정보기술11 Vibe Crafting: 더 넓은 창작 패러다임 Vibe Crafting: 더 넓은 창작 패러다임"Vibe Crafting"은 특정 분위기, 감정, 또는 에너지를 의도적으로 설계하고 창조하는 예술이자 과학입니다. 이는 글쓰기, 음악, 분석, 시각, 심지어 물리적 환경 등 어떤 매체를 통해서든 이루어질 수 있습니다. 이 광범위한 개념은 단일 분야의 경계를 넘어 다양한 방법을 엮어 원하는 "vibe"를 불러일으킵니다. 그 안에 "Vibe Coding"이라는 보다 전문화된 하위 개념이 자리 잡고 있으며, 이는 프로그래밍과 알고리즘을 활용해 디지털 경험을 특정 감정이나 감각적 공명으로 형성하는 데 초점을 맞춥니다. Vibe Coding: 기술적 핵심 "Vibe Coding"은 디지털 공간에서 vibe를 생성하거나 조작하기 위해 코드를 작성하는 과정을 의미합니.. 2025. 3. 29. Vibe Crafting: A Broader Creative Paradigm Vibe Crafting: A Broader Creative Paradigm "Vibe Crafting" is the art and science of intentionally designing and creating a specific atmosphere, emotion, or energy through any medium—be it writing, music, analysis, visuals, or even physical environments. It transcends the boundaries of any single discipline, weaving together diverse methods to evoke a desired "vibe." Within this expansive concep.. 2025. 3. 29. BART/T5-like 모델(sequence-to_sequence Transformer 모델) BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 및 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)와 같은 sequence-to-sequence Transformer 모델은 텍스트 입력을 받아 다른 텍스트 출력을 생성하도록 설계되었습니다.주요 특징- 인코더-디코더 구조: 인코더는 입력 텍스트를 처리하고 컨텍스트를 이해하는 데 사용되며, 디코더는 인코더의 출력을 기반으로 새로운 텍스트를 생성합니다.- 다양한 작업에 활용: 텍스트 요약, 번역, 질의응답, 대화 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다.- 대규모 데이터 사전 학습: 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습되어 뛰어난 언어 생성 능력을 갖추고 있습니다.BART.. 2024. 7. 31. BERT-like 모델(auto-encoding Transformer 모델) BERT-like 모델(auto-encoding Transformer 모델)BERT-like 모델은 Auto-encoding Transformer 모델이라고도 불리며, 텍스트의 맥락을 이해하는 데 탁월한 성능을 보이는 자연어 처리 모델입니다. 양방향 문맥을 학습하기 위해 Masked Language Modeling (MLM)과 Next Sentence Prediction (NSP)과 같은 자기 지도 학습(Self-supervised learning) 방식을 사용합니다.주요 BERT-like 모델- BERT (Google): 2018년 Google에서 개발한 BERT는 자연어 처리 분야에 혁신을 가져온 모델입니다. MLM과 NSP를 통해 대규모 텍스트 데이터에서 사전 학습되어 다양한 자연어 처리 작업에 뛰.. 2024. 7. 31. GPT-like 모델(auto-regressive Transformer 모델) GPT-like 모델(auto-regressive Transformer 모델)GPT-like 모델은 Auto-regressive Transformer 모델이라고도 불리며, 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 순차적으로 예측하는 방식으로 텍스트를 생성합니다. 이러한 모델들은 대규모 텍스트 데이터셋을 통해 사전 학습되어 자연스러운 언어 생성 능력을 갖추고 있습니다.주요 GPT-like 모델- GPT-2, GPT-3, GPT-4 (OpenAI): OpenAI에서 개발한 GPT 시리즈 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 GPT-3는 1750억 개의 매개변수를 가진 대규모 모델로, 놀라운 언어 생성 능력을 자랑합니다.- Jurassic-1 .. 2024. 7. 31. 컨테이너, 표준화된 소프트웨어 단위, 경량의 독립형 실행 패키지 컨테이너는 표준화된 소프트웨어 단위이다 테이너는 표준화된 소프트웨어 단위로서 애플리케이션 코드, 런타임, 시스템 도구, 라이브러리 및 설정 파일 등을 하나의 패키지로 묶어 다른 환경에서도 동일하게 실행될 수 있도록 합니다. 이를 통해 개발자는 개발 환경과 운영 환경 간의 차이를 줄이고, 애플리케이션의 이동성과 확장성을 높일 수 있습니다. 컨테이너의 주요 특징 1. 이식성 (Portability): 컨테이너는 운영 체제 수준의 가상화를 제공하여 애플리케이션이 어디서나 동일하게 실행될 수 있도록 합니다. 이는 로컬 개발 환경, 테스트 환경, 프로덕션 환경 간의 차이를 최소화합니다. 2. 격리 (Isolation): 각 컨테이너는 독립된 환경에서 실행되므로, 하나의 컨테이너에서 발생하는 문제가 다른 컨테이너에.. 2024. 6. 26. 이전 1 2 다음
