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#NLP 3
2026
mT5, 쉽게 이해하기 — 모든 일을 '텍스트→텍스트'로 푸는 101개 언어 모델 (왜 query rewriting·파라미터 추출에 쓸까)
2020년 구글 mT5가 무엇인지 101 수준으로 쉽게 풀고, 왜 대화형 에이전트의 query rewriting(질문 다시쓰기)과 parameter extraction(파라미터 추출)에 mT5가 잘 맞는지 이유를 그림으로 설명합니다.
#mT5 #T5 #NLP #다국어 #자연어처리 #에이전트BERT, 쉽게 이해하기 — 문장을 '양방향으로 읽고 이해하는' 모델 (왜 action classifier에 쓸까)
2018년 구글 BERT가 무엇인지 101 수준으로 쉽게 풀고, 왜 대화형 에이전트의 action classifier(행동 분류)에 BERT가 잘 맞는지 그 이유를 그림으로 설명합니다.
#BERT #NLP #Transformer #자연어처리 #에이전트MiniLM, 쉽게 이해하기 — 문장을 '의미 숫자'로 바꾸는 작고 빠른 모델
보편적으로 말하는 MiniLM(all-MiniLM-L6-v2)이 무엇인지, 왜·어떻게 쓰는지, 시맨틱 검색·RAG·클러스터링 같은 실제 사용 예를 도식으로 쉽게 설명합니다.
#MiniLM #임베딩 #embedding #RAG #시맨틱검색 #NLP