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Thompson Sampling: 탐색과 활용의 균형을 잡는 알고리즘
A/B 테스트, 추천 시스템, 광고 최적화에서 활용되는 Thompson Sampling 알고리즘의 원리. 베타 분포 기반 확률적 탐색으로 최적의 선택지를 찾는 Multi-Armed Bandit 문제 해결 방법.
GPT 모델 처음부터 만들기 (1) - 데이터 전처리와 기본 구조
GPT 언어 모델을 처음부터 구현하는 시리즈 1편. 텍스트 데이터 전처리, 문자 단위 토크나이저 구현, 입력/타겟 시퀀스 생성, 기본 신경망 구조 설계까지.
KoBERT: 한국어 BERT 모델 소개와 파인튜닝 예제
KoBERT는 한국어 위키 5백만 문장으로 사전학습된 BERT 모델이다. 한국어 텍스트 분류, 감성 분석 등에 파인튜닝하는 방법과 BERTDataset, BERTClassifier 구현 코드를 정리한다.
OpenSearch 3.0.0 릴리즈 하이라이트 – 성능, 벡터 검색, 보안, AI 기능 대폭 강화
OpenSearch 3.0은 검색, 분석, 모니터링 및 AI 기반 애플리케이션을 위한 고성능 데이터 플랫폼으로 거듭났습니다. 이 버전에서는 범용 성능 향상, 벡터 데이터베이스 기능 개선, 보안 프레임워크 교체, AI 연동성 강화 등 다양한 영역에 걸쳐 대규모 개선이 이루어졌습니다.