웹개발/IT 사전31 LLM(대규모 언어모델) chatgpt가 화두가 되고 있는 요즘 자연어 처리의 기술이 발전하고 있습니다. 자연어 처리 기술의 제일 화두 되고 있는것이 LLM(대규모 언어모델) 입니다. LLM 기술 개요LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 머신 러닝 모델입니다. 방대한 양의 언어 데이터를 분석하여 단어, 문장, 문맥 등의 관계를 학습합니다. 이를 통해 질문 해석, 답변 생성, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. LLM의 주요 특징 방대한 데이터 학습: 수십억 개의 단어로 구성된 대규모 데이터셋을 학습하여 언어 이해도를 높입니다. 범용성: 다양한 도메인의 과제를 수행할 수 있는 범용 모델입니다. 생성 능력: 새로운 텍스트를 생성할 수 있어 대화, 요약, 번역 등에 활용됩니다. 지속적 학습: 추가 데.. 2024. 6. 20. 서버사이드 렌더링(SSR) 서버사이드 렌더링(SSR)은 웹페이지를 렌더링하는 방식 중 하나로, 서버에서 HTML 문서를 생성하여 클라이언트(브라우저)에 전달하는 방식입니다. 이를 통해 첫 페이지 로딩 속도가 빠르고 검색엔진 최적화(SEO)가 가능한 장점이 있지만, 페이지 이동 시 속도가 다소 느리고 서버 과부하 문제가 있다는 단점이 있습니다. 서버사이드 렌더링(SSR)의 장점 * 빠른 첫 페이지 로딩 속도: 서버에서 HTML 문서를 생성하여 전달하므로 초기 로딩 속도가 빠릅니다. * 검색엔진 최적화(SEO) 가능: 서버에서 렌더링된 HTML 문서가 검색엔진에 노출되므로 SEO에 유리합니다. * 초기 화면 표시 속도 향상: 서버에서 렌더링된 HTML 문서를 클라이언트에 전달하므로 초기 화면 표시 속도가 빠릅니다. 서버사이드 .. 2024. 6. 3. 서버리스 서버리스(Serverless)는 클라우드 컴퓨팅 모델 중 하나로, 개발자가 서버 관리에 신경 쓰지 않고 애플리케이션 코드를 작성하고 배포할 수 있게 해줍니다. 서버리스를 사용하면 인프라 관리, 서버 프로비저닝, 스케일링 등을 클라우드 제공자가 처리해 주기 때문에 개발자는 비즈니스 로직에 집중할 수 있습니다. 서버리스 아키텍처의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1 . 자동 스케일링: 트래픽에 따라 리소스가 자동으로 스케일링되어, 필요할 때만 리소스를 사용하고 비용을 절감할 수 있습니다. 2. 비용 효율성: 사용한 만큼만 비용을 지불하는 종량제 과금 모델로, 유휴 상태의 리소스에 대해 비용을 지불하지 않습니다. 3. 빠른 배포: 서버 설정 및 관리에 대한 부담이 없기 때문에 코드 변경 사항을 빠르게 배포할.. 2024. 6. 3. 스크래핑(scraping) 스크래핑(Scraping)은 웹사이트나 시스템에서 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 수집하는 기술입니다. 주로 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 웹 스크래핑이 많이 사용됩니다. 스크래핑의 활용 사례 * 가격 비교: 경쟁업체의 가격 데이터를 수집하여 자사의 가격 경쟁력을 파악할 수 있습니다. * 연락처 수집: 웹사이트에 공개된 연락처 정보를 수집하여 마케팅 및 영업 활동에 활용할 수 있습니다. * 시장 조사: 경쟁사 및 고객의 동향을 파악하기 위해 관련 데이터를 수집할 수 있습니다. * 콘텐츠 집계: 다양한 웹사이트의 콘텐츠를 수집하여 통합적으로 제공할 수 있습니다. 스크래핑의 기술적 특징 * 자동화: 스크래핑은 사람이 직접 데이터를 수집하는 것이 아니라 프로그램을 통해 자동으로 데이터를 추출합니.. 2024. 5. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음