요즘엔 챗봇이나 AI 비서처럼 질문을 던지면 필요한 정보를 바로 가져다주는 서비스들이 정말 많아졌죠.예를 들어 이런 거요.“이번 주말에 서울 근교 갈만한 데 있어?”“지금 내가 보고 있는 영화에 나온 배우 누구야?”“이 제품 리뷰 요약해줘”이런 질문들에 AI가 답을 잘 해줄 수 있으려면, 사실 꽤 많은 걸 백그라운드에서 처리해야 하더라고요.최근 이런 구조를 조금 들여다볼 일이 있어서, 간단하게 정리해봤어요.⸻1. AI가 질문을 듣고, ‘어떤 시스템에 물어볼지’ 정한다?질문을 한다고 해서 AI가 답을 바로 떠올리는 게 아니라,질문 내용을 이해해서 어떤 API(시스템)를 호출해야 하는지를 먼저 정해야 해요.예를 들어 “이번 주말 날씨 알려줘”라는 질문에 대해 AI는 이런 선택을 해야 해요. • 날씨 API를..
트랜스포머 소개 트랜스포머의 인코더 이해하기 셀프 어텐션의 작동 원리 입력 행렬 표현 각 단어의 임베딩 추출 ex) 단어 'I'에 대한 임베딩 $x_1 = [1.76, 2.22, ..., 6.66]$ (1 x 512) 단어 'am'에 대한 임베딩 $x_2 = [7.77, 0.63, ..., 5.35]$ (1 x 512) 입력 행렬(=임베딩 행렬) X ex) 쿼리행렬 $Q$, 키행렬 $K$, 밸류행렬 $V$ 생성 $X\cdot W^Q=Q$ //(3x512) · (512x512) = (3x512) $X\cdot W^K=K$ $X\cdot W^V=V$ * $W^Q, W^K , W^V $는 (512x512) 가중치 행렬로, 처음에 임의 값을 가지며 학습 중에 업데이트 되면서 최적값을 얻음. 셀프 어텐션의 작동 ..
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