딥러닝, 임베딩, Transformer 찍먹하기
딥러닝과 임베딩, 그리고 아직 헷갈리는 것들이번 주에 딥러닝과 임베딩도 살짝 다뤘습니다.전통적 딥러닝: 고차원의 벡터 데이터를 점점 작은 차원으로 줄여서, 그 특징을 기반으로 압축해 데이터를 추출해낼 수 있게 해주는 방식. (높은 차원에서 점을 따다다닥 찍고, 모델이 거기서 정보를 뽑아내는 느낌.)임베딩: 데이터를 벡터로 입력해주는 과정. LLM의 토큰과도 연관이 있음.Transformer: 이걸 이해하려면 임베딩을 먼저 알아야 한다고 하는데, 솔직히 아직 잘 모르겠습니다.딥러닝과 임베딩, 그리고 헷갈렸던 것들 (찾아보고 정리함)이번 주에 딥러닝과 임베딩도 살짝 다뤘는데, 여기서부터 "전체 흐름이 너무 어렵다, 이게 Tool이랑 무슨 연관인지 모르겠다, LLM이 모델이긴 한 건가?" 하면서 근본부터 헷갈..
2026. 7. 10.
