다국어 NLP 강의 정리: 데이터 격차, 다국어성의 저주, 토크나이저 불균형과 전이 학습 전략
CMU 고급 자연어 처리 강의가 짚은 다국어 NLP의 현실을 정리했다. 언어별 데이터 격차와 형태론 문제, 다국어성의 저주와 토크나이저 불균형, 번역 모델과 평가 지표, 전이 학습과 능동 학습 전략까지 살펴본다.
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AI TOPIC
전이 학습 최신 뉴스와 핵심 해설
전이 학습 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 10편을 최신순으로 모았습니다.
BERT 구조와 사전학습 방식 정리 — 마스킹 예측과 다음 문장 예측이 만든 자연어처리 전이학습
찰머스 공과대학 딥러닝 강의가 BERT를 정리한 회차다. 컴퓨터 비전보다 몇 해 늦게 열린 자연어처리 전이학습의 배경과, 마스킹 예측·다음 문장 예측이라는 두 사전학습 과제의 작동 방식, 그리고 미세조정이 빠른 이유를 짚는다.
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점구름 파운데이션 모델: 입자물리 데이터로 사전학습한 AI가 우주론·화학까지 전이되는 원리
스탠퍼드 물리·AI 콘퍼런스 강연을 바탕으로, 입자 충돌 데이터를 점구름으로 표현해 사전학습한 파운데이션 모델이 검출기 언폴딩과 이상 탐지를 개선하고 우주론·분자동역학·중성미자 실험으로까지 전이되는 과정을 정리했다.
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정형 데이터 딥러닝 정리: FT-트랜스포머와 XTab 크로스 테이블 사전학습, 부스팅과의 성능 비교
고려대 DMQA 연구실 세미나가 표 형태의 정형 데이터에서 딥러닝이 그레이디언트 부스팅을 넘어섰는지 검증한 두 논문을 정리했다. FT-트랜스포머의 구조와, 컬럼 구조가 다른 테이블 사이의 사전학습을 가능하게 한 XTab의 아이디어를 함께 살펴본다.
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VGGNet 완전 정복: 3×3 컨볼루션을 깊게 쌓는 설계와 전이학습 레시피가 남긴 유산
큰 필터 하나 대신 3×3 필터를 깊게 쌓은 VGGNet은 어떻게 파라미터를 45% 줄이면서 더 정교한 특징을 잡아냈을까. 이미지넷 성적과 전이학습 표준 레시피, 그리고 지금도 배우는 이유까지 정리했다.
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파인튜닝 쉽게 이해하기: 전이학습으로 이미 학습된 신경망을 새로운 작업에 재사용하는 원리와 구현 방법
이미 학습된 신경망을 비슷한 새 문제에 다시 활용하는 파인튜닝의 개념을, 자동차 인식 모델을 트럭 인식에 적용하는 예로 쉽게 설명한다. 전이학습과의 관계부터 마지막 층 제거·추가, 가중치 동결 과정까지 단계별로 정리했다.
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파운데이션 모델이 많은 이유: 전이 학습과 파인튜닝, IBM·NASA 지구관측 모델 사례로 이해하기
허깅페이스에 오픈소스만 수천 개의 파운데이션 모델이 존재하는 이유를 전이 학습과 파인튜닝 개념, 그리고 IBM과 NASA가 공개한 지구관측 오픈소스 모델 사례를 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 설명합니다.
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파인튜닝 완전정복: 전이학습부터 LoRA·PEFT, RAG와의 차이까지
사전학습된 LLM을 특정 도메인·과제에 맞게 다듬는 파인튜닝을 정리했다. 전이학습 개념, 전체 미세조정과 PEFT, 어댑터·프리픽스·LoRA, RLHF, 그리고 RAG와의 차이를 짚는다.
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전이 학습(Transfer Learning) 쉽게 이해하기: 사전학습·미세조정과 BERT 질의응답 사례
전이 학습 입문 해설. 한 문제로 사전학습한 모델을 다른 관련 문제에 미세조정해 학습 데이터를 크게 아끼는 원리와, 번역·BERT 질의응답 사례 및 경량 모델 DistilBERT 활용까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·역전파·경량화까지 쉽게 이해하기
AI가 어떻게 작동하는지 데이터의 이진수 변환부터 신경망, 역전파, 배치 정규화, 전이학습, GAN, 양자화, 연합학습까지 핵심 원리를 쉬운 말로 정리했습니다.
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