빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 Attention - 자연어처리와 기계 번역 분야 Attention은 자연어처리와 기계 번역 분야에서 중요한 개념으로, 모델이 입력 시퀀스의 각 부분에 주의를 기울일 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 특히, 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델의 성능 향상을 이끌었으며, 기계 번역, 질의응답 시스템, 챗봇 등 다양한 자연어처리 작업에서 적용되고 있습니다. Attention의 개요 배경: Seq2Seq 모델은 고정된 크기의 벡터로 전체 입력을 요약하여 고정된 크기의 출력을 생성합니다. 그러나 이는 입력 시퀀스의 모든 정보를 압축하므로, 긴 시퀀스를 처리할 때 정보 손실 문제가 발생할 수 있습니다. 해결책: Attention은 이 문제를 해결하기 위해 제안된 메커니즘으로, 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 각 단어에 가중치를 할당하여 해당 단어의 중요도를 결.. 2024. 1. 9. I/O(입출력) 가상화 I/O(입출력) 가상화는 물리적인 입출력 장치를 가상적으로 분리하거나 관리하여 여러 시스템이나 프로세스가 입출력 자원을 효율적으로 활용하고, 안정적으로 사용할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 다양한 입출력 장치를 가상화하여 다수의 시스템이 동시에 이를 공유하거나, 가상 환경에서 물리적 입출력 자원을 안전하게 사용하는 데 중요한 역할을 합니다. I/O 가상화의 주요 개념과 특징: 1. 장치 가상화(Device Virtualization): I/O 가상화는 다양한 입출력 장치를 가상화하여 프로세스나 시스템에 가상적인 장치를 제공합니다. 이를 통해 여러 시스템이나 애플리케이션이 독립적으로 입출력 장치를 사용할 수 있습니다. 2. 드라이버 가상화(Driver Virtualization): 가상화된 장치에 대응.. 2024. 1. 8. 메모리 가상화에서의 할당 문제 해결 메모리 가상화에서의 할당 문제는 메모리의 한계나 다수의 프로세스가 동시에 메모리를 요구하는 경우 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 방법과 전략이 사용됩니다. 할당 문제의 해결방법: 1. 메모리 공유와 캐싱: 여러 프로세스가 동일한 데이터나 자원을 공유할 경우, 해당 자원을 복제하지 않고 하나의 인스턴스를 공유함으로써 메모리를 절약할 수 있습니다. 이러한 공유 메모리를 캐싱하여 빠른 접근이 가능하도록 유지할 수 있습니다. 2. 메모리 압축(Compression): 메모리 압축은 메모리에 저장된 데이터를 압축하여 더 적은 공간에 저장하는 기술입니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 그러나 압축 및 압축 해제에 따른 오버헤드가 발생할 수 있으므로 효율적인 구현이 필요합니다. .. 2024. 1. 7. 메모리 가상화 메모리 가상화는 물리적인 메모리를 가상적으로 분리하거나 활용하여 여러 프로세스나 시스템이 메모리를 공유하고, 관리하는 기술을 말합니다. 이를 통해 물리적인 메모리 자원을 효율적으로 사용하고, 다양한 애플리케이션 및 시스템이 메모리 리소스를 안전하게 공유할 수 있습니다. 메모리 가상화의 주요 개념과 특징: 1. 가상 주소 공간(Virtual Address Space): 가상화된 메모리는 각 프로세스나 시스템에게 독립적인 가상 주소 공간을 제공합니다. 각 프로세스는 자신만의 가상 주소 공간을 갖고 있는 것처럼 사용할 수 있습니다. 2. 메모리 관리 및 할당: 메모리 가상화는 프로세스의 요구에 따라 메모리를 동적으로 할당하고 관리합니다. 이를 통해 여러 프로세스가 동시에 실행될 때 각각의 프로세스에게 필요한 .. 2024. 1. 6. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 40 다음
