KING YONG-MAN'S IT BLOG

파이프라인(Pipeline)

코딩 한 줄의 비밀: 허깅페이스 파이프라인 완벽 해부허깅페이스(Hugging Face)를 다루는 개발자라면 pipeline() 함수가 얼마나 강력한지 잘 알고 계실 겁니다. 단 한 줄의 코드로 감성 분석, 번역, 요약 등 복잡한 인공지능 작업을 뚝딱 처리해 주기 때문입니다. 하지만 이 마법 같은 함수가 내부적으로 어떻게 작동하는지 정확히 이해하는 것은, 나중에 모델을 커스터마이징하거나 문제를 해결할 때 필수적입니다. 오늘은 파이프라인이라는 블랙박스를 열어, 그 안에서 벌어지는 '전처리 → 모델 추론 → 후처리'의 3단계 과정을 실제 파이썬 코드 예시와 함께 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.전체 흐름 미리보기: 원재료가 요리가 되기까지파이프라인의 작동 원리는 요리 과정과 매우 비슷합니다. 우리가 pipeline(..

인코더 vs 디코더 비교

읽는 AI와 쓰는 AI의 결정적 차이: 인코더 vs 디코더 완벽 비교최근 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude)와 같은 생성형 AI가 큰 인기를 끌면서, 많은 분이 AI는 무조건 '글을 쓰는 존재'라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 AI의 핵심 두뇌인 '트랜스포머(Transformer)' 모델 내부를 들여다보면, 크게 두 가지 성격으로 나뉜다는 사실을 알 수 있습니다. 바로 '글을 이해하는 인코더(Encoder)'와 '글을 생성하는 디코더(Decoder)'입니다. 오늘은 이 두 모델이 구체적으로 어떻게 다르며, 각각 어떤 상황에서 쓰이는지 쉽고 자세하게 알아보겠습니다.1. 인코더(Encoder): 문맥을 꿰뚫어 보는 '독해 전문가'인코더 모델은 트랜스포머 아키텍처의 왼쪽 부분에 해당하며, 입력된 정..

AI는 어떻게 우리 말을 알아들을까? 허깅페이스가 알려주는 LLM의 모든 것

AI는 어떻게 우리 말을 알아들을까? 허깅페이스가 알려주는 LLM의 모든 것최근 인공지능 분야의 혁신은 '거대 언어 모델(LLM)'이 주도하고 있습니다. 챗GPT나 클로드 같은 서비스가 등장하면서 우리는 AI와 자연스럽게 대화하는 시대에 살게 되었습니다. 하지만 이 거대한 모델들이 도대체 어떤 원리로 작동하는지, 그 내부를 들여다보면 생각보다 훨씬 정교하고 흥미로운 메커니즘이 숨어 있습니다. 오늘은 AI 오픈소스 생태계의 중심인 '허깅페이스(Hugging Face)'의 공식 강의 자료를 바탕으로, LLM의 핵심 원리와 구조, 그리고 우리가 주의해야 할 한계점까지 아주 쉽게 풀어드리겠습니다.LLM의 탄생과 3가지 핵심 아키텍처자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 과거..