API는 Application Programming Interface의 약자로 응용 프로그램 인터페이스를 의미하며, 다양한 소프트웨어 시스템이 서로 상호 작용할 수 있게 해주는 도구입니다. 쉽게 말하면 다른 나라의 언어를 번역해 주는 통역사와 같은 역할을 한다고 생각하면 됩니다. API는 우리가 인터넷을 이용할 때 매우 중요한 요소로, 우리가 웹사이트를 통해 정보를 공유하거나 서비스를 이용할 수 있게 해주는데요, 오늘은 API의 개념과 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. API란 무엇인가? API는 소프트웨어와 다른 소프트웨어를 연결해 주는 인터페이스를 말합니다. 간단히 말해, API는 두 가지 프로그램이 서로 대화를 나눌 수 있도록 돕는 중개자라고 생각할 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 휴대폰에..

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 자연어 처리를 위한 인공지능 모델의 한 종류입니다. 텍스트 생성 및 이해 능력을 향상시키기 위해 대량의 데이터로 미리 훈련되며, 그 후 다양한 작업에 활용되고 있는데요. 오늘은 GPT의 개념과 역사, 작동원리 등에 알아보도록 하겠습니다. GPT란 무엇인가? GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 딥러닝 모델 중 하나로, OpenAI에서 개발했습니다. GPT는 기본적으로 텍스트를 생성하는 데 사용되는데, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고, 다음에 올 단어를 예측하여 질문에 답변할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이를테면, GPT를 사용하여 소설이나 시, 논문 등 특정 주제나 스..

HTTP 응답 코드는 웹 서버가 클라이언트 요청에 대해 응답하는 방식을 나타내는 것으로, 이는 요청의 성공, 실패, 리다이렉션, 클라이언트 또는 서버 오류 등을 의미합니다. 이러한 응답 코드는 각각 다른 상황을 나타내며, 이를 이해함으로써 웹 상의 다양한 상황에 대응할 수 있습니다. HTTP 응답 코드의 의미 HTTP 응답 코드는 클라이언트가 서버에 요청을 보내면, 서버가 해당 요청에 대해 응답하는 방법을 정의한 것입니다. 이 응답 코드는 숫자 세 자리로 이루어져 있고, 각각의 숫자는 다른 의미를 가지고 있습니다. 이러한 응답 코드는 클라이언트와 서버 간의 통신을 원활하게 하고, 오류 발생 시 적절한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 클라이언트는 이 응답 코드를 통해 자신의 요청이 성공했는지, 실패했는..

이 포스트에서는 사전학습 모델과 트랜스포머에 대해 알아보겠습니다. 사전학습 모델의 개념을 이해하고, 트랜스포머의 작동 방식을 알아보며, 이들의 특징과 자연어 처리에 대한 응용 분야를 살펴보도록 하겠습니다. 사전학습 모델이란 무엇인가? 우리가 새로운 과제에 처음 도전할 때, 그 일을 처음 하는 것이 아니라 이미 비슷한 경험을 했던 것처럼 느낄 때가 간혹 있는데, 이것이 사전학습 모델의 핵심 아이디어입니다. 사전학습 모델은 방대한 양의 데이터를 사용하여 미리 학습한 후, 이후 새로운 작업을 수행할 때 이 학습된 지식을 활용하는 모델을 말합니다. 예를 들어, 우리가 새로운 단어를 배울 때, 이 단어와 관련된 이미지, 느낌, 상황을 바탕으로 쉽게 이해할 수 있는데, 이것과 유사한 개념이라고 볼 수 있습니다. 이..

코딩을 배우다 보면 프레임워크(Framework)와 라이브러리(Library)라는 용어를 접하게 됩니다. 간단히 말하면 프레임워크는 건물을 짓기 위한 기본 구조를 의미하고, 라이브러리는 그 밖의 장식과 가구를 의미합니다. 이 둘은 서로 보완적이며, 프로젝트에 따라 적합한 도구를 선택하여 사용함으로써 보다 효율적으로 개발할 수 있습니다. 프레임워크와 라이브러리의 기본 개념 프레임워크와 라이브러리는 소프트웨어 개발에서 중요한 역할을 하는데, 이 둘을 구분하기 위해서는 먼저 그 기본적인 개념을 이해해야 합니다. 프레임워크는 소프트웨어 개발을 할 때 기본적인 구조와 규칙을 제공하여 개발자가 보다 쉽고 빠르게 애플리케이션을 구축할 수 있게 도와줍니다. 예를 들어 건물을 짓기 위해 철골 구조물이 미리 마련되어 있는..

Supervised Fine Tuning과 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer은 머신러닝 모델을 세밀하게 조정하거나 사전 학습된 특징을 전이하는 데 사용됩니다. Supervised Fine Tuning은 특정 작업에 특화된 모델을 조정하는 반면, Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 사전 학습된 모델의 특징을 추출하여 다른 작업에 전이하는 데 중점을 둡니다. SFT와 PEFT의 개념 SFT(Supervised Fine Tuning)와 PEFT(Pre-training with Extracted Feature-based Transfer)은 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 향상시키고 다양한 작업에 모..