크기를 제한하면서도 희귀 단어의 표현력을 높임.
ㅁ 패딩 및 배치 처리 ㅇ 정의: 입력 데이터의 길이가 다를 때 동일한 길이로 맞추기 위해 특정 값을 추가하는 기법으로, 배치 처리를 효율적으로 수행하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 패딩 값은 일반적으로 0이 사용되며, 모델 학습에 영향을 미치지 않도록 설계됨. – 배치 내의 데이터가 동일한 길이를 가지도록 조정함으로써 병렬 처리가 가능해짐. – 메모리 효율성과 학습
ㅁ 패딩 및 배치 처리 ㅇ 정의: 패딩 및 배치 처리는 데이터 샘플의 크기가 서로 다를 때, 이를 일정한 크기로 맞추거나 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 방법론이다. ㅇ 특징: – 데이터의 크기가 다를 경우에도 모델이 일관되게 학습할 수 있도록 도움. – 처리 속도와 메모리 사용량을 최적화할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 가변 길이 입력 데이터를
ㅁ 패딩 및 배치 처리 ㅇ 정의: 패딩 및 배치 처리는 딥러닝 모델에서 고정된 입력 크기를 유지하기 위해 데이터를 정렬하고 추가적인 빈 공간을 채워 넣는 과정이다. Packed Sequence는 시퀀스 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 사용되는 PyTorch의 데이터 구조로, 가변 길이 시퀀스를 패딩 없이 처리할 수 있도록 한다. ㅇ 특징: – Packed Sequence는 패딩을 최소화하여 메모리 사용을
ㅁ 생성 모델 ㅇ 정의: 생성 모델은 주어진 데이터로부터 새로운 데이터를 생성하는 데 초점을 맞춘 모델로, 데이터의 분포를 학습하여 새로운 샘플을 만들어냄. ㅇ 특징: – 데이터의 분포를 학습함. – 샘플 생성이 가능하며, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 분야에서 활용됨. – 지도 학습과 비지도 학습 모두 적용 가능. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 생성이 필요한 경우.
ㅁ 생성 모델 ㅇ 정의: – 생성 모델은 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 모델로, 주어진 데이터의 분포를 학습하여 새로운 샘플을 생성할 수 있음. ㅇ 특징: – 데이터 분포를 모델링하여 새로운 데이터를 생성. – 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오 등)에 적용 가능. – 학습 과정에서 고성능 계산 자원이 필요할 수 있음. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 생성 모델 ㅇ 정의: 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미한다. 주로 이미지 생성, 텍스트 생성, 음성 합성 등 다양한 분야에 활용된다. ㅇ 특징: – 데이터 분포를 명시적으로 또는 암묵적으로 학습. – 샘플링 과정을 통해 새로운 데이터를 생성. – 학습된 데이터의 품질에 따라 생성 데이터의 품질이 좌우됨. ㅇ
ㅁ 생성 모델 ㅇ 정의: – 생성 모델은 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 입력 없이도 데이터를 생성할 수 있는 능력을 가진다. ㅇ 특징: – 데이터의 확률 분포를 학습하고 샘플링을 통해 새로운 데이터를 생성. – 생성된 데이터는 기존 데이터와 유사하지만 새로운 특성을 가질 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 이미지 생성, 텍스트 생성, 음성