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벡터 최신 뉴스와 핵심 해설

벡터 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.

Gaurav Sen2026. 8. 2.

LLM 벡터 표현 쉽게 이해하기: 문장 단위 임베딩과 멀티모달 정렬이 번역을 바꾸는 방식

영어 중심으로 학습된 대형 언어 모델은 언어마다 문법 정보가 실리는 위치가 달라 직역에 약하다. 문장 전체를 벡터 하나에 담는 접근과 이미지를 기준으로 삼는 멀티모달 정렬이 번역·이미지 생성에 주는 이점을 정리했다.

Allganize2026. 7. 29.

이미지와 소리는 본래 숫자지만 글은 그렇지 않다. 컴퓨터가 단어의 의미를 숫자로 다루게 된 과정을 원-핫 벡터, Word2Vec, 바이트 페어 인코딩까지 따라가며 풀어봤다.

Annie Sexton2026. 7. 14.

LLM을 다루다 보면 만나는 토큰과 임베딩. 둘 다 단어를 숫자로 표현하지만 역할이 다르다. 임베딩은 수백 차원으로 의미의 관계를, 토큰은 단어마다 부여된 고유 ID를 담는다는 차이를 유명한 예시로 풀어 정리했다.

BlackBoard AI2026. 7. 2.

숫자만 이해하는 컴퓨터가 'king'과 'queen'이 가깝다는 것을 어떻게 알까? 원-핫 인코딩의 한계부터 임베딩 행렬과 학습을 통한 의미 획득까지, 벡터 임베딩의 원리를 한국어로 쉽게 정리했다.

Telusko2026. 7. 2.

LLM은 문장을 토큰으로 쪼갠 뒤 벡터 임베딩이라는 숫자로 바꿔 이해한다. cat과 kitty를 같은 뜻으로 인식하는 원리부터 차원·토큰 비용·임베딩 API 사용법까지 기초 개념을 초보자 눈높이로 정리했다.

조코딩 JoCoding2026. 6. 28.

벡터와 임베딩, 벡터DB가 무엇인지 손글씨·단어 예시로 쉽게 풀어내고, 왜 유사도 기반 검색에 벡터DB가 쓰이는지 정리했습니다.