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TL;DRAttention Mechanism은 모델이 입력 시퀀스의 모든 부분을 동일하게 처리하는 대신, 현재 작업에 가장 관련성 높은 부분에 가중치를 부여하여 집중하게 하는 딥러닝 기법입니다. 이는 인간의 선택적 집중 능력을 모방한 것으로, 2014년 Bahdanau 등이 기계 번역 모델의 고정 크기 인코딩 벡터 문제(병목 현상)를 해결하기 위해 처음 도입했습니다. 이후 2017년 논문 "Attention Is All You Need"에서 Transformer 아키텍처가 소개되며 RNN/CNN 같은 순환/합성곱 구조 없이 오직 Self-Attention만으로 구성되어 NLP 분야의 패러다임을 전환했습니다. Attention은 Query(Q), Key(K), Value(V) 세 벡터의 상호작용을 통해 가..

TL;DR알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)는 최신 Qwen3-VL 모델 시리즈의 일환으로 Qwen3-VL-30B-A3B를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 약 305억 개의 총 파라미터 중 추론 시 약 33억 개만 활성화하는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택하여, 고성능을 유지하면서도 비용 효율적인 추론이 가능합니다. Qwen3-VL은 텍스트, 이미지, 비디오를 모두 이해하는 멀티모달 기능을 제공하며, 특히 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 추론, 시각적 에이전트 기능, 장기 비디오 분석에서 뛰어난 경쟁력을 보입니다. 개발자들은 Apache 2.0 라이선스를 통해 이 모델을 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있습니다.Qwen3-VL-30B-A3B의 등장과 핵심 아키텍처알..

Prophet은 다음을 고려하지 못합니다:기업 실적 발표경제 지표 변화국제 정세시장 심리산업 트렌드따라서 주식 예측에는 한계가 있으며, 교육/학습 목적으로만 사용해야 합니다. TL;DR: 본 문서는 Python을 이용해 삼성전자 주가 데이터를 수집하고, Prophet 라이브러리로 시계열 예측 모델을 만드는 방법을 다룹니다. yfinance 라이브러리로 삼성전자(티커: 005930.KS)의 과거 주가 데이터를 다운로드합니다. 이후 Prophet 모델이 요구하는 형식(ds, y 컬럼)에 맞게 데이터를 전처리합니다. 모델을 학습시킨 후, 미래 기간에 대한 주가를 예측하고 matplotlib을 통해 결과를 시각화하여 추세와 계절성을 확인하는 과정을 포함합니다. 이 가이드는 금융 데이터 분석 및 시계열 예측의 기..

TL;DR LoRA(Low-Rank Adaptation)는 사전 훈련된 대규모 머신러닝 모델의 모든 가중치를 재훈련하는 대신, 일부 가중치 행렬에 작은 규모의 '어댑터' 행렬을 추가하여 학습시키는 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법입니다. 이 방식은 기존 모델의 가중치는 동결(freeze)시킨 채, 주입된 저차원(low-rank) 행렬만을 학습 대상으로 삼습니다. 결과적으로, 훈련에 필요한 파라미터 수를 획기적으로 줄여 GPU 메모리 사용량을 최소화하고, 훈련 시간을 단축하며, 파인튜닝된 모델의 저장 공간을 크게 절약할 수 있습니다.LoRA란 무엇인가: 거대 모델을 효율적으로 길들이는 법대규모 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델은 수십억 개에서 수천억 개의 파라미터를 가집니다. 특정 도메인이나..

TL;DR: 에이전틱 AI는 단순히 명령에 응답하는 것을 넘어, 스스로 목표를 세우고, 계획을 짜고, 자율적으로 행동하는 AI 시스템입니다. LLM을 '두뇌'로 사용해 추론하고, 외부 도구를 활용하며, 과거의 경험을 '기억'하여 복잡한 다단계 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있습니다. 이는 단순한 챗봇을 넘어, 특정 작업을 자율적으로 완수하는 'AI 직원'에 가까운 개념이며, AI 기술의 중요한 진화 방향으로 평가받고 있습니다.에이전틱 AI(Agentic AI)란 무엇인가?에이전틱 AI(Agentic AI)는 '에이전트(Agent)'라는 단어에서 알 수 있듯, 주체성(Agency)을 가지고 자율적으로 행동하는 인공지능을 의미합니다. 기존의 AI가 주로 사용자의 질문에 답변하거나 주어진 명령을 수동적으..

TL;DR: 텐센트가 공개한 텍스트-이미지 생성 모델 Hunyuan-DiT는 OpenAI의 비디오 생성 모델 Sora와 동일한 핵심 아키텍처인 DiT(Diffusion Transformer)를 채택했습니다. 이 아키텍처 덕분에 뛰어난 확장성과 성능을 보여주며, 복잡한 문장을 정확하게 이미지로 구현하는 '구성 능력(Compositionality)'이 강점입니다. 특히, 중국어와 영어를 동시에 깊이 이해하는 이중 언어 인코더를 탑재하여, 문화적 맥락까지 섬세하게 표현하는 고품질 이미지 생성 능력을 갖추고 있습니다.Sora와 같은 심장을 가진 이미지 생성 AI, Hunyuan-DiTAI 이미지 생성 분야의 경쟁이 심화되는 가운데, 중국의 기술 대기업 텐센트(Tencent)가 주목할 만한 모델인 Hunyuan-..

TL;DR: 2025년 9월 30일, OpenAI가 차세대 비디오 생성 모델 Sora 2와 iOS 소셜 앱 'Sora'를 공식 발표했습니다. Sora 2는 기존 모델 대비 물리적 현실성을 대폭 강화하여, 객체가 상호작용하고 실패하는 과정까지 현실적으로 시뮬레이션합니다. 가장 큰 혁신은 영상과 완벽하게 동기화된 음향(오디오)을 동시에 생성하는 기능입니다. 함께 출시된 소셜 앱을 통해 사용자는 AI 생성 장면에 자신을 '카메오'로 삽입하고 다른 창작물의 리믹스가 가능해져, AI 영상 제작의 새로운 패러다임을 예고하고 있습니다.Sora 2, 현실을 모방하는 AI의 새로운 도약2025년 9월 30일(현지시간), OpenAI는 라이브스트림 이벤트를 통해 많은 기대를 모았던 차세대 텍스트-비디오(Text-to-Vi..

설명: 2025년 9월 30일 Anthropic이 발표한 최신 대형 언어 모델(LLM) Claude Sonnet 4.5의 주요 특징을 분석합니다. 향상된 코딩, 추론 능력과 AI 에이전트 구축 기능이 개발자 및 기업 환경에 미칠 영향을 이전 모델과 비교하여 자세히 살펴봅니다.TL;DR: Anthropic이 2025년 9월 30일, 최신 대형 언어 모델(LLM)인 Claude Sonnet 4.5를 공개했습니다. 이 모델은 이전 버전에 비해 코딩, 다단계 추론, AI 에이전트 구축 능력이 크게 향상된 것이 특징입니다. 특히 복잡한 작업을 처리하고 외부 도구를 통합하는 능력이 강화되어, 개발자들이 실세계 문제를 해결하는 AI 애플리케이션을 더 빠르고 안정적으로 프로토타이핑할 수 있도록 지원합니다. Anthro..

설명 (Description): docker build 명령어의 사용법을 자세히 알아봅니다. 빌드 컨텍스트(Build Context), Dockerfile, 태그(-t) 지정, 주요 옵션(-f, --build-arg) 활용법과 빌드 최적화 팁을 예제 코드와 함께 설명합니다.TL;DR: docker build는 Dockerfile이라는 설계도와 '빌드 컨텍스트'라는 재료를 사용해 도커 이미지를 생성하는 핵심 명령어입니다. 명령어의 마지막에 위치하는 경로(예: .)는 빌드에 필요한 파일들이 담긴 컨텍스트를 지정하며, -t 옵션으로 이미지에 이름과 태그를 부여합니다. 빌드 과정은 Dockerfile의 각 명령어를 한 줄씩 실행하며 레이어(Layer)를 쌓는 방식으로 진행되며, .dockerignore 파일을 ..

설명 (Description): 초보자를 위해 도커(Docker)의 핵심 개념과 컨테이너 가상화 기술을 설명합니다. 도커 이미지, 컨테이너, Dockerfile의 작동 원리와 가상 머신(VM)과의 차이점을 비교 분석하여 개발 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.TL;DR: 도커(Docker)는 애플리케이션을 개발, 배포, 실행하기 위한 개방형 플랫폼입니다. 이는 '컨테이너'라는 격리된 환경에 애플리케이션과 모든 종속성을 패키징하여, 어떤 환경에서든 동일하게 실행되도록 보장합니다. 기존의 가상 머신(VM)이 무거운 게스트 운영체제(Guest OS)를 포함하는 것과 달리, 도커 컨테이너는 호스트 OS의 커널을 공유하여 매우 가볍고 빠릅니다. 이를 통해 개발자는 "내 컴퓨터에서는 잘 되는데..."라는 고질적인 ..