ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: 검색과 생성 기술을 융합하여 사용자의 질의에 대한 정확한 답변을 제공하는 기술. ㅇ 특징: 검색 단계에서 관련 정보를 가져오고, 생성 단계에서 자연스러운 응답을 생성함. 정보의 정확성과 응답의 유창성을 동시에 고려함. ㅇ 적합한 경우: 대량의 비정형 데이터에서 신속한 정보 검색과 자연스러운 응답이 요구되는 경우. ㅇ 시험 함정: 검색과 생성의 결합이 항상

ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: GAR(Generation-Augmented Retrieval)은 검색 및 생성 기술을 융합하여 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 탐색하고 생성된 결과를 제공하는 기술입니다. ㅇ 특징: – 검색 단계에서 대규모 데이터셋에서 관련 정보를 빠르게 찾아냅니다. – 생성 단계에서는 검색된 정보를 바탕으로 사용자 맞춤형 응답을 생성합니다. – 검색 정확도와 생성 품질 간의 균형이 중요합니다. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 개의 전문가 모델(서브모델) 중 특정 입력에 가장 적합한 모델을 선택하거나 결합하여 최적의 결과를 도출하는 기법. ㅇ 특징: – 입력 데이터에 따라 전문가 모델의 선택이 동적으로 이루어짐. – 계산 효율성을 높이기 위해 일부 전문가 모델만 활성화. – 각 전문가 모델이 특정 데이터 분포에 대해 특화되어 있음. ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델을 결합하여 하나의 작업에서 최적의 성능을 내도록 설계된 기계 학습 모델. ㅇ 특징: – 각 전문가 모델은 특정 작업에 특화되어 있음. – 게이트웨이 네트워크를 사용하여 적절한 전문가를 선택. – 계산 효율성을 높이기 위해 일부 전문가만 활성화. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에 대해 높은 성능이 요구되는 경우. –

ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델을 조합하여 입력 데이터에 따라 적합한 전문가를 선택적으로 활성화하는 방식의 딥러닝 모델. ㅇ 특징: – 모델 크기에 비해 계산 비용이 상대적으로 낮음. – 특정 태스크에 대해 전문가 모델이 집중적으로 학습할 수 있음. – 전문가 선택 메커니즘이 성능에 큰 영향을 미침. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에서 다양한 태스크를

ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 개의 전문가 모델(서브 모델) 중 특정 입력에 대해 가장 적합한 전문가를 선택하거나 가중치를 조합하여 결과를 생성하는 기계 학습 모델. ㅇ 특징: – 입력 데이터에 따라 다른 전문가 모델이 활성화됨. – 모델의 효율성을 높이기 위해 게이트웨이 네트워크를 사용함. – 병렬 처리 및 분산 학습에 적합함. ㅇ 적합한 경우: – 데이터가

ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 원본 데이터에 새로운 데이터를 혼합하여 데이터셋을 증강하는 고도화된 기법. ㅇ 특징: – 데이터 다양성을 극대화. – 과적합 방지 및 일반화 성능 향상. ㅇ 적합한 경우: – 데이터셋이 제한적이거나 불균형한 경우. – 모델의 일반화 성능이 중요한 경우. ㅇ 시험 함정: – 단순 증강 기법과 혼동할 수 있음. – 실제 적용 사례를

ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 데이터 증강 기법 중 하나로, 원본 데이터와 증강 데이터를 혼합하여 새로운 데이터를 생성하는 기술. ㅇ 특징: 데이터 다양성을 극대화시켜 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시킴. ㅇ 적합한 경우: 데이터셋이 불균형하거나 데이터 양이 적은 경우. ㅇ 시험 함정: 원본 데이터와 증강 데이터의 혼합 비율을 잘못 설정하면 오히려 성능이 저하될 수 있음.

ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: 머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 데이터에 다양한 변형을 가하여 학습 데이터를 증강하는 기술. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 확보하여 모델의 일반화 성능을 개선. – 과적합 방지에 효과적. – 변형 기법이 자동화되어 있어 반복적인 작업을 줄임. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 양이 적은 경우. – 다양한 환경에서 모델의 성능이 요구되는 경우.

ㅁ 스마트 증강 ㅇ 정의: – 데이터 증강 기법 중 하나로, 데이터셋의 특성과 목적에 따라 최적의 증강 정책을 자동으로 탐색하는 방법. ㅇ 특징: – 딥러닝 기반으로 증강 정책을 학습하여 데이터 품질을 향상시킴. – 기존 증강 기법보다 높은 성능을 보이는 경우가 많음. – 탐색 과정에서 계산 자원이 많이 소모될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모