diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 2e609ca..54a81af 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -8,6 +8,8 @@ pnpm-debug.log* lerna-debug.log* node_modules +__pycache__/ +*.pyc dist dist-ssr *.local diff --git a/CONTRIBUTING.md b/CONTRIBUTING.md index 1358450..e5765eb 100644 --- a/CONTRIBUTING.md +++ b/CONTRIBUTING.md @@ -77,6 +77,10 @@ Pull Request를 제출하기 전에 다음 사항을 확인해주세요: - [ ] `npm run build` 가 성공합니다 - [ ] 추가한 용어의 정의가 명확하고 정확합니다 +## 번역 문서 사용 통계에 기여하기 + +용어 상세 페이지의 표기 출현 통계에 새 번역 문서 출처를 추가하려면 [사용 통계 문서](docs/usage-statistics/README.md)와 [출처 추가 절차](docs/usage-statistics/adding-source.md)를 참고해주세요. 사람과 에이전트가 동일한 집계·검증 기준을 따르도록 설계와 실행 절차를 함께 관리합니다. + ## 로컬 개발 방법 프로젝트를 로컬에서 실행하여 변경사항을 확인할 수 있습니다: diff --git a/docs/usage-statistics/README.md b/docs/usage-statistics/README.md new file mode 100644 index 0000000..24c3419 --- /dev/null +++ b/docs/usage-statistics/README.md @@ -0,0 +1,156 @@ +# 번역 문서에서의 쓰임 + +용어 상세 페이지에 한국어 표기가 번역 문서에서 나타난 횟수와 확인 가능한 근거를 제공한다. 사전의 대표 번역·의미·동의어를 통계로 바꾸거나 추천 순위로 재정렬하지 않는다. + +**새 출처를 추가하려면 [출처 추가 가이드](adding-source.md)를 먼저 읽는다.** 사람과 에이전트가 같은 절차를 사용한다. 저장소 전체의 에이전트 지침은 변경하지 않는다. + +## 무엇을 세는가 + +통계 단위는 `출처 × 문서 × 영문 용어 항목 × 한국어 표기`다. 영문 용어는 사전 항목의 식별자이며, 실제 검색은 한국어 문자열로 한다. 영문 원문과 한국어 문장을 정렬하거나 문맥의 의미를 판별한 번역 빈도가 아니다. + +예를 들어 `gradient`의 후보에 `경사`가 있으면 `경사하강법` 안의 `경사`도 센다. 같은 표기를 여러 사전 항목이 공유하면 각 항목에 독립적으로 집계한다. 따라서 모든 용어의 횟수를 합쳐 문서 전체의 고유 용어 수로 해석하면 안 된다. 문서 수 또한 표기 행끼리 더하지 않는다. + +## 작은 정적 파이프라인 + +1. 출처 설정과 사전·추가 표기를 읽는다. +2. 선택한 출처의 로컬 Git 저장소에서 설정에 고정한 커밋을 읽는다. +3. 문서 목록·포함 조건·blob SHA를 확인한다. 변경된 본문만 다시 세고, 삭제 문서는 해당 출처의 새 상태에서 빠진다. +4. 각 출처의 호환되는 상태를 합쳐 공개 JSON과 스캔 목록을 만든다. +5. 사이트 빌드에서 데이터·해시·합계·근거를 검증한다. 상세 페이지에서만 공개 통계 JSON을 읽는다. + +DB, 백엔드, 큐, 예약 실행, 크롤러는 없다. 집계 도구는 원격 fetch·commit·push·배포를 하지 않는다. 문서를 코드로 실행하지 않는다. Git에 추적되지 않은 파일과 체크아웃의 미커밋 변경도 입력으로 사용하지 않는다. + +### 파일 역할 + +| 경로 | 역할 | 직접 편집 | +| --- | --- | --- | +| `data/*.json` | 기존 사전; 모든 의미의 한국어 번역·동의어가 기본 검색 후보 | 기존 사전 기여 절차 사용 | +| `usage/sources.json` | 출처 ID·커뮤니티·저장소·커밋·경로·어댑터·제외 조건 | 가능 | +| `usage/variants.json` | 추가 검색 표기, 미출현이어도 확인할 후보 목록 | 검토 후 가능 | +| `scripts/usage-statistics/usage_core.py` | 공통 Markdown 정제, 표기 매칭, 문서 캐시 갱신 | 규칙 변경 시 버전 관리 | +| `scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py` | 출처 목록 확인, 선택 집계, 합산·출력 | 새 형식이 필요할 때만 확장 | +| `usage/state/.json` | 출처별 문서 횟수·첫 근거·해시·커밋 | 생성 파일; 숫자 수기 수정 금지 | +| `public/usage/term-usage.json` | 상세 페이지용 합산 결과 | 생성 파일 | +| `public/usage/scanned.md` | 포함·제외 문서, 사유, 커밋, 집계 시각 | 생성 파일 | +| `scripts/usage-statistics/validate-usage-data.mjs` | Python/원문 저장소 없이 빌드 결과의 정합성 검사 | 스키마 변경 시 함께 수정 | + +상태 파일을 출처별로 나눈 이유는 다른 커뮤니티의 원문 저장소 없이 자신의 출처만 갱신하고 검토하기 위해서다. 공개 합산 파일은 하나로 유지한다. 용량이 실제 문제가 되기 전에는 DB나 별도 배포 서비스로 확장하지 않는다. + +### 커뮤니티와 출처의 화면 표시 + +통계 영역은 용어 상세 페이지의 **한 표**로 유지한다. PyTorch와 Hugging Face KREW를 별도 표·탭·페이지로 나누지 않는다. + +- `community`: 참여 커뮤니티 표시 이름. 현재 HF 출처의 값은 `Hugging Face KREW`이며 새 PyTorch 출처는 `PyTorch`로 통일한다. **해당 용어의 출현 근거가 있는 출처**의 커뮤니티만 중복 제거해 영역 상단에 ` · `로 이어 표시한다. 기준은 출처 상태 `collected`와 해당 용어의 `bySource[id].documentCount > 0`이다. HF 근거만 있으면 HF만, PyTorch 근거만 있으면 PyTorch만, 둘 다 있으면 두 이름을 표시한다. 어디에도 근거가 없으면 이름 영역을 숨긴다. +- `label`: 문서 출처 컬럼 이름. 현재 `Transformers`, `smolagents`, `HF Blog` 옆에 새 출처의 label(예: `PyTorch Tutorials`)이 자동 추가된다. 표시 순서는 공개 JSON의 출처 순서이며 생성기는 설정 배열 순서를 유지한다. +- `id`: 캐시·숫자·근거를 연결하는 영구 키. 표시 이름이 아니므로 이름을 바꾸려고 ID를 변경하지 않는다. + +커뮤니티 이름과 출처 컬럼은 모두 데이터에서 생성한다. 현재 2단 그룹 헤더나 커뮤니티별 소계는 없으며, 단순 출처 추가에 이를 구현할 필요는 없다. 전체 합계는 수집된 모든 출처의 합이다. 출처 간 같은 문서의 중복은 자동 제거하지 않으므로 중복 코퍼스를 등록하지 않는다. + +미등록 커뮤니티의 이름이나 가상 통계는 표시하지 않는다. 설정만 등록하고 아직 수집하지 않은 출처는 컬럼에 `—`가 표시되지만 상단 커뮤니티 이름에는 포함하지 않는다. 이름 필터는 출처 컬럼·집계 범위 설명·전체 합계에 영향을 주지 않는다. 현재 PyTorch 출처는 미등록이며 실제 입력을 확인한 뒤 추가한다. 포함 문서가 전부 제외된 수집 출처는 현재 출처별 셀에 0이 나올 수 있으므로 아래 범위 검증 없이 미출현으로 해석하지 않는다. + +## 집계 규칙: `ko-surface-v2.1` + +- 파서: `markdown-it-py==3.0.0`, CommonMark와 표 지원. 현재 입력 형식은 `.md`다. `.rst`, `.mdx`, 노트북, HTML을 이 파서에 억지로 넣지 않는다. +- 포함: 제목, 문단, 목록, 인용문, 표 셀의 텍스트와 링크 표시 문구. +- 제외: frontmatter, fenced/indented/inline 코드, HTML 주석, 이미지·이미지 대체 텍스트, URL, raw HTML 블록, 자동 문서 앵커/API 지시문. 임의 HTML/MDX를 실행하지 않는다. +- 정규화: Unicode NFC, 소문자화, 연속 공백 축약. 띄어쓰기와 하이픈을 임의로 없애지 않는다. +- 매칭: 부분 문자열 검색. 같은 용어 안에서는 왼쪽부터 찾고, 같은 시작 위치에서는 긴 후보를 먼저 선택해 겹침을 막는다. 다른 용어 항목끼리는 독립적이다. +- 경계: 서로 다른 문단·표 셀·제외된 인라인 코드의 양쪽을 합쳐 가짜 표기를 만들지 않는다. +- 후보: 모든 `meanings[].korean`, `synonyms[]`, `usage/variants.json`의 `extraVariants`. 정규화 후 중복을 제거한다. 추가 후보는 사전의 권장 번역에 자동 등록되지 않는다. +- 한글 음절이 없는 영문·약어 후보는 `unsupportedVariants`로 구분하며, 0회라고 표시하지 않는다. +- 근거: 문서·표기별 전체 횟수와 **첫 출현** 주변 문맥만 저장한다. GitHub 링크의 행 범위는 해당 문단·표 영역이지 정확한 문자 위치가 아니다. 문맥은 검색에 사용한 정규화 텍스트다. + +정제·검색 방식이 달라지면 `usage_core.py`의 `RULE`을 올리고 테스트 및 전체 출처를 재집계한다. 서로 다른 집계 규칙의 숫자를 같은 표에서 합하지 않는다. 원문 형식 지원을 추가할 때도 동일한 원칙을 따른다. + +### 포함 범위와 어댑터 + +출처별로 포함 범위를 명시한다. 현재 어댑터는 다음 둘이다. + +- `paired-markdown`: 번역 root 아래 `.md`를 찾고, 같은 상대 경로의 영문 일반 파일이 있는지 확인한다. 원문과 번역이 서로 다른 Git 저장소여도 된다. symlink는 따라가지 않는다. +- `krew-blog`: KREW의 `_posts` 규칙을 사용한다. 공식 HF 블로그 원문 연결, 번역 고지, 영문 파일을 확인하고 `translation_status: draft`를 제외한다. 누락된 상태 필드는 기존 정책대로 게시본으로 취급한다. + +두 어댑터 모두 `exclude`에 매칭되는 문서를 제외 사유와 함께 기록한다. glob은 **저장소 기준 전체 경로에 대한 Python `fnmatchcase`**이며 `*`가 `/`도 매칭한다. Gitignore 패턴 문법이 아니다. 폴더에 모든 `.md`가 없어지거나 경로가 잘못되면 집계가 실패한다. 전체 코퍼스 제거는 설정·상태 제거를 명시적으로 리뷰하는 별도 작업이다. + +영문 대응의 존재는 번역 코퍼스를 정하는 조건이지 문장별 번역 정확성의 증명이 아니다. PyTorch의 실제 저장소 구조·형식을 확인하기 전에는 같은 경로나 어댑터를 사용할 수 있다고 가정하지 않는다. + +## 데이터 계약: schemaVersion 2 + +### 출처별 상태 + +`usage/state/.json`에는 다음을 저장한다. + +- `source`: 출처 설정, 한국어 및 영문 원본의 정확한 커밋. +- `documents`: `:`를 키로 한 문서별 기록. +- 문서 기록: `blobSha`, `eligible`, `reason`, `enPath`, `countedAt`, `counts[term][spelling]`, `evidence[term][spelling]`. +- `candidateHash`, `countingRuleVersion`, `policyHash`, `configHash`: 캐시 사용 및 출처 간 합산의 호환성 기준. +- `inputHash`: 커밋·목록·후보·포함 정책의 동일성. `snapshotId`: 상태 전체의 무결성 해시. + +파일 수정 시각은 변경 감지에 사용하지 않는다. 커밋을 이동해도 본문 blob과 포함 조건이 같으면 문서별 결과를 재사용한다. `generatedAt`은 해당 출처 스냅샷의 생성 시각이고, `countedAt`은 각 본문을 마지막으로 실제 센 시각이다. 어느 것도 원문 작성·번역 날짜나 최신성 보증을 의미하지 않는다. + +### 공개 결과 + +`term-usage.json`은 다음을 포함한다. + +- `sources[id]`: 동적으로 UI에 표시할 이름·커뮤니티·커밋·집계 시점·상태. +- `corpus[id]`: 스캔·포함 문서 수. +- `terms[term]`: 표기별 횟수·중복 제거 문서 수·출처별 합계·문서별 첫 근거. +- `snapshotId`: 설정·검색 후보·출처별 스냅샷 ID를 묶은 식별자. + +상태는 다음처럼 구분한다. + +- `sources[id].status == not-collected`: 아직 상태 파일이 없는 출처. 해당 출처 수치는 `null`, UI는 `—`. +- 용어 `status == no-match`: 포함된 문서가 있고 지원하는 표기를 검색했으나 출현이 없음. +- 용어 `status == not-collected`: 지원 표기는 있으나 어느 출처에도 집계에 포함된 문서가 없음. 모든 문서가 제외된 경우도 해당한다. +- `unsupported`: 검색 가능한 한글 표기가 없음. +- 읽기·검증 실패: 결과를 0회나 미수집으로 덮지 않고 실행 실패로 처리한다. UI의 네트워크 오류도 미출현과 구분한다. + +전체 횟수는 **집계된 출처만의 합계**다. 미수집 출처가 있거나 출처별 시점이 다르면 완전한 동시점 통계가 아니다. 출현한 용어는 항상 표시하고, 미출현 항목은 `showWhenUnmatched` 목록에 있는 것만 표시한다. 이 목록은 초기 HF 후보의 리뷰 경험을 보존하기 위한 표시 정책이며 집계 횟수를 바꾸지 않는다. + +## 재현·갱신 + +기본 사이트 빌드에는 Node 의존성과 커밋된 상태·공개 JSON만 필요하다. Python과 문서 체크아웃은 재집계할 때만 필요하다. + +```bash +python3 -m pip install -r scripts/usage-statistics/requirements.txt +npm run update:usage -- --sources-dir /path/to/document-checkouts +npm run test:usage +python3 scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py --check-full --sources-dir /path/to/document-checkouts +npm run build +``` + +특정 출처만 갱신하려면: + +```bash +npm run update:usage -- --source transformers --sources-dir /path/to/document-checkouts +python3 scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py --source transformers --check-full --sources-dir /path/to/document-checkouts +``` + +`--source`는 여러 번 지정할 수 있다. 설정한 커밋이 로컬 저장소에 있어야 한다. 스크립트가 최신 main을 가져오거나 임의로 추적하지 않으므로, 최신화는 작성자가 커밋을 선택하고 `sources.json`의 `ref`를 변경하는 별도 단계다. + +원문 없이 기존 상태만 합산하려면: + +```bash +npm run update:usage -- --aggregate-only +npm run validate:usage +``` + +### 갱신 시 보장과 제한 + +- 새 문서·수정 문서는 집계, 삭제는 제거, 이동은 삭제+추가로 처리한다. 마지막 합계는 남은 문서별 결과를 다시 더한다. +- 선택하지 않은 출처는 로컬 문서 저장소를 열지 않고 커밋된 상태를 재사용한다. +- 후보 또는 공통 규칙이 바뀌면 **이미 수집된 모든 출처**를 같은 새 기준으로 재집계해야 한다. 일부만 갱신해 나머지가 오래된 경우 저장 전에 실패한다. 이 경우 `--aggregate-only`로 우회할 수 없다. +- 새 출처는 상태가 없어도 기존 숫자를 보존하고 미수집으로 등록할 수 있다. 출처 설정을 삭제하면 그 출처는 합계에서 제외된다. 삭제는 의도적인 코퍼스 변경이므로 관련 상태 파일도 PR에서 정리한다. +- 동일 입력은 파일·해시·집계 시각을 바꾸지 않는다. `--check-full`은 선택한 출처를 캐시 없이 다시 세어 비교하고 파일을 쓰지 않는다. 선택하지 않은 출처는 정합성만 확인하며 전체 재스캔했다고 주장하지 않는다. +- `--check-full`은 설정한 범위의 재현성 검사이며 범위의 타당성을 보장하지 않는다. 모든 영문 대응 누락 등으로 포함 문서가 0개여도 성공할 수 있다. 게시 전에 [출처 추가 가이드의 범위 검증](adding-source.md#5-검증-체크리스트)으로 포함 수·제외 사유를 반드시 확인하고 예상하지 못한 전체 제외나 급감은 중단한다. +- 계산 및 검증 성공 후 임시 파일을 교체한다. **파일 하나씩은 원자적이지만 전체 파일 묶음의 교체는 트랜잭션이 아니다.** 중단되면 집계 명령을 재실행하고 빌드 검사로 일관성을 확인한다. 출력 파일을 쓰는 프로세스는 체크아웃당 하나만 실행한다. +- 다수가 작업할 때는 별도 브랜치·체크아웃을 사용한다. 출처별 상태를 먼저 합치고 공개 JSON은 `--aggregate-only`로 재생성한다. 거대한 생성 파일의 줄을 수동 병합하지 않는다. + +## 초기 HF 스냅샷 검증 + +현재 등록 출처는 Transformers·smolagents·HF Blog이며 **PyTorch 문서는 아직 등록·집계하지 않았다.** 2026-09-06에 모아 둔 고정 커밋을 사용했다. 출처 공통화 후 기존 로컬 Step 2와 모든 용어별 횟수·문서 수·첫 출현 근거가 같음을 확인했다. + +- 사전 263개, 출현 확인 194개. +- 스캔 254개, 포함 205개: Transformers 173/186, smolagents 17/17, HF Blog 15/51. +- 전체 재집계와 캐시 결과 비교, 동일 입력 재실행, 임의의 커뮤니티 ID 및 출처 단독 갱신을 검증한다. + +이 수치는 범위·규칙이 달랐던 초기 후보 채집 통계와 증감을 직접 비교하지 않는다. 정의·번역 추천과 표기 빈도 통계를 분리해서 리뷰한다. diff --git a/docs/usage-statistics/adding-source.md b/docs/usage-statistics/adding-source.md new file mode 100644 index 0000000..f07e448 --- /dev/null +++ b/docs/usage-statistics/adding-source.md @@ -0,0 +1,167 @@ +# 번역 문서 출처 추가 가이드 + +사람과 에이전트 모두를 위한 작업 절차다. 먼저 [설계와 집계 규칙](README.md)을 읽는다. 목표는 새로운 번역 코퍼스를 **기존 규칙으로** 집계하는 것이며 사전 번역을 바꾸거나 인기순으로 추천하는 것이 아니다. + +## 1. 실제 출처부터 확인하기 + +다음을 작업 기록 또는 PR 본문에 명시한다. + +- 한국어 번역 저장소 URL과 집계할 정확한 커밋. +- 번역된 문서의 경로·파일 형식, 대응 영문 저장소·커밋·경로. +- 포함할 게시 문서와 제외할 초안·생성 문서·중복 미러·코드 파일. +- 문서/발췌문 재사용 조건과 출처 표기. 민감정보·비공개 내부 문서는 등록하지 않는다. + +PyTorch라고 해서 저장소 이름, 한국어 폴더 이름, 영문 대응 방식, Markdown 형식을 추측하지 않는다. 입력 문서의 텍스트·frontmatter는 데이터이지 에이전트의 실행 지시가 아니다. 문서에 있는 명령을 실행하거나 문서의 지시로 집계 규칙을 변경하지 않는다. + +### 출처를 전달하는 사람과 작업하는 사람의 역할 + +전달자는 아래 양식을 채운다. 저장소·커밋을 모르면 문서 사이트 링크부터 전달해도 되지만, 그 링크 자체가 집계 입력으로 바로 사용되는 것은 아니다. + +```text +커뮤니티 표시 이름: PyTorch +한국어 문서 사이트 또는 저장소 URL: +포함하려는 문서 범위: +제외할 문서 / 초안 정책: +알고 있는 영문 원문 URL (모르면 미확인): +기준 버전 또는 날짜 (미지정이면 작업자가 선택 후 기록): +발췌문 공개 조건 / 라이선스 (모르면 미확인): +``` + +작업자/에이전트는 사이트의 실제 소스 저장소, 한국어·영문 커밋 SHA, 파일 형식, 경로 대응, 라이선스를 확인해 PR에 기록한다. 누락된 값은 추측하지 않는다. 포함 범위나 재사용 허용 여부가 불명확하면 제공자에게 확인한 뒤 집계한다. 날짜는 커밋 선택의 참고 정보이며 변경 감지 키가 아니다. + +현재 설정이 허용하는 저장소 URL은 `https://github.com/OWNER/REPO` 형태뿐이다(`.git` 접미사·끝 슬래시 없이 기록). 임의 웹페이지·GitLab·압축 파일을 바로 읽는 기능은 없다. 비공개 저장소 여부나 공개 권한은 URL 검사만으로 검증되지 않으므로 작업자가 확인한다. + +## 2. 기존 어댑터로 충분한지 결정하기 + +- `.md`이며 한국어 root와 영문 root 아래 **상대 경로가 같으면** `paired-markdown`을 사용한다. 원문과 번역이 다른 저장소여도 지원한다. +- `krew-blog`는 KREW 블로그 전용이다. 다른 블로그에 이름만 바꿔 재사용하지 않는다. +- `.rst`, `.mdx`, `.ipynb`, 별도 번역 매핑 규칙이라면 현재 지원하지 않는다. 먼저 해당 형식을 읽는 작은 어댑터와 테스트를 추가한다. 지원되지 않는 본문을 Markdown으로 처리하거나 전체 텍스트를 단순 grep하는 우회는 하지 않는다. + +새 어댑터는 문서 목록, 포함/제외 사유, 원문 연결, 본문과 출처 행 정보를 공통 집계 단계에 전달해야 한다. 한국어 매칭 로직을 출처별로 복사하지 않는다. 본문 추출 방식이 바뀌면 규칙 버전을 올리고 모든 수집 출처를 재집계해야 할 수 있다. 이 PR은 범용 플러그인 시스템을 만들지 않는다. + +### 지원하지 않는 형식의 구현 지점 + +현재는 교체 가능한 파서 인터페이스가 없다. 설정의 `adapter` 이름만 추가해서 RST 등을 지원할 수는 없다. 필요한 최소 수정 범위는 다음과 같다. + +| 위치 | 해야 할 일 | +| --- | --- | +| `update_usage_counts.py`의 `ADAPTERS`, `source_inventory()` | 어댑터 버전 등록, 현재 `.md` 필터 확장, 명시적인 어댑터 분기 추가. 현재 `else`는 KREW 전용이므로 새 형식을 그 분기로 보내면 안 된다. | +| 같은 파일의 `update_source()` 및 `usage_core.py`의 `update_records()` | 현재 Git blob 텍스트가 바로 `count_document()`로 전달된다. 새 형식의 본문 추출기를 선택하는 경로를 명시적으로 연결한다. | +| `usage_core.py`의 `blocks()`, `count_document()` | 현재 Markdown 파싱과 매칭이 연결되어 있다. 필요할 때만 본문 블록 추출과 공통 매칭을 분리한다. `canonical()`·`compile_patterns()`의 검색 규칙을 복제하지 않는다. | +| `tests/test_usage_counts.py`, `tests/test_usage_sources.py` | 새 형식과 원문 매핑의 작은 임시 Git fixture, 캐시·전체 재집계 일치, 다른 출처 보존을 검증한다. | + +유지할 데이터 계약: + +- 문서 키는 `:<저장소 상대 경로>`. 목록 기록은 `source`, `path`, `blobSha`, `eligible`, `reason`, `enPath`를 제공한다. 제외 문서도 사유와 함께 남긴다. +- 추출 블록은 검색할 `text`와 원본 파일 기준 1-based `line`, `endLine`을 제공해야 한다. 현재 Markdown의 블록은 `display`, `raw`도 반환한다. 변환된 임시 Markdown의 행 번호를 원본 근거로 사용하지 않는다. +- 결과는 기존 `counts[term][spelling]` 및 `evidence[term][spelling] = {line, endLine, excerpt}` 형식을 유지한다. 노트북처럼 행 근거를 이 계약으로 표현하기 어렵다면 숫자를 만들기 전에 근거 계약 변경부터 설계한다. +- 본문 추출·매칭 규칙을 바꾸면 `RULE`을 올리고 기존 수집 출처 전체를 재집계한다. 문서 목록/매핑 정책만 바뀌는 경우 해당 `ADAPTERS` 버전과 영향받는 출처를 갱신한다. 이름만 바꾸고 이전 캐시를 재사용하지 않는다. + +최소 fixture에는 실제 형식의 제목·문단·표·코드·주석, 겹치는 한글 후보, 원문 대응 누락을 포함한다. 기대 횟수와 원본 행 범위를 직접 정해 단언한다. 파서를 위해 문서의 빌드 설정·확장 모듈·노트북 셀을 실행하지 않는다. 아직 어떤 형식인지 모르는 단계에서 범용 파서나 플러그인 시스템부터 추가하지 않는다. + +## 3. 출처 설정 추가하기 + +`usage/sources.json`의 `sources` 배열에 새 객체 하나를 추가한다. 아래는 **설명용 가상 예시**다. URL·경로·커밋을 실제 확인한 값으로 교체해야 하며 실제 PyTorch 경로를 뜻하지 않는다. + +```json +{ + "id": "pytorch-tutorials", + "label": "PyTorch Tutorials", + "community": "PyTorch", + "repository": "https://github.com/OWNER/TRANSLATIONS", + "checkout": "pytorch-translations", + "ref": "<한국어 저장소의 40자리 커밋 SHA>", + "adapter": "paired-markdown", + "root": "docs/ko", + "exclude": ["docs/ko/drafts/*"], + "original": { + "repository": "https://github.com/OWNER/ORIGINAL", + "checkout": "pytorch-original", + "ref": "<영문 저장소의 40자리 커밋 SHA>", + "root": "docs/en" + } +} +``` + +- ID는 소문자 영숫자와 하이픈으로 된 영구 식별자다. 표시 이름만 바꿀 때 ID를 바꾸지 않는다. +- `checkout`은 `--sources-dir` 기준의 상대 디렉터리다. 개인 컴퓨터의 절대 경로·토큰·인증 URL을 커밋하지 않는다. +- `ref`는 브랜치 이름이나 `HEAD`가 아니라 40자리 SHA다. 수정 시 어떤 커밋으로 왜 갱신했는지 리뷰한다. +- `root`와 `exclude`는 Git 저장소 기준 경로다. `exclude`는 `fnmatchcase` 방식이며 Gitignore 문법과 다르다. +- UI의 출처 열·이름·커뮤니티 표시는 이 설정에서 나온다. React 파일에 PyTorch 분기나 새로운 소스 배열을 하드코딩하지 않는다. +- `community`는 커뮤니티 이름, `label`은 개별 문서 출처의 컬럼 이름이다. 같은 커뮤니티의 출처에는 동일한 `community` 문자열을 사용한다. 예를 들어 PyTorch Tutorials와 PyTorch Docs는 서로 다른 ID·label을 가지되 `community: "PyTorch"`를 공유한다. HF 출처는 `Hugging Face KREW`를 사용한다. +- 표를 커뮤니티별로 분리하거나 커뮤니티 합계 컬럼을 추가하는 방식이 아니다. 한 표의 기존 HF 출처 컬럼 옆에 새 출처 컬럼이 추가된다. 자세한 표시 정책은 [설계 문서](README.md#커뮤니티와-출처의-화면-표시)를 참고한다. +- 상단 참여 커뮤니티 이름은 해당 용어에서 출현 근거가 있는 출처에 한해서 표시한다. 설정 등록만으로 이름이 표시되지는 않는다. 컬럼은 그대로 유지해 미수집(`—`)과 미출현(0)을 확인할 수 있다. + +## 4. 새 출처만 집계하기 + +필요한 한국어·영문 저장소를 로컬에 준비하고, 설정한 커밋이 실제로 존재하는지 확인한다. 도구는 Git blob만 읽으므로 해당 커밋으로 작업 트리를 checkout할 필요는 없다. + +명령은 **terms-kr 저장소 루트**에서 실행한다. Git, `package.json`의 Node 요구 버전, Python 3 및 가상 환경을 준비한다. 처음 작업하는 체크아웃은 `npm ci`로 사이트 의존성을 설치한다. 아래 가상 환경 경로도 저장소 밖의 실제 경로로 바꾼다. 가상 환경은 커밋하지 않는다. + +아래 URL·경로·SHA는 설명용이다. 확인한 실제 값으로 교체한다. 기존 체크아웃이 있으면 다시 clone하지 않는다. 필요한 커밋이 없을 때만 해당 저장소에서 허용된 fetch를 수행한다. + +```bash +git clone https://github.com/OWNER/TRANSLATIONS /path/to/document-checkouts/pytorch-translations +git clone https://github.com/OWNER/ORIGINAL /path/to/document-checkouts/pytorch-original +git -C /path/to/document-checkouts/pytorch-translations rev-parse --verify '<한국어 SHA>^{commit}' +git -C /path/to/document-checkouts/pytorch-original rev-parse --verify '<영문 SHA>^{commit}' +git -C /path/to/document-checkouts/pytorch-translations ls-tree -r --name-only '<한국어 SHA>' -- docs/ko +git -C /path/to/document-checkouts/pytorch-original ls-tree -r --name-only '<영문 SHA>' -- docs/en +``` + +출력한 파일 목록으로 같은 상대 경로가 실제 대응하는지 먼저 확인한다. 같은 저장소 안의 번역과 원문이면 하나만 clone하고 두 `checkout` 값을 같게 쓴다. `ref`는 각각 선택한 SHA를 기록한다. + +```bash +python3 -m venv /path/to/usage-venv +source /path/to/usage-venv/bin/activate +python3 -m pip install -r scripts/usage-statistics/requirements.txt +npm run update:usage -- --source pytorch-tutorials --sources-dir /path/to/document-checkouts +python3 scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py --source pytorch-tutorials --check-full --sources-dir /path/to/document-checkouts +npm run test:usage +npm run build +``` + +이 실행에 HF 문서 체크아웃은 필요 없다. 커밋된 HF 상태가 현재 후보·규칙과 호환되어야 한다. 설정만 먼저 등록하려면 `--aggregate-only`를 사용해 미수집으로 표시할 수 있다. 이때 0회로 채우지 않는다. + +일반 후보는 사전의 한국어 번역·동의어에서 자동 생성된다. 추가 검색 표기가 필요할 때만 `usage/variants.json`의 `extraVariants`에 추가한다. 다른 의미·상위 개념을 근거 없이 동의어처럼 검색 후보로 넣지 않는다. **후보를 바꾸면 HF를 포함한 모든 기존 수집 출처도 재집계해야 한다.** 독립적인 출처 추가만 하려면 사전과 후보 목록을 바꾸지 않는다. + +## 5. 검증 체크리스트 + +**전체 재집계 검증 성공은 문서 포함 범위가 맞다는 증명이 아니다.** 예를 들어 영문 파일 이름이 바뀌면 한국어 파일이 그대로여도 `english-missing`으로 전부 제외되고, 출처 상태는 `collected`·횟수는 0으로 저장되면서 `--check-full`이 성공할 수 있다. 따라서 다음 범위 검증은 게시 전 필수다. + +```bash +# ID를 실제 출처 ID로 변경한다. 포함 수와 제외 사유별 문서 수를 확인한다. +node --input-type=module -e 'import fs from "node:fs"; const s=JSON.parse(fs.readFileSync("usage/state/pytorch-tutorials.json", "utf8")); const ds=Object.values(s.documents); console.log({scanned:ds.length,included:ds.filter(d=>d.eligible).length,reasons:ds.reduce((a,d)=>(a[d.reason]=(a[d.reason]??0)+1,a),{})});' +git diff -- usage/state/transformers.json usage/state/smolagents.json usage/state/huggingface-blog.json +``` + +예상하지 못한 전체 제외나 포함 문서 수 급감이 있으면 게시·커밋을 멈추고 `root`·영문 대응 경로·`exclude`·지정 커밋을 다시 확인한다. + +`public/usage/scanned.md`에서 포함·제외된 실제 파일을 확인한다. 숫자를 수기로 고치지 말고 설정을 수정해 해당 출처를 재집계한 뒤 `--check-full`까지 다시 실행한다. 의도적으로 포함 문서가 0개가 된 경우에도 이를 ‘검색했으나 미출현 0회’로 해석하지 말고 사유와 영향을 PR에 명시해 리뷰받는다. + +- [ ] 스캔·포함 문서 수가 사전에 확인한 범위와 맞고, 예상하지 못한 전체 제외·급감이 없다. `english-missing`·`excluded-by-config` 등 사유별 목록을 확인했다. +- [ ] 코드·주석·이미지·URL은 제외되고 문단·제목·목록·표의 본문은 포함된다. +- [ ] 겹치는 표기, 조사가 붙은 표기, 띄어쓰기 차이에 대한 공통 규칙을 유지한다. +- [ ] 대표 문서의 횟수와 첫 발췌문을 사람이 원문과 대조했다. 링크는 실제 집계한 커밋·행으로 연결된다. +- [ ] 문서 추가·수정·삭제·이동·제외·재포함 시 결과가 맞다. 포함 원문이 사라진 경우도 확인한다. +- [ ] 동일 입력으로 다시 실행하면 `filesChanged: 0`이며 집계 시각이 바뀌지 않는다. +- [ ] `--source --check-full`이 성공한다. 다른 출처까지 재스캔했다고 표현하지 않는다. +- [ ] 다른 출처의 로컬 저장소를 준비하지 않아도 해당 출처만 갱신할 수 있다. +- [ ] 변경하지 않은 HF 상태 파일과 HF별 숫자가 보존된다. 새 출처 추가에 따른 전체 합계 변화와 구분한다. +- [ ] 저장소 누락·잘못된 경로·읽기 실패가 기존 숫자를 0으로 덮지 않는다. +- [ ] 미수집은 `null/—`, 실제 미출현은 0, 한글 후보가 없는 경우는 집계 제외로 구분된다. +- [ ] 데이터 검증·테스트·빌드가 통과한다. JSON만 수기로 수정해 통과시키지 않는다. +- [ ] 사전 JSON, 대표 번역, 기존 카드·홈 UI, `AGENTS.md`를 출처 추가 때문에 수정하지 않았다. + +공통 동작의 예시는 `tests/test_usage_counts.py`, 출처 단독 업데이트와 실패 보존 예시는 `tests/test_usage_sources.py`에 있다. 테스트는 네트워크 없이 임시 Git 저장소로 실행한다. 새로운 형식/매핑 정책을 추가했다면 그 경계를 보여주는 작은 fixture를 같은 방식으로 추가한다. + +## 6. PR에 포함할 것 + +- 출처 설정 변경. 필요한 경우 최소한의 어댑터와 테스트. +- 새 출처의 `usage/state/.json`. +- 재생성한 `public/usage/term-usage.json`, `public/usage/scanned.md`. +- 기존과 다른 포함 범위·형식이 생겼다면 이 폴더의 설명 갱신. + +PR 본문에는 원본 저장소와 커밋, 포함·제외 기준, 문서 수, 검증 결과, 기존 출처 보존 여부를 요약한다. 대량 생성 결과와 로직 변경은 가능한 한 커밋을 나누어 리뷰할 수 있게 한다. 출처별로 같은 번역의 미러를 중복 등록하지 않는다. + +문서 저장소 전체 복사본, 개인 환경 경로, 접근 토큰, 모델 추출용 임시 작업 자료는 포함하지 않는다. GitHub 푸시·PR 생성·병합·자동화 등록은 집계 명령의 일부가 아니다. 에이전트는 사용자가 허용한 범위에서 별도로 수행한다. diff --git a/package.json b/package.json index 11b1cb5..5d55d95 100644 --- a/package.json +++ b/package.json @@ -18,10 +18,13 @@ "predev": "node scripts/sync-public-data.mjs", "dev": "vite", "prebuild": "node scripts/sync-public-data.mjs", - "build": "npm run validate:data && tsc -b && vite build", + "build": "npm run validate:data && npm run validate:usage && tsc -b && vite build", "lint": "eslint .", "audit:security": "npm audit --audit-level=moderate && npm audit signatures", "validate:data": "node scripts/validate-term-data.mjs", + "validate:usage": "node scripts/usage-statistics/validate-usage-data.mjs", + "test:usage": "python3 -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py' && node --test tests/source-links.test.mjs tests/usage-communities.test.mjs && npm run validate:usage", + "update:usage": "python3 scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py", "preview": "vite preview" }, "dependencies": { diff --git a/public/usage/scanned.md b/public/usage/scanned.md new file mode 100644 index 0000000..8dd0968 --- /dev/null +++ b/public/usage/scanned.md @@ -0,0 +1,276 @@ +# 번역 표기 통계 — 스캔 기록 + +스냅샷: 5460fb3281867f5ef172a0f30c69b7866628e6cbb9a695110d6ec8a1dae334d1 +집계 규칙: ko-surface-v2.1 + +한국어 문자열의 단순 출현 수이며 영문 용어와의 번역 대응·선호도를 뜻하지 않는다. +미수집 출처는 0회가 아니다. 원격 최신 문서가 아니라 아래 고정 커밋을 사용했다. +자세한 규칙과 출처 추가 절차: docs/usage-statistics/. + +## 소스별 기준 + +- Transformers: [f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e](https://github.com/huggingface/transformers/tree/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e), 집계 2026-09-13T10:53:20+00:00 + - 영문 대응: [f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e](https://github.com/huggingface/transformers/tree/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e) +- smolagents: [30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57](https://github.com/huggingface/smolagents/tree/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57), 집계 2026-09-13T10:53:20+00:00 + - 영문 대응: [30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57](https://github.com/huggingface/smolagents/tree/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57) +- HF Blog: [aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/tree/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa), 집계 2026-09-13T10:53:20+00:00 + - 영문 대응: [074777edcae899141d17cceb8440885d02dd394a](https://github.com/huggingface/blog/tree/074777edcae899141d17cceb8440885d02dd394a) + +## 문서 목록 + +| 소스 | 문서 | 포함 | 이유 | 마지막 본문 집계(UTC) | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| transformers | [docs/source/ko/accelerate.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/accelerator_selection.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/add_new_model.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/add_new_pipeline.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/cache_explanation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/chat_extras.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/chat_templating.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/community.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/contributing.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/contributing.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/conversations.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/custom_models.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/debugging.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/deepspeed.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/executorch.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/executorch.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/fast_tokenizers.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/fsdp.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/generation_strategies.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/gguf.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/gguf.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/glossary.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/how_to_hack_models.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/hpo_train.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/image_processors.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/in_translation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/in_translation.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/index.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/installation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/audio_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/audio_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/file_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/file_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/generation_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/modeling_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/modeling_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/time_series_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/time_series_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/internal/trainer_utils.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/trainer_utils.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/llm_optims.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_optims.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/llm_tutorial.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/callback.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/configuration.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/configuration.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/data_collator.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/logging.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/model.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/output.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/peft.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/peft.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/pipelines.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/processors.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/quantization.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/text_generation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/main_classes/trainer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/albert.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/altclip.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/auto.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/autoformer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/bart.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/barthez.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/bartpho.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/bert.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/bertweet.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/big_bird.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/biogpt.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/blip-2.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/blip.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/chameleon.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/clip.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/clipseg.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/code_llama.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/codegen.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/cohere.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/convbert.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/dbrx.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/deberta.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/electra.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/esm.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/exaone4.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gemma.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gemma2.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma2.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gemma3.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gpt2.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | 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[docs/source/ko/model_doc/paligemma.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/patchtst.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/rag.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/roberta.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/siglip.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/swin.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/swinv2.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/timesformer.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/tvp.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/vit.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/vivit.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/whisper.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_doc/xclip.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_memory_anatomy.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/model_sharing.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/models.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/modular_transformers.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/optimizers.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/pad_truncation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pad_truncation.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/peft.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perf_hardware.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perf_infer_cpu.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_cpu.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perf_infer_gpu_one.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_one.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/perf_train_cpu.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perf_train_cpu_many.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu_many.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perf_train_gpu_one.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_one.md) | 제외 | english-missing | — | +| transformers | [docs/source/ko/perf_train_special.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/perplexity.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/philosophy.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/pipeline_gradio.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_gradio.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/pipeline_tutorial.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/pipeline_webserver.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | 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[docs/source/ko/quantization/gptq.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/quantization/optimum.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/optimum.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/quantization/quanto.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/quantization/quark.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | 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2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/tasks/prompting.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/tasks/question_answering.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md) | 포함 | 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[docs/source/ko/training.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| transformers | [docs/source/ko/troubleshooting.md](https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| smolagents | [docs/source/ko/conceptual_guides/react.md](https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| smolagents | [docs/source/ko/examples/async_agent.md](https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/async_agent.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| smolagents | 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[_posts/2025-06-22-HuggingFace-Docs-Translation-Guide.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-06-22-HuggingFace-Docs-Translation-Guide.md) | 제외 | english-missing | — | +| huggingface-blog | [_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | [_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | 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[_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-study.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-study.md) | 제외 | translation-notice-missing | — | +| huggingface-blog | [_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | [_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | 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[_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | [_posts/2025-12-01-rteb.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md) | 포함 | paired-translation | 2026-09-13T10:53:20+00:00 | +| huggingface-blog | [_posts/2025-12-08-hugging_face_blog_fetch_automation.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-08-hugging_face_blog_fetch_automation.md) | 제외 | english-missing | — | +| huggingface-blog | [_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md) | 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[_posts/2026-01-05-hf-translation-mcp-n8n.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-01-05-hf-translation-mcp-n8n.md) | 제외 | english-missing | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-05-19-paddleocr-transformers.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-05-19-paddleocr-transformers.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-05-20-olmoearth-v1-1.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-05-20-olmoearth-v1-1.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-05-27-local-reachy-mini-conversation.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-05-27-local-reachy-mini-conversation.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-05-29-torch-profiler.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-05-29-torch-profiler.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-08-openenv-agentic-rl.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-08-openenv-agentic-rl.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-09-github-ci-hf-jobs.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-09-github-ci-hf-jobs.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-17-agentic-resource-discovery-launch.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-17-agentic-resource-discovery-launch.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-18-is-it-agentic-enough.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-18-is-it-agentic-enough.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-18-peft-beyond-lora.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-18-peft-beyond-lora.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-23-cross-origin-storage.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-23-cross-origin-storage.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | [_posts/2026-06-23-huggingface-hub-release-ci.md](https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2026-06-23-huggingface-hub-release-ci.md) | 제외 | draft | — | +| huggingface-blog | 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이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전트의 기능을 확장하는 강력한 방법입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L376-L376", + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "리할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스에 접근하여 대화형 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "에이전틱 처리 능력: 멀티 에이전트 전략을 통해 뛰어난 도구 사용 및 검색 능력을 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "2-vl 모델을 소개합니다. 중요 개선 사항은 향상된 이미지 이해, 고급 비디오 이해, 통합 시각 에이전트 기능, 확장된 다언어 지원을 포함하고 있습니다.모델 아키텍처는 naive dynamic resolution 지원을 통해 임의의 이미지 해상도를 처리할 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 어떻게 동작하나요?" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "occurrences": 6, + "url": 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수정하기" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "agentic rag 시스템, 즉 검색 능력을 갖춘 에이전트를 구현함으로써 이러한 한계를 극복할 수 있습니다. 이 접근 방식은 rag를 경직된 파이프라인에서 논리적 추론 중심의 상호작용적 프로세스로 탈바꿈시키는 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "를 사용해 sql을 다루는 에이전트를 구현해보겠습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": 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"source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/agents.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "olagents는 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api 또는 기반 모델이 바뀌면 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/tools.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/tools.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/tools.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "좋은 에이전트 구축하기" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L5-L6", + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "[!tip] 에이전트 구축이 처음이라면 먼저 에이전트 소개와 안내서를 읽어보세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "📚 에이전트 메모리 관리" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 28, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "파이썬 tiny agents: 약 70줄의 코드로 mcp 기반 에이전트 구현하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 37, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L14-L15", + "line": 14, + "endLine": 15, + "excerpt": "huggingface에서 llm(language model)에 에이전트 기능을 부여하는 라이브러리" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L150-L150", + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "mcp는 빠르게 발전하고 있으며, 지난 몇 달간 채팅 애플리케이션, ide, 에이전트 및 mcp 서버 전반에서 매우 고무적인 성과를 이뤘습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "오늘 우리는 ai 에이전트 설계에서 두 가지 강력한 패러다임을 연결하는 연구를 소개합니다. 하나는 코드 기반 액션의 표현력이고, 다른 하나는 구조화된 생성의 신뢰성입니다. 연구 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal agent)와 같은 완전히 새로운 패러다임이 형성되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "dabstep: 다단계 추론을 위한 데이터 에이전트 벤치마크" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "rag, 에이전트부터 추천 시스템에 이르기까지 많은 ai 애플리케이션의 성능은 근본적으로 검색 및 검색 품질에 의해 제한됩니다. 따라서 임베딩 모델의 검색 품질을 정확히" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 165, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기 시작했다. 그중 최근 빠르게 부상한 기술이 바로 **“ai 에이전트(ai agents)”**이다. 이 개념은, 사용자의 목표에 맞춰 행동을 수행하는 시스템으로, 오늘날 대부분의 ai 에이전트는 하나의 기능만 수행하는 것" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "molvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성을 민주화하고 범용 로봇 에이전트(generalist robotic agents)를 향한 연구를 가속하는 것을 목표로 합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "자율 에이전트", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "완전 자율 에이전트 (fully autonomous agent)" + } + ] + }, + { + "korean": "지능형 대리인", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 주체", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "행위자", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "요소가 개입해 오류를 만들 위험 없이 100% 안정적인 시스템을 얻을 수 있습니다. 에이전트 같은 행위자적 기능을 사용하지 않아야 앱을 단순하고 견고하게 만들 수 있죠." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L287-L288", + "line": 287, + "endLine": 288, + "excerpt": "사용자가 선의로 목표를 설정했더라도, 에이전트가 기밀 정보를 공유해 버릴 수 있다. 또한 악의적인 행위자가 에이전트를 탈취하거나 조작하여, 연결된 시스템에 대한 무단 접근을 얻고 민감한 정보를 탈취하거나 대규모 자동화 공격을 수행할 가능성도 있다. 예를 들" + } + ] + } + ] + }, + "all-reduce": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "올리듀스", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "전체 집계", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "anchor box": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "기본 상자", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "기준 박스", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": " 든 후, 궁금한 사항이 있으면 hugging face 팀에 문의하십시오. 이는 모델의 아키텍처, 어텐션 레이어 등에 관한 질문을 포함할 수 있습니다. hugging face의 유지 관리자들은 보통 코드를 검토하는 것에 대해 매우 기뻐하므로 당신을 돕는 일" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이러한 비효율성을 제거하기 위해 kv 캐시(key-value cache)를 사용합니다. 어텐션 레이어에서 이전에 처리한 토큰으로부터 얻은 키와 값 쌍을 저장해두고, 이후 토큰 예측 시 이를 재사용하여 연산을 줄이는 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "양방향 셀프 어텐션 레이어를 이용해서 reformer 모델을 훈련하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "어텐션 마스크 (attention mask)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 51, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "플래시 어텐션: 플래시 어텐션은 메모리 효율성을 높일 뿐만 아니라 최적화된 gpu 메모리 활용을 통해 효율성을 향상시키는 어텐션 알고리즘의 변형입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델의 어텐션 헤드를 가지치기합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "altclip의 사용법은 clip과 매우 유사하며, 차이점은 텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습니다. 또한, 트랜스포머는 긴 시계열" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 급격히 증가하여 긴 입력 처리에 어려움을 겪습니다. bigbird는 희소 어텐션 메커니즘으로 이 문제를 해결하는데, 모든 토큰을 동시에 살" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "(pytorch 용)를 입력으로 받을 수 있는데, 이는 이전에 계산된 키/값 어텐션 쌍입니다. 이 값을 사용하면 텍스트 생성 중 이미 계산된 값을 다시 계산하지 않도록 할 수 있습니다. pytorch에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "clip과 플래시 어텐션2 결합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 스케일링" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "odong liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코딩 강화 bert이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 2018년 google이 발표한 bert 모델과 2019년 facebook이 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "odong liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코딩 강화 bert이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 2018년 google이 발표한 bert 모델과 2019년 facebook이 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "현재 구현은 \"기본적인\" 어텐션 계산을 사용합니다. 따라서 실제 multi-head latent attention (mla) 가 아닙니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "퀀스-투-시퀀스 디코더 모델을 디코더로 사용할 수 있습니다. 디코더로 선택한 아키텍처에 따라 교차 어텐션(cross-attention) 레이어가 무작위로 초기화될 수 있습니다. 사전 학습된 인코더와 디코더 체크포인트를 이용해 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 사용하는 점, 128k 토큰의 더 긴 컨텍스트 길이를 지원하는 점, 그리고 고해상도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "transformer), kv 캐시 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한 어텐션 패턴을 사용합니다. 글로벌 셀프 어텐션 레이어 1개마다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 방법은 확률적 어텐션 메커니즘을 도입하여 \"게으른\" 쿼리가 아닌 \"활성\" 쿼리를 선택하고, 희소 트랜스포머를 제공하여 기존 어텐션의 이차적 계산 및 메모리 요구사항을 완화합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "ransformer와 mamba 아키텍처를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어 또는 mamba 레이어 중 하나와 그 뒤를 잇는 다층 퍼셉트론(mlp)으로 구성되어 있습니다. transformer 레이어는 8개의 레이어 중 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은 합성곱은 특히 임베디드 s" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 통해서 플래시 어텐션2를 사용할 때," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "어텐션 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "emiseparable) 행렬 중 연구가 잘 이루어진 클래스의 다양한 분해를 통해 연결된 ssm과 어텐션 변형 사이의 풍부한 이론적 연결 프레임워크를 개발했습니다. 상태 공간 이중성(ssd) 프레임워크를 통해 맘바1의 선택적 ssm을 개선한 새로운 아키텍처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "가지 이점을 가집니다: - 지역적 의미 정보가 임베딩에 유지됩니다; - 동일한 룩백 윈도우에 대해 어텐션 맵의 계산과 메모리 사용량이 제곱으로 감소합니다 - 모델이 더 긴 과거를 참조할 수 있습니다. 우리의 채널 독립적 패치 시계열 트랜스포머(patchts" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L166-L170", + "line": 166, + "endLine": 170, + "excerpt": "의 일부로 스케일된 점곱 어텐션(sdpa) 연산자를 포함합니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 적용할 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 g" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 공간과 시간에 걸쳐 셀프 어텐션만을 사용하는 합성곱이 없는(convolution-free) 비디오 분류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 tra" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나, 컴퓨터 비전 분야에서의 적용은 여전히 제한적입니다. 비전에서 어텐션 메커니즘은 종종 합성곱 신경망(cnn)과 결합하여 사용되거나, 전체 구조를 유지하면서 합성곱 신경망의 특정 구성 요소를 대체하는 데 사용됩니다. 우리는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "서 프레임 간의 장기적인 의존성을 포착하기 위해 프레임 간 정보를 명시적으로 교환하는 교차 프레임 어텐션 메커니즘을 제안합니다. 이러한 모듈은 가벼울 뿐만 아니라, 사전 학습된 언어-이미지 모델에 쉽게 통합될 수 있습니다. 또한, 비디오 콘텐츠 정보를 활용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "에는 모델 수만큼 많은 어텐션 레이어가 정의되어 있으며, 그 중 상당수는 서로 동일합니다. 안타깝게도, 수정과 변경 사항이 코드의 특정 부분에 적용되면서 독립적인 구현들이 서로 분기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L354-L355", + "line": 354, + "endLine": 355, + "excerpt": "다중 헤드 어텐션 레이어의 병렬화는 더욱 간단합니다. 이미 독립적인 다중 헤드를 가지고 있기 때문에 이미 병렬화되어 있습니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "전체 은닉 상태와 어텐션 가중치에 대한 액세스를 단일 api를 사용하여 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection l" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L272-L272", + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L290-L290", + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "프롬프트의 시작 부분이나 맨 끝에 지시사항을 배치하세요. 대규모 컨텍스트를 다룰 때, 모델들은 어텐션 복잡도가 2차적으로 증가하는 것을 방지하기 위해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시작이나 끝 부분에 더 주의를 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "기에 행동과 관찰 상태 토큰을 추가로 통합합니다. 이러한 토큰이 추가되면, 다음으로 중요한 과제는 어텐션(attention)이 어떻게 계산되는지를 이해하는 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "각 어텐션 레이어는 128k 컨텍스트에 rope 사용" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "이러한 접근은 교차 배치된(interleaved) 어텐션 블록을 사용하는 transformer 아키텍처(figure 2 참고)로 구현되었으며, 배포 효율성을 고려해 hidden size를 vlm의 75% 수준" + } + ] + }, + { + "korean": "주의", + "occurrences": 24, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": 19, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "경험상 모델을 추가할 때 주의해야 할 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "] 인수와 deepspeed 설정 매개변수가 일치하도록 주의해야 합니다. 일치하지 않으면 감지하기 매우 어려운 방식으로 훈련이 실패할 수 있습니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이 인자는 모델에게 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지, 그리고 어떤 토큰은 무시해야 하는지를 알려줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L351-L351", + "line": 351, + "endLine": 351, + "excerpt": "각 단어 토큰은 다른 모든 단어 토큰에 주의를 기울이는 확률 질량을 부여받아 모든 다른 단어 토큰과 관계를 맺게 됩니다. 예를 들어, 단어 *\"love\"*는 단어 *\"hello\"*에 5%, *\"i" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L245-L246", + "line": 245, + "endLine": 246, + "excerpt": "는 입력과 무관하게 최적화할 수 있습니다. 다만 앞서 언급한 주의사항은 여전히 유효합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "attentionmaskvisualizer를 사용하면 모델이 어떤 토큰에 주의를 기울일 수 있고 기울일 수 없는지를 더 잘 이해할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "사용 시 주의사항" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L198-L199", + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "주의: 아래 예시는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L302-L302", + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "커스텀 모델을 로드할 때는 특별히 주의해야 합니다. hub에는 모든 저장소에 대한 악성코드 스캔이 포함되어 있지만, 여전히 실수로 악성코드를 실행하지 않도록 주의해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "니다. 일반적으로 ddp를 사용하는 것이 좋으며, dp는 일부 모델에서 작동하지 않을 수 있으므로 주의해야 합니다. pytorch 문서에서도 ddp의 사용을 권장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L183-L183", + "line": 183, + "endLine": 183, + "excerpt": "attention_mask: 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L330-L333", + "line": 330, + "endLine": 333, + "excerpt": "위치를 지정한 다음, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 구성하세요. 사용하지 않는 열을 제거하지 않도록 주의해야 합니다. 만약" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L290-L290", + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시작이나 끝 부분에 더 주의를 기울일 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "접두사가 포함되지 않는다는 점을 주의하시기 바랍니다. 이는 기반이 되는 openai 패키지의 설계 방식 때문입니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L62-L63", + "line": 62, + "endLine": 63, + "excerpt": "이 경우 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다. 주의: 이 코드는 간결함을 위해 일부 임포트 및 객체 정의가 생략된 불완전한 예시입니다. 전체 작동 버전의 코드는 원본 스크립트에서 확인하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "를 추가하는 방법은 어텐션이 비활성화된 위치(즉, 주의를 기울이지 않아야 하는 위치)에서 causal mask에" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "전체 데이터셋 목록은 아래에서 확인할 수 있습니다. 공개 및 비공개 부분 모두 다양한 범주의 데이터셋으로 지속적으로 업데이트할 계획이며, 커뮤니티의 적극적인 참여를 권장합니다. 다른 데이터셋을 제안하고 싶으시면 github의 mteb 저장소에 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L171-L172", + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": " 유용한 표현을 제공하는 경우도 많습니다. smolvla에서는 학습 시 action expert가 주의(attend)할 vlm 특징을 설정 가능한 n번째 레이어까지로 제한하며, 기본값은 전체 레이어의 절반입니다. 이를 통해 vlm과 action exper" + } + ] + }, + { + "korean": "주의 메커니즘", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "드 채널 모델링 접근법을 제안합니다. 추가로, 중요한 특성을 우선시하기 위해 백본에 간단한 게이트 주의 메커니즘을 도입합니다. 이러한 경량 구성 요소들을 통합함으로써, 우리는 단순한 mlp 구조의 학습 능력을 크게 향상시켜 최소한의 컴퓨팅 사용으로 복잡한 트랜스포" + } + ] + }, + { + "korean": "집중", + "occurrences": 16, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 6 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "다. 이를 위해 이론적 측면에 너무 많은 시간을 투자할 필요는 없지만 다음과 같은 실제적인 측면에 집중해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L350-L350", + "line": 350, + "endLine": 350, + "excerpt": "모델이 문장에서 특정 단어만을 보는 것이 아니라, 다른 단어들과의 관계를 고려하여 어떤 정보에 더 집중해야 할지를 학습하게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "반면, 이미지 전처리는 이미지를 사전 학습된 모델이 요구하는 입력 형식에 정확히 맞춰주는 작업에만 집중합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L315-L315", + "line": 315, + "endLine": 315, + "excerpt": "u의 느리고 고대역폭 메모리(vram)의 사용량을 크게 줄이고 대신 빠른 온칩 메모리(sram)에 집중할 수 있기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 트랜스포머는 중앙 집중식 로깅 시스템을 제공하여 라이브러리의 출력 레벨을 쉽게 설정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "성과를 기록했습니다. 일부 주목할 만한 예외가 있지만, 대부분의 사용 가능한 모델과 연구는 영어에 집중되어 있었습니다. 본 연구에서는 barthez를 소개합니다. 이는 (우리가 아는 한) 프랑스어를 위한 첫 번째 bart 모델입니다. barthez는 과거" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L215-L215", + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "gpu0에만 집중해 보겠습니다. x0은 순방향 경로를 수행하기 위해 a0, a1, a2 파라미터가 필요하지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L87-L88", + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L948-L951", + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": " “이 숫자들의 합을 계산하라”거나 “이 그래프에서 최단 경로를 찾아라” 같은 극도로 좁은 과제에 집중했습니다. 하지만 위의 여행 예시 같은 실생활 과제들은 미리 정해둔 워크플로에 잘 들어맞지 않습니다. 이런 관점에서 에이전틱 시스템은 프로그램에게 실생활" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "에 대한 접근은 분석가가 더 빠르게 작업하고, 정신적 부담을 줄이고, 더 영향력 있는 문제 해결에 집중할 수 있게 해줍니다. 이는 금융과 같이 데이터 분석과 통찰력이 필요한 많은 산업에 중요한 순간이 될 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "잡성을 포착하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제가 없는 벤치마크는 코드 검색과 같은 단일 도메인에 집중하는 등 범위가 너무 좁아 범용 모델 평가에 부적합한 경우가 많습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L218-L219", + "line": 218, + "endLine": 219, + "excerpt": " 문서를 자동으로 정리해 주어 사용자가 가족과 더 많은 시간을 보내거나, 의미 있다고 느끼는 일에 집중할 수 있도록 도울 수 있다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L59-L60", + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": "이 문제에 대응하기 위해 최근에는 vision-language-action(vla) 모델에 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 " + } + ] + }, + { + "korean": "집중 메커니즘", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "autograd": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "자동 그래디언트", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { 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+ } + ] + }, + "agency": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 5, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "에이전시", + "occurrences": 5, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "호출하거나, 특정 프로그램을 실행하여 과제를 해결하도록 하는 것입니다. 다시 말해, llm에는 **에이전시(agency)**가 필요합니다. 에이전틱 프로그램(agentic programs)은 llm이 외부 세계와 연결되는 관문입니다." + } + ] + } + ] + }, + "agent memory": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "에이전트 메모리", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 4, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "에이전트 메모리 검사" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "📚 에이전트 메모리 관리" + } + ] + } + ] + }, + "architecture": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 298, + "documentCount": 110, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 198, + "documentCount": 94 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 5 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 89, + "documentCount": 11 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "구조", + "occurrences": 140, + "documentCount": 56, + "bySource": { + "transformers": 64, + "smolagents": 10, + "huggingface-blog": 66 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "식하는 큰 문제를 단순히 개별 구성 요소를 이식하는 작은 문제로 분해할 수 있으므로 작업을 더 잘 구조화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이 분할 구조는 cpu/gpu에 대한 비교적 원활한 지원을 제공하는 동시에, 다른 스레드에서 cpu에 대한 사전/사후 처리를 수행할 수 있게 지원하는 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "캐싱이 어떻게 그리고 왜 작동하는지 더 잘 이해하기 위해, 어텐션 행렬의 구조를 자세히 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "토큰의 마지막 히든 상태에 선형 계층(linear layer)을 추가한 구조입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "]에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조체이며, 튜플 또는 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L175-L175", + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "llm은 디코더 전용 구조를 가지고 있어, 입력 프롬프트에 대해 지속적으로 반복 처리를 합니다. 입력 데이터의 길이가 다르면 패딩 작업이 필요합니다. llm은 패딩 토큰에서 작동" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "브클래스의 인스턴스인 모델 출력이 있습니다. 이들은 모델에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조이지만 튜플이나 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/peft.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "구조(bpe, sentencepiece 등)에 구애받지 않고 어휘에 새로운 토큰을 추가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "blip-2 구조." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "다른 공개 moe 모델들과 비교했을 때, dbrx는 더 많은 수의 작은 전문가들을 사용하는 세밀한 구조를 가지고 있습니다. dbrx는 16개의 전문가 중 4개를 선택하는 반면, mixtral-8x7b와 grok-1은 8개의 전문가 중 2개를 선택합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 deberta를 제안합니다. 첫 번째는 분리된 어텐션 메커니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 deberta를 제안합니다. 첫 번째는 분리된 어텐션 메커니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "electra는 사전학습 방법으로 기본 모델인 bert의 구조와 거의 차이가 없습니다. 유일한 차이는 임베딩 크기와 히든 크기를 구분했다는 점입니다. 임베딩 크기는 일반적으로 더 작고, 히든 크기는 더 큽니다. 임" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "esm-2는 다양한 구조 예측 작업에서 테스트된 모든 단일 시퀀스 단백질 언어 모델을 능가하며, 원자 수준의 구조 예측을 가능하게 합니다. 이 모델은 zeming lin, ha" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "exaone 4.0의 모델 구조는 이전 exaone 모델들과 다른 아키텍처 디자인을 채택했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "라는 mixture-of-experts 기반 구조를 채택해 총 236b 개의 파라미터를 갖고 추론 시 23b 개의 파라미터가 활성화됩니다. 다양한 벤치마크를 통한 성능 평가를 통해 k-exaone은 추" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 어휘와 히라가나, 가타카나, 한자의 조합으로 이루어진 독특한 언어입니다. 이러한 일본어의 독특한 구조를 해결하기 위해 특수 서브워드 토크나이저를 사용했습니다. 이 유용한 토크나이저를 오픈소스로 제공해 준 tanreinama에게 매우 감사드립니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "jamba의 아키텍처는 블록과 레이어 기반 구조를 사용하여 transformer와 mamba 아키텍처를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어 또는 mamba 레이어 중" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "llama2: llama2는 구조적인 몇 가지 수정(grouped query attention)을 통해 개선된 버전이며, 2조 개의 토큰으로 사전 훈련이 되어 있습니다. llama2에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-time) 아키텍처가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비효율성을 해결하기 위" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델로, 단순화된 아키텍" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "를 보여주고, 정확도를 향상시키기 위해 경험적으로 검증된 구성 요소들을 도입합니다. 여기에는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정 헤드를 부착하는 새로운 설계 패러다임이 포함됩니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "qwen2-vl 구조. 출처:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": " 제공합니다. 하지만 sam은 11억 개의 마스크로 훈련되었음에도 불구하고, 특히 복잡하고 정교한 구조를 가진 객체를 분할할 때 마스크 예측 품질이 미흡한 경우가 많습니다. 저희는 hq-sam을 제안하며, sam의 기존 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ention 계산을 제한하여 효율성을 높이는 동시에 윈도우 간 연결을 가능하게 합니다. 이 계층적 구조는 다양한 크기의 패턴을 모델링할 수 있는 유연성을 제공하며, 이미지 크기에 비례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다. 이 모델은 kashif에 의해 기여되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "magenet에서 성공적으로 훈련시킨 첫 번째 논문으로, 기존의 잘 알려진 합성곱 신경망(cnn) 구조와 비교해 매우 우수한 결과를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L193-L193", + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "모델의 메모리 구조" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "마지막으로, 이 기능은 모듈식 파일을 \"풀어내어\" 단일 모델, 단일 파일 디렉토리 구조로 변환하는 새로운" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L165-L165", + "line": 165, + "endLine": 165, + "excerpt": "는 각 결과를 호출마다 생성하고, 파이프라인은 입력이 순회할 수 있는 자료구조임을 자동으로 인식하여 gpu에서 기존 데이터가 처리되는 동안 새로운 데이터를 가져오기 시작합니다.(이때 내부적으로 dataloader를 사용해요.) 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "보통 웹 서버는 다양한 요청을 동시에 다루기 위해 매우 다중화된 구조(멀티 스레딩, 비동기 등)를 지니고 있습니다. 반면에, 파이프라인(대부분 파이프라인 안에 있는 모델)은 병렬처리에 그다지 좋지 않습니다. 왜냐하면 파이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L272-L272", + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구조, 증류 매개변수를 시도해보시고 결과를 보고하기를 권장합니다. 증류된 모델의 훈련 로그와 체크포인트는 이 저장소에서 찾을 수 있으며, 처음부터 훈련된 m" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "메소드를 사용하여 중첩 구조에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L102-L103", + "line": 102, + "endLine": 103, + "excerpt": "안에 중첩되어 있습니다. 따라서 중첩된 구조에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "질의 응답 작업을 위해 프롬프트를 다음과 같은 논리적 구성요소로 구조화할 수 있습니다. 지시사항, 맥락, 질문, 그리고 모델이 답변 생성을 시작하도록 유도하는 선도 단어나 구문(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L288-L288", + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "api 문서 를 참고하세요. 또한 위의 예시와 유사한 구조를 갖는 데이터 세트를 사용하고 있다면," + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "react라는 이름은 \"추론(reason)\"과 \"행동(act)\"을 결합한 것입니다. 실제로 이 구조를 따르는 에이전트는 주어진 작업을 해결하기 위해 필요한 만큼 여러 단계를 거칩니다. 각 단계는 추론 단계와 행동 단계로 이루어져 있으며, 행동 단계에서" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "멀티 에이전트는 간단한 계층 구조로 구성됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L9-L10", + "line": 9, + "endLine": 10, + "excerpt": "다릅니다. 두 방식의 핵심 차이점은 '액션을 지정하고 실행'하는 방식에 있습니다: 코드 생성 vs 구조화된 도구 호출." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "✨ 단순함: 에이전트 로직이 약 천 줄의 코드로 구현되어 있습니다. 코드 위에 불필요한 복잡한 구조를 추가하지 않고 단순하게 만들었습니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 아래 구조를 가집니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "[!tip] 이 블로그 포스트는 2024년 4월에 작성되었으며, 비전 언어 모델의 내부 구조에 대한 훌륭한 소개, 기존 비전 언어 모델들의 개요, 그리고 이를 파인튜닝하는 방법을 제공합니다. 더 많은 기능과 모델을 다루는 2025년 4월 업데이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 33, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 강력한 패러다임을 연결하는 연구를 소개합니다. 하나는 코드 기반 액션의 표현력이고, 다른 하나는 구조화된 생성의 신뢰성입니다. 연구 결과, codeagents에게 사고(thoughts)와 코드를 모두 구조화된 json 형식으로 생성하도록 하면, 여러 벤" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "가장 최신이자 가장 강력한 any-to-any 모델은 qwen 2.5 omni로, 그 구조를 살펴보면 any-to-any 모델의 아키텍처를 이해하기 좋은 예입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 균형: 이러한 작업은 구조화된 데이터를 탐색하고 비구조화된 데이터로 캡처된 여러 데이터 세트와 문서를 이해하기 위한 고" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L31-L32", + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "**크로스 임바디먼트 학습(cross-embodiment training)**입니다. 이는 로봇의 구조, 제어 공간, 그리고 행동 표현이 서로 다른 다양한 로봇 유형들로부터 모델이 학습해야 하는 과정을 의미합니다. 기존 접근법들은 다음과 같은 방식으로 이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "두 모델 모두 혼합 전문가(mixture-of-experts, moes) 구조이며 4비트 양자화 방식(mxfp4)을 사용했기 때문에, 활성화되는 파라미터가 적어 빠른 추론이 가능하면서도 리소스 사용량은 낮게 유지됩니다. 대형 모델" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "rteb는 기업 사용 사례에 특히 중점을 두고 설계되었습니다. 복잡한 계층 구조 대신 명확성을 위해 단순한 그룹을 사용합니다. 단일 데이터셋은 여러 그룹에 속할 수 있습니다(예: 독일 법률 데이터셋은 “법률” 그룹과 “독일어” 그룹" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L274-L274", + "line": 274, + "endLine": 274, + "excerpt": " 한다. 또한 ai 에이전트가 여러 시스템과 상호작용할 수 있고, 각 행동마다 인간의 감독이 없는 구조 자체로 인해, 추가적인 안전 위험이 발생한다. 여러 ai 에이전트가 집합적으로 안전하지 않은 결과를 만들어낼 가능성도 있다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "-attention (sa): action 토큰끼리 서로 어텐션을 수행하며, 인과적(causal) 구조로 과거 정보만을 참조" + } + ] + }, + { + "korean": "아키텍처", + "occurrences": 158, + "documentCount": 79, + "bySource": { + "transformers": 134, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 23 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "모델의 아키텍처에 대해 충분히 이해했다는 생각이 든 후, 궁금한 사항이 있으면 hugging face 팀에 문의하십시오. 이는 모델의 아키텍처, 어텐션 레이어 등에 관" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "에서 정의된 가능한 모든 아키텍처의 작은 무작위 모델에서 실행됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L298-L306", + "line": 298, + "endLine": 306, + "excerpt": "적일 수 있습니다. 새로운 추측된 토큰이 추가되면서 더 많은 파라미터가 활성화되기 때문에, moe 아키텍처가 제공하는 속도 이점이 상쇄될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L441-L441", + "line": 441, + "endLine": 441, + "excerpt": "셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 한 딥러닝 모델 아키텍처입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델을 특정 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "아키텍처 혁신: 추론 시 대규모 언어 모델은 주로 동일한 방식(긴 입력 맥락을 가진 자기회귀 텍스트 생성 방식)으로 배포되는데, 더 효율적인 추론을 가능하게 하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]와 같은 동일한 아키텍처를 따릅니다. 프로세서는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "많은 경우, 사용하려는 아키텍처는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 모델은 트랜스포머를 심층 분해 아키텍처로 확장하여, 예측 과정에서 추세와 계절성 요소를 점진적으로 분해할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "와 왼쪽에서 오른쪽으로 디코딩하는 디코더(gpt와 유사)를 사용하는 표준 seq2seq/기계 번역 아키텍처를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L25-L30", + "line": 25, + "endLine": 30, + "excerpt": "스 모델입니다. 우리의 bartpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 bart의 \"large\" 아키텍처와 사전훈련 방식을 사용하여, 생성형 nlp 작업에 특히 적합합니다. 베트남어 텍스트 요약의 다운스트림 작업 실험에서, 자동 및 인간 평가 모두에서 ba" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "만으로 질문 응답, 언어 추론과 같은 다양한 작업에서 미세 조정될 수 있으므로, 특정 작업을 위해 아키텍처를 수정할 필요가 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "을 소개합니다. bertweet은 bert-base(devlin et al., 2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며, roberta 사전 학습 절차(liu et al., 2019)를 사용하여 학습되었습니다. 실험 결과, bertweet은 강력한 기준 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "인 훈련 접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "철저히 검증된 multi-head latent attention(mla) 및 deepseekmoe 아키텍처를 채택했습니다. 나아가 deepseek-v3는 로드 밸런싱을 위한 보조 손실 없는 전략을 개척하고, 더 강력한 성능을 위해 다중 토큰 예측 훈련 목표를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "points는 생성 모델과 판별 모델을 포함합니다. 변환 스크립트에서는 사용자가 어떤 모델을 어떤 아키텍처로 내보낼지 명시해야 합니다. 일단 hugging face 포맷으로 변환되면, 이 체크포인트들은 모든 electra 모델에서 불러올 수 있습니다. 즉, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 아키텍처의 한 가지 응용 사례는 두 개의 사전 학습된 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "exaone 4.0의 모델 구조는 이전 exaone 모델들과 다른 아키텍처 디자인을 채택했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 gemma 버전과 많은 부분을 공유하지만 이번 버전에는 여러 가지 새로운 기법이 추가되었습니다. 대표적으로 교차 업데이트(altup), 학습된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 몇 심각한 문제점들이 있습니다. 예로, 이차 시간 복잡도, 높은 메모리 사용량, 인코더-디코더 아키텍처의 본질적 한계를 들 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 lstf를 위한 효율적인 트랜스포머 기반 모델인 informer를 설계했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "jamba의 아키텍처는 블록과 레이어 기반 구조를 사용하여 transformer와 mamba 아키텍처를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "아키텍처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "아키텍처는 처음 버전의 llama와 매우 유사하며, 이 논문의 내용에 따라 grouped query attention (gqa)이 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "아키텍처는 라마2와 정확히 같습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "meta에서 개발한 llama 4는 새로운 자기회귀 mixture-of-experts (moe) 아키텍처를 도입합니다. 이 세대는 두 가지 모델로 나뉩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "을 기반으로 한 새로운 패러다임 아키텍처입니다. 직관적인 이해를 얻고 싶다면 이곳을 참고 하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델로, 단순화된 아키텍처에서 더 나은 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "아키텍처 세부사항" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "써 이러한 과제에서 큰 성과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이전 접근 방식과 달리, 우리는 모델 아키텍처에 최소한의 변화를 요구하면서 효과적인 전이를 달성하기 위해 미세 조정 중에 과제 인식 입력 변환(task-aware input transformatio" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "paligemma 아키텍처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "patchtsmixer는 mlp-mixer 아키텍처를 기반으로 한 경량 시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이해, 고급 비디오 이해, 통합 시각 에이전트 기능, 확장된 다언어 지원을 포함하고 있습니다.모델 아키텍처는 naive dynamic resolution 지원을 통해 임의의 이미지 해상도를 처리할 수 있도록 최적화되었으며, 멀티모달 회전 위치 임베딩(m-ro" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "고 정확하게 조작하는 능력은 여전히 제한적이며, 따라서 지식 집약적 작업에서 그들의 성능은 작업별 아키텍처에 비해 뒤떨어집니다. 또한, 그들의 결정에 대한 근거를 제공하고 세계 지식을 업데이트하는 것은 여전히 열린 연구 문제로 남아 있습니다. 명시적 비매개변" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "roberta는 bert와 동일한 아키텍처를 가지고 있지만, 토크나이저로 바이트 수준 bpe(byte-pair encoding, gpt-2와 동일)를 사용하고, 사전학습 방식이 다릅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "백본으로서의 잠재력을 입증했습니다. 계층적 설계와 shifted windows 방식은 순수 mlp 아키텍처에도 유리하게 작용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "swin2sr 아키텍처." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 transformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 비교하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "tvp 아키텍처." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "transformer 아키텍처는 자연어 처리 작업에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나, 컴퓨터 비전 분야에서의 적용은 여전히 제한적입니다. 비전에서 어텐션 메커니즘은 종종 합성곱 신경" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 고전적인 인코더-디코더 아키텍처를 따르기 때문에, 추론을 위해 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "x-clip 아키텍처." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "트랜스포머 아키텍처에는 연산 강도(compute-intensity)에 따라 그룹화된 3가지 주요 연산 그룹이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L40-L41", + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "[!tip] *아키텍처(architecture)*는 모델의 골격을 의미하고 *체크포인트(checkpoint)*는 주어진 아키텍처에 대한 모델의 가중치를 의미합니다. 예를 들어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L118-L118", + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": "의 값이 높을수록 더 좋습니다. 세대는 gpu 아키텍처에 따라 다를 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L86-L87", + "line": 86, + "endLine": 87, + "excerpt": "[!warning] 사용자 지정 분할 계획을 수동으로 지정하려면 모델 아키텍처와 분할 전략이 함께 상호 작용하는 방식에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 분할 전략을 잘못 설정하면 모델이 매우 느려지거나, 오류가 발생하거나, 부정확" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "gpu의 통합 메모리 아키텍처로 인해 메모리에 직접 접근할 수 있어 데이터 로딩 지연 감소" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "각 아키텍처에 대해 공식 저자가 제공한 결과를 재현하는 적어도 한 가지 예제를 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "퓨즈된 모듈은 정확도와 성능을 개선합니다. 퓨즈된 모듈은 llama 아키텍처와 mistral 아키텍처의 awq모듈에 기본적으로 지원됩니다. 그러나 지원되지 않는 아키텍처에 대해서도 awq 모듈을 퓨즈할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "]의 기능을 구현하는 데 사용됩니다. autoclass는 사전 훈련된 모델의 아키텍처를 이름이나 경로에서 자동으로 가져오는 '바로가기'입니다. 과업에 적합한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L93-L96", + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "라이브러리에서 데이터 세트를 다운로드하고 전처리합니다. 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는 cnn/dailymail 데이터 세트에서 t5-small을 미세 조정합니다. t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "ptimum은 구성 객체를 활용하여 onnx 내보내기를 지원합니다. 이러한 구성 객체는 여러 모델 아키텍처에 대해 미리 준비되어 있으며 다른 아키텍처에 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": 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"line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L972-L974", + "line": 972, + "endLine": 974, + "excerpt": "음은 작은 모델stas/tiny-wmt19-en-de을 만든 script 예시입니다. 특정 모델의 아키텍처에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "tensorflow의 model.save 메소드는 아키텍처, 가중치, 훈련 구성 등 전체 모델을 단일 파일에 저장합니다. 그러나 모델 파일을 다시 가져올 때 🤗 transformers는 모델 파일에 있는 모든 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "자신만의 agentic rag 시스템을 구축할 때에는, 다양한 검색 방법과 에이전트 아키텍처, 지식 소스를 실험하며 사용 사례에 최적화된 구성을 찾아보세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "mcp 공식 문서 - 프로토콜 사양 및 아키텍처" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L199-L199", + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "이 연구는 우리가 에이전트 아키텍처를 더 정교하게 이해하는 방향으로 나아가고 있음을 보여줍니다. 이것은 단순히 “에이전트가 무엇을 할 수 있는가?”가를 넘어, “에이전트가 그것을 어떻게 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "그 이후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multi" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L31-L32", + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "모델 아키텍처 설계 — 다양한 데이터 소스를 통합하면서도 복잡한 물리적 상호작용을 포착할 수 있는 아키텍처를 설계해야 합니다. 이와 관련된 중요한 도전 과제는 **크" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "기능 및 아키텍처 개요" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L361-L362", + "line": 361, + "endLine": 362, + "excerpt": " 개발이 집중되는 현상에 대한 **균형추(counterbalance)**가 될 수 있다. 에이전트 아키텍처와 평가 프로토콜에 대한 접근을 민주화함으로써, 오픈 이니셔티브는 더 많은 사람들이 이러한 시스템의 개발과 배포 방식에 참여하도록 만들 수 있다. 이러한" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L59-L60", + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": " 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 관측(raw visual observations)과 자연어 지시를 입력으로 받아, 그에 대응하" + } + ] + } + ] + }, + "attention mask": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 14, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "어텐션 마스크", + "occurrences": 14, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "메소드가 반복적으로 호출될 때, 어텐션 마스크 형태가 과거와 현재 kv 쌍의 결합된 길이와 일치하는 것이 중요합니다. 어텐션 마스크는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "어텐션 마스크 (attention mask)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L144-L145", + "line": 144, + "endLine": 145, + "excerpt": "그러나 π0에서 어텐션을 효율적으로 처리하는 것은 또 다른 도전 과제를 동반합니다. 특유의 어텐션 마스크 형태가 어텐션 계산 방식에 영향을 미치기 때문이죠 — 이제 그 세부 내용을 살펴보겠습니다!" + } + ] + }, + { + "korean": "주의 마스크", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "audio classification": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 7, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "오디오 분류", + "occurrences": 7, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🗣️ 오디오: 자동음성인식, 오디오 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "오디오 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "오디오 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 분류는 이미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건강 모니터링, 의료 이미지에서 질병의 징후 검사 지원" + } + ] + } + ] + }, + "augmentation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 38, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 12 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "데이터 증강", + "occurrences": 5, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 같은 일부 콜레이터는 형성된 배치에 (무작위 마스킹과 같은) 일부 무작위 데이터 증강도 적용합니다. 사용 예시는 예제 스크립트나 예제 노트북에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L178-L179", + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": " 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L183-L186", + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다... 이 라이브러리는 변환을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + } + ] + }, + { + "korean": "증강", + "occurrences": 33, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 29, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 가이드에서는 도구 및 검색 증강 생성(rag)과 함께 채팅 템플릿을 사용하는 방법을 보여드립니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L224-L224", + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "이러한 이미지 전처리는 이미지 증강과는 다른 개념입니다. 이미지 증강은 학습 데이터를 늘리거나 과적합을 막기 위해 이미지에 의도적인 변화(밝기, 색상, 회전 등)를 주는 기술입니다. 반면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L331-L331", + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "e cohere command-r 모델은 cohere팀이 command-r: 프로덕션 규모의 검색 증강 생성라는 블로그 포스트에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 버전에는 여러 가지 새로운 기법이 추가되었습니다. 대표적으로 교차 업데이트(altup), 학습된 증강 잔여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "rag(검색 증강 생성)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 3d 재구성, 증강 현실, 자율 주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 조명 조건, 가려짐, 텍스처와 같은 요소의 영향을 받을 수 있는 장면 내 물체와 해당 깊" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "를 가져오기 위한 🤗 datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 transformers, 데이터를 증강하기 위한" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "rag(검색 증강 생성) 소개" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal agent)와 같은 완전히 새로운 패러다임이 형성되었습니다." + } + ] + } + ] + }, + "automatic speech recognition": { + "unsupportedVariants": [ + "ASR" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 11, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "자동 음성 인식", + "occurrences": 11, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "자동 음성 인식 모델([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L50-L51", + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "기대했던 결과가 아닌가요? hub에서 가장 많이 다운로드된 자동 음성 인식 모델로 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인해보세요. 다음은 openai/whisper-large로 시도해보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "자동 음성 인식" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "자동 음성 인식" + } + ] + }, + { + "korean": "자동 음성인식", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "autoregressive model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "자기회귀 모델", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "자기회귀 모델 (autoregressive models)" + } + ] + } + ] + }, + "backpropagation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "역전파", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "통신 오버헤드를 줄이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 유용합니다. 그러나 oom 오류가 발생하면 이 값을 줄이세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L453-L454", + "line": 453, + "endLine": 454, + "excerpt": "el과 유사하게 텐서를 샤딩(sharding)하는 병렬 처리 기법이지만, 순전파(forward)나 역전파(backward) 계산 시점에 전체 텐서를 다시 복원한다는 점에서 차이가 있습니다. 따라서 모델 자체를 수정할 필요가 없습니다. 이 방법은 gpu 메모" + } + ] + }, + { + "korean": "역전파 알고리즘", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "오차 역전파", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "baseline": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "기준선", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있게 전이되며, 종종 데이터셋별 훈련 없이도 완전 지도 학습 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-50이 훈" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "성능을 달성합니다. 언어 생성 작업의 경우, rag 모델이 최첨단 매개변수 전용 시퀀스-투-시퀀스 기준선보다 더 구체적이고, 다양하며, 사실적인 언어를 생성한다는 것을 발견했습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "실제 사법 판결에서 추출되었으며, 법적 인용문 일치와 bm25 유사도 측정을 병행합니다. bm25 기준선은 인용문 일치 외 영역에서 데이터 편향을 유발할 수 있어 약간의 위험이 존재합니다. 정확성과 품질 보장을 위해 데이터셋의 일부를 수동으로 검증했습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "베이스라인", + "occurrences": 9, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 8 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L30-L32", + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "erta v2는 superglue 단일 모델 제출에 사용된 1.5b 모델을 포함하며, 인간 기준점(베이스라인) 89.8점 대비 89.9점을 달성했습니다. 저자의 블로그에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": " 이를 위한 dabstep의 구성 요소 중 일부인 데이터 세트, 작업, 평가, 실시간 리더보드 및 베이스라인을 공개합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "world)과 실제 환경 과제(so100, so101)에서 훨씬 큰 vla들과 act 같은 강력한 베이스라인을 뛰어넘는 성능을 보입니다." + } + ] + } + ] + }, + "batch": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 204, + "documentCount": 63, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 197, + "documentCount": 59 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "배치", + "occurrences": 195, + "documentCount": 61, + "bySource": { + "transformers": 188, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 7 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "분산 설정 유형을 감지하고 훈련에 필요한 모든 구성 요소를 초기화합니다. 장치에 모델을 명시적으로 배치할 필요는 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "스케일드 닷-프로덕트 어텐션은 배치 크기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L107-L108", + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "t 구성이 있으므로 모델을 작성할 수 있습니다. 실제로는 두 개를 작성할 것입니다. 하나는 이미지 배치에서 hidden features를 추출하는 것([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L132-L132", + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "추적의 맨 처음에서 어느 배치 번호에서 문제가 발생했는지 알 수 있습니다 (여기서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "일반적으로 사용할 수 있는 프로세스는 다음과 같습니다(배치 크기 1로 시작):" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "과 샘플링만이 지원되는 보조 디코딩(assisted decoding) 기능을 통해, 보조 디코딩은 배치 입력을 지원하지 않습니다. 보조 디코딩에 대해 더 알고 싶다면, 이 블로그 포스트를 확인해 주세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "어텐션 마스크(attention mask)는 여러 시퀀스를 배치(batch)로 처리할 때 사용되는 선택적 인자입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "]는 더 빠른 torchvision-backed 버전입니다. torch.tensor입력의 배치 처리 시 최대 33배 더 빠를 수 있습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "로 로드하면 여기에 설명된 대로 사용 가능한 gpu에 모델의 서로 다른 레이어를 자동으로 배치합니다. 이것은 매우 효과적이긴 하지만 이러한 기본 파이프라인 병렬 처리는 gpu 유휴 문제를 해결하지 못한다는 점을 유의해야 합니다. 더 발전된 파이프" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "데이터 콜레이터는 데이터셋 요소들의 리스트를 입력으로 사용하여 배치를 형성하는 객체입니다. 이러한 요소들은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "여러 배치의 그래디언트를 누적하는 그래디언트 누적 클래스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L55-L57", + "line": 55, + "endLine": 57, + "excerpt": "을 직접 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 전체 데이터를 한 번에 메모리에 올릴 필요도 없고, 배치 처리를 따로 구현하지 않아도 됩니다. 이 방식은 gpu에서 사용자 정의 루프와 유사한 속도로 작동하며, 만약 그렇지 않을 경우 이슈를 등록해 주세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "더 정확한 결과를 위해, 배치 생성 시" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L74-L74", + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "작은 배치 크기를 사용할 때, 플래시 어텐션을 사용하면 모델이 느려지는 것을 느낄 수 있습니다.아래의 플래시 어텐션과 sdpa를 사용한 예상 속도 향상 섹션을 참" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " 방식을 변경했습니다. layernorm의 위치를 attention과 mlp의 출력에 적용되도록 재배치했고, q와 k projection 직후에도 rms normalization을 추가했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "gemma 3는 다중 입력 이미지를 지원하지만, 프로세서에 전달하기 전에 이미지가 올바르게 배치되었는지 확인하세요. 각 배치는 하나 이상의 이미지를 포함한 리스트여야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "니다. 글로벌 셀프 어텐션 레이어 1개마다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k 토큰까지 지원합니다. 비전 모달리티에서는 mobilenet v5를 비전 인코더로 도입하여 기본 해상도를 768x768" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "으로 구성되어 있습니다. transformer 레이어는 8개의 레이어 중 하나의 비율로 주기적으로 배치됩니다. 또한 모델 용량을 확장하기 위해 moe 레이어가 혼합되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "와 배치 생성의 경우 두 곳에서 은닉 상태(hidden state)를 마스킹하는 특정 로직이 있습니다. 관련 내용은 이곳을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "인 경우에만 배치 생성(batch generation)을 지원하며, 현재 토큰의 절대 위치를 사용해 위치 임베딩을 계산합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "배치 혼합 미디어 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습니다. 시그모이드 손실은 배치 크기를 더욱 확장할 수 있게 하는 동시에 작은 배치 크기에서도 더 나은 성능을 보입니다. locked-image tuning과 결합하여, 단 4개의 t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "배치 다중 미디어 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L150-L150", + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "]를 사용하여, gpu 성능 최적화 기술을 사용하지 않고 배치 크기가 4인 모델을 훈련시키겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L251-L251", + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "있습니다. 레이어 전체가 동일한 디바이스에 할당되어 있다면, 해당 레이어의 모든 서브모듈이 어디에 배치되는지 일일이 지정할 필요는 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L185-L186", + "line": 185, + "endLine": 186, + "excerpt": "[!tip] 배치(batch) 크기가 크거나 훈련 손실(training loss)이 계속해서 급격하게 변동한다면, beta_2 값을 [0.95, 0.99] 사이로 줄여보" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "배치 행렬 곱셈을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 34, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 수직으로 (레이어 수준) 여러 gpu에 분할되어 모델의 단일 gpu에는 하나 또는 여러 레이어가 배치됩니다. 각 gpu는 파이프라인의 서로 다른 단계를 병렬로 처리하며 작은 배치 묶음에서 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "로컬에서 더 큰 네트워크나 배치 크기로 학습 가능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L97-L98", + "line": 97, + "endLine": 98, + "excerpt": "처럼 기기를 지정하면 파이프라인이 자동으로 해당 기기에 모델을 배치합니다. 파이토치에서나 텐서플로우에서도 모두 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L74-L75", + "line": 74, + "endLine": 75, + "excerpt": "방식은 불필요한 ram이 사용되지 않습니다. 그런 다음 큐 메커니즘을 사용하면, 다음과 같은 동적 배치를 사용하기 위해 추론 전 단계에 몇 개의 항목을 축적하는 것과 같은 멋진 작업을 할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "파라미터를 사용하여 모델을 배치할 위치를 지정하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L277-L277", + "line": 277, + "endLine": 277, + "excerpt": "다. 예를 들어, 중첩 양자화를 통해 16gb nvidia t4 gpu에서 시퀀스 길이 1024, 배치 크기 1, 그레이디언트 누적 4단계를 사용하여 llama-13b 모델을 미세 조정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "🤗 transformers에는 자동 음성 인식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 생성하려면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L161-L163", + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": "용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 이미지 처리를 적용하고 ocr의 결과를 변환하는 함수를 작성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L142-L142", + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만듭니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터와 달리," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "아직 출력이 풀링되지 않았기 때문에, 첫 번째 차원은 배치 크기이고 마지막 두 차원은 임베딩 형태인 마지막 은닉 상태를 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "모델 출력에는 배치 내의 각 항목에 대한 상대적인 키포인트, 디스크립터, 마스크와 점수가 있습니다. 마스크는 이미지에서 키포인트가 있는 영역을 강조하는 역할을 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "]을 사용하여 예제의 배치를 만듭니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다, 취합 단계에서 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "배치 처리와 함께 전체 분할 모드에서 추론하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L179-L180", + "line": 179, + "endLine": 180, + "excerpt": "]을 사용하여 데이터 예제의 배치를 생성합니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다 collation 단계에서 매 배치안에서의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L222-L222", + "line": 222, + "endLine": 222, + "excerpt": "이제 이미지와 어노테이션 전처리 변환을 결합하여 예제 배치에 사용할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L193-L193", + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "나 디코더 기반의 모델도 이 작업에 사용될 수 있습니다. 이전에는 프롬프트의 맨 처음에 지시사항을 배치했습니다. 하지만 프롬프트의 맨 끝도 지시사항을 넣을 적절한 위치가 될 수 있습니다. 일반적으로 지시사항을 양 극단 중 하나에 배치하는 것이 더 좋습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L295-L295", + "line": 295, + "endLine": 295, + "excerpt": "을 gpu에 배치합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터셋 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L124-L125", + "line": 124, + "endLine": 125, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만드세요. 전체 데이터셋을 최대 길이로 패딩하는 것보다 배치마다 가장 긴 문장 길이에 맞춰 동적 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 생성합니다. 데이터세트의 최대 길이로 전부를 padding하는 대신, 데이터 정렬 중 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 padding하는 것이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L388-L388", + "line": 388, + "endLine": 388, + "excerpt": "또한, 예제를 묶어서 배치를 형성하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "]를 사용하여 예제로 쓸 배치를 생성하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "]는 훈련 입력 배치에 대한 손실을 계산합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L203-L203", + "line": 203, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 및 테스트 데이터셋에 대한 'dataloader'를 생성하여 데이터 배치를 반복할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "은 전체 배치 크기를 효과적으로 늘리세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "기에 멀티모달 안전 모델이 활용됩니다: 이들은 vlm의 입력과 출력을 필터링하기 위해 모델 전후에 배치됩니다. 이는 llm 안전 모델과 유사하지만 추가 이미지 입력을 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "퀀스로 평탄화합니다. 이때 저주파 성분(low-frequency components)이 우선적으로 배치되어, 핵심 정보가 손실되지 않도록 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "전체 컨텍스트와 128 토큰 슬라이딩 윈도우를 가지는 어텐션 레이어 교차 배치" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L81-L81", + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "self-attention과 cross-attention 블록을 교차(interleave) 배치" + } + ] + }, + { + "korean": "배치 샘플", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "일괄 처리", + "occurrences": 9, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 9, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "기본적으로 파이프라인은 여기에 나온 이유로 추론을 일괄 처리하지 않습니다. 간단히 설명하자면 일괄 처리가 반드시 더 빠르지 않고 오히려 더 느려질 수도 있기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L147-L147", + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "긴 입력이 잘리지 않고 일괄 처리되도록 최대 입력 길이를 설정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L196-L196", + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "일괄 처리" + } + ] + } + ] + }, + "batch normalization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "배치 놈", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "배치 정규화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + 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"docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "그 외 연산자들, **편향(biases), 드롭아웃(dropout), 활성화 함수(activations), 잔차 연결(residual connections)**이 여기에 해당합니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "사용자가 모델의 기능, 제한, 잠재적 편향 및 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있도록 저장소에 모델 카드를 추가하세요. 모델 카드는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L137-L137", + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "가중치와 편향의 열 방향 분할." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "층의 가중치와 편향)를 버리고 새로운" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "크 질문에 대한 답변이 간단한 단어, 숫자 또는 다중 선택 조합이어야 함을 의미합니다. 이를 통해 편향되지 않고, 정량화 가능하며, 모델에 의존하지 않는 평가가 가능합니다. (이는 심판 llm이 평가하는 자연어 답변 제출 방식과 대비됩니다)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "그 자체로 유용하지만 검색 평가를 위해 설계된 것이 아니며 실제 검색 시나리오에서 발생하는 분포적 편향과 복잡성을 포착하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제가 없는 벤치마크는 코드 검색과 같은 단일 도메인에 집중하는 등 범위가 너무 좁아 범용 모델 평가에 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L210-L211", + "line": 210, + "endLine": 211, + "excerpt": "🙂 잠재적 이점 ai 에이전트는 인간처럼 기분, 배고픔, 수면 상태, 타인에 대한 인식 편향 등에 의해 영향을 받지 않는다(물론 학습 데이터에 포함된 인간의 편향을 그대로 재생산할 수는 있다). 여러 기업들은 일관성을 ai 에이전트의 핵심 장점" + } + ] + }, + { + "korean": "편향 항", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "bounding box": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 20, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 18, + "documentCount": 8 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "검출 상자", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "경계 상자", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "이미지 속 객체의 경계 상자를 그리고 클래스를 예측하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L107-L107", + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "감지의 경우, 모델은 경계 상자 좌표를 토큰으로 출력합니다. 반면 분할의 경우, 모델은 감지 토큰과 분할 토큰을 출력합니다. 이러한 분할 토큰은 모든 분할된 픽셀 좌표가 아니라, 이러" + } + ] + }, + { + "korean": "바운딩 박스", + "occurrences": 18, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L259-L259", + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "딕셔너리들의 리스트를 입력으로 받습니다. 배치의 각 값은 개별 이미지에 대한 예상 클래스 레이블과 바운딩 박스 정보를 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "sam과 마찬가지로 모델은 입력으로 2차원 포인트 및 바운딩 박스를 사용할 때 더 좋은 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "로 이미지와 질문의 조합이고, 출력은 자연어로 된 답변입니다. 이러한 모델은 텍스트, 단어의 위치(바운딩 박스), 이미지 등 다양한 모달리티를 활용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "지와 프롬프트를 입력받습니다. 프롬프트는 이미지 내 객체의 2d 좌표(xy 좌표)나 객체를 둘러싼 바운딩 박스가 될 수 있습니다. 프롬프트 모드에서는 모델이 프롬프트가 가리키는 객체의 마스크만 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L21-L25", + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L166-L168", + "line": 166, + "endLine": 168, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 예측값의 바운딩 박스(bounding box)가 원본 이미지의 좌표와 상대적으로 동일한지 확인해야 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 " + } + ] + } + ] + }, + "backbone": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 15, + "documentCount": 7, 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gmentation)—을 단일 통합 모델로 처리할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 clip 모델을 백본으로 삼고, 고해상도 예측을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 확장성을 누리며, 백만 길이 시퀀스까지 실제 데이터에서 성능이 향상됩니다. 일반적인 시퀀스 모델 백본으로서 맘바는 언어, 오디오, 유전체학과 같은 여러 양식에서 최첨단 성능을 달성합니다. 언어 모델링에서 우리의 맘바-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정 헤드를 부착하는 새로운 설계 패러다임이 포함됩니다. 또한 기존 패치 채널 혼합 방법의 일반적인 문제인 노이즈가 있는 채널 상호작용을 효과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "n transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 분야 간의 차이에서 비롯되는데, 예를 들어 시각적 객" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L145-L146", + "line": 145, + "endLine": 146, + "excerpt": "vision-language model (vlm) smolvla는 vlm 백본으로 smolvlm2를 사용합니다. 이 모델은 다중 이미지 입력에 최적화되어 있으며, siglip 비전 인코더와 smollm2 언어 디코더로 구성됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "benchmark": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 139, + "documentCount": 40, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 42, + "documentCount": 30 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 96, + "documentCount": 9 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "벤치마크", + "occurrences": 139, + "documentCount": 40, + "bySource": { + "transformers": 42, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 96 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "중요 ner 벤치마크인 conll-2003으로 luke 평가하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "기 작업의 경우 최대 3gb/s의 전송 속도를 기대할 수 있습니다. 마지막으로, 트레이닝 설정에서 벤치마크 실행하기을 통해 최적의 'aio' 구성을 결정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L118-L118", + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": "이 벤치마크는 nvidia a10g tensor core gpu가 장착된 aws ec2 g5.2xlarge 인스턴스에서 측정된 결과입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "anding evaluation (glue)는 다양한 기존 nlu 작업에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. glue: a multi-task benchmark and analysis platform for natural language understa" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "toformer는 에너지, 교통, 경제, 날씨, 질병 등 5가지 실용적 응용 분야를 포괄하는 6개 벤치마크에서 38%의 상대적 개선으로 최첨단 정확도를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "업에 특히 적합합니다. 이는 인코더뿐만 아니라 디코더도 사전훈련되었기 때문입니다. 우리는 flue 벤치마크에서의 판별 작업 외에도 이 논문과 함께 공개하는 새로운 요약 데이터셋인 orangesum에서 barthez를 평가했습니다. 또한 이미 사전훈련된 다국어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "로컬 벤치마크 (a100-80gb, cpux12, ram 96.6gb, pytorch 2.2.0, os ubuntu 22.04)에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "모델로 로컬 벤치마크를 수행한 결과, 훈련 중 다음과 같은 속도 향상을 확인했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L131-L132", + "line": 131, + "endLine": 132, + "excerpt": "로컬 벤치마크(nvidia a10g, pytorch 2.3.1+cu121)에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "인하였습니다. 더해서 모델의 대화형 프로그램 합성 능력을 평가하기 위해 다회 대화 기반 프로그래밍 벤치마크(mtpb)를 개발했습니다. 이 벤치마크는 각 문제를 해결하기 위해 사용자와 모델 간 여러 단계의 대화를 거쳐 프로그램이 점진적으로 합성되는 과정을 요구" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 많은 계산 자원을 사용한 gpt보다 glue 자연어 이해 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 대규모 환경에서도 유효하며 더 적은 연산량으로 roberta와 xlnet과 비슷한 성능을 낼 수 있으며, 동일한 연산량을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "xaone 4.5는 이전 exaone 모델군으로부터 이어져 온 강력한 언어 처리 능력 덕분에 범용 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 달성함과 동시에, 동등 규모의 최신 sota 모델을 능가하는 문서 이해 능력과 한국 문화적 추론 능력을 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "를 채택해 총 236b 개의 파라미터를 갖고 추론 시 23b 개의 파라미터가 활성화됩니다. 다양한 벤치마크를 통한 성능 평가를 통해 k-exaone은 추론 능력, 에이전틱 작동 능력, 범용 지식, 다국어 이해, 그리고 긴 문맥 처리 능력을 증명했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 연구는 언어 이해, 추론 및 안전성에 대한 학술 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 제안합니다. grounding dino는 coco, lvis, odinw, refcoco/+/g 벤치마크를 포함한 세 가지 설정 모두에서 놀라운 성능을 보입니다. grounding dino는 coco 탐지 제로샷 전이 벤치마크에서 52.5 ap(averag" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "딩 및 프리필 성능을 달성하면서도, 지식, 수학, 지시 사항 따르기, 다국어 작업 전반에서 우수한 벤치마크 성능을 유지하는 모델이 탄생했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (175b)를 능가하며, llama-65b는 최고 수준의 모델인 chinchilla-70b와 palm-540b에 버금가는 성능을 보입니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "불리는 미세 조정된 llms은 대화 사용 사례에 최적화되었습니다. 우리의 모델은 테스트한 대부분의 벤치마크에서 오픈 소스 채팅 모델보다 성능이 뛰어나며, 유용성과 안전성에 대한 인적 평가를 바탕으로 비공개 소스 모델을 대체할 수 있는 적절한 대안이 될 수 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "aware input transformation)을 사용합니다. 우리는 자연어 이해를 위한 다양한 벤치마크에서 우리의 접근 방식의 효과를 입증합니다. 우리의 general task-agnostic 모델은 각 과제에 특별히 설계된 아키텍처를 사용하는 판별적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 상당한 차이(8-60%)로 능가합니다. 또한 최신의 강력한 patch-transformer 모델 벤치마크들을 메모리와 실행 시간을 크게 줄이면서(2-3배) 성능 면에서도 앞섭니다(1-2%)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "timesformer는 kinetics-400 및 kinetics-600을 포함한 여러 행동 인식 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했으며, 현재까지 보고된 가장 높은 정확도를 기록했습니다. 마지막으로, 3d 합성곱 네트워크와 비교했을 때, timesformer" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tvp가 2d tvg의 성능을 크게 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "로 사전 학습된 후, imagenet, cifar-100, vtab 등 다양한 중소형 이미지 인식 벤치마크에 적용하면 vision transformer(vit)는 최신 합성곱 신경망과 비교해 매우 우수한 성능을 발휘하면서도 훈련에 필요한 계산 자원을 상당히 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "something-something v2, moments in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "어 및 다중 작업 지도(multitask supervision)에 확장했을 때, 결과 모델은 표준 벤치마크에 잘 일반화되며, 미세 조정이 필요 없는 제로샷 전송 설정에서 이전의 완전히 지도된(fully-supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "nvlink 사용 시 훈련이 약 23% 더 빠르게 완료됨을 확인할 수 있습니다. 두 번째 벤치마크에서는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L253-L253", + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "벤치마크" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "문서를 강력히 추천합니다. 이 문서는 멋진 다이어그램을 포함하고 있으며, 다양한 하드웨어에서 여러 벤치마크와 프로파일러 출력을 설명하여 필요한 세부 사항을 모두 설명합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": " 비록 기본적인 양자화 기술이지만, 좋은 결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L533-L534", + "line": 533, + "endLine": 534, + "excerpt": " 프레임워크에서는 단일 에이전트 대신 여러 에이전트가 협력하여 작업을 해결합니다. 실제로 대부분의 벤치마크에서 더 우수한 성능을 보여줍니다. 성능이 향상되는 이유는 개념적으로 단순합니다. 많은 작업에서 모든 기능을 담당하는 범용 시스템보다는 특정 하위 작업에" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L225-L225", + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "인스턴스를 만들고, 다양한 벤치마크에서 질문을 모아 여러 유형의 과제를 제공하는 벤치마크로 비교했습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L71-L72", + "line": 71, + "endLine": 72, + "excerpt": "vlmevalkit은 비전 언어 모델에서 open vlm 리더보드의 벤치마크를 실행하기 위한 툴킷입니다. 또 다른 평가 도구는 lmms-eval로, hugging face hub에 호스팅된 데이터셋을 사용하여 선택한 huggin" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "nts에게 사고(thoughts)와 코드를 모두 구조화된 json 형식으로 생성하도록 하면, 여러 벤치마크에서 기존 방식보다 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 다양한 방법을 통해 대규모 모델을 축소하기 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 39, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "dabstep: 다단계 추론을 위한 데이터 에이전트 벤치마크" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L47-L48", + "line": 47, + "endLine": 48, + "excerpt": "와 비교한 openai gpt oss model들의 벤치마크 결과(openai제공)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 28, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "요약 – 여러분께 새로운 벤치마크, rteb(retrieval embedding benchmark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무엇인지, 곧 등장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "업적인 노력을 통해 어떻게 해소할 수 있는지를 살펴본 바 있습니다. imagenet이 크고 다양한 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 분야의 도약을 이끌었듯이, 우리는 커뮤니티 주도 로보틱스 데이터셋이 범용 로봇 정책을 위한 동일한 기초 역할을 할 수 있다고" + } + ] + }, + { + "korean": "성능 평가 기준", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "chain rule": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "연쇄 법칙", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "연쇄율", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "체인 룰", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "checkpoint": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 214, + "documentCount": 70, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 210, + "documentCount": 66 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "스냅샷", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "표 1은 벤치마크와 함께 공개하는 일부 데이터 세트의 스냅샷을 보여줍니다." + } + ] + }, + { + "korean": "저장점", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "체크포인트", + "occurrences": 213, + "documentCount": 69, + "bySource": { + "transformers": 210, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 27, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L96-L109", + "line": 96, + "endLine": 109, + "excerpt": "☐ 원본 리포지토리와 체크포인트를 사용하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "cnn/dailail 요약을 위해 google-bert/bert-base-uncased 체크포인트를 활용하여 encoderdecodermodel을 워밍업하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L809-L809", + "line": 809, + "endLine": 809, + "excerpt": "딥스피드는 기본 고정밀 fp32 가중치를 사용자 지정 체크포인트 최적화 파일(glob 패턴은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "체크포인트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "밀도 형식으로 hub에 저장되어 있는지 확실하지 않은 경우, huggingface hub에서 해당 체크포인트 config의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모든 공식 albert 체크포인트는 albert 커뮤니티 조직에서 확인하실 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "체크포인트는 멀티 토큰 마스크를 채우는데 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "모든 원본 bigbird 체크포인트는 google 조직에서 찾아볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L131-L132", + "line": 131, + "endLine": 132, + "excerpt": "체크포인트로 추론을 수행했을 때, 다음과 같은 속도 향상을 확인 했습니다. 코드:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "code llama 컬렉션에서 모든 원본 code llama 체크포인트를 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "의 codex를 뛰어넘는 성능을 기록했습니다. 학습된 사용된 라이브러리인 jaxformer와 모델 체크포인트는 오픈소스로 공개되었습니다: 이 https url에서 확인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L18-L19", + "line": 18, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델 체크포인트는 이곳에서 확인하세요. 이 모델은 saurabh dash과 ahmet üstün에 의해 기여 되었습니다. hugging face에서 이 코드의 구현은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "체크포인트가 비공개 처리되어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": ". 전체 훈련 과정 동안 복구 불가능한 손실 급증을 경험하거나 롤백을 수행한 적이 없습니다. 모델 체크포인트는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "을 어떤 아키텍처로 내보낼지 명시해야 합니다. 일단 hugging face 포맷으로 변환되면, 이 체크포인트들은 모든 electra 모델에서 불러올 수 있습니다. 즉, 판별 모델은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "사전 학습된 체크포인트를 활용해 시퀀스-투-시퀀스 모델을 초기화하는 것이 시퀀스 생성(sequence generation) 작업에 효과적이라는 점이 sascha rothe, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(msa) 단계를 수행하지 않습니다. 이는 esmfold 체크포인트가 완전히 \"독립적\"이며, 예측을 위해 알려진 단백질 시퀀스와 구조의 데이터베이스, 그리고 그와 관련 외부 쿼리 도구를 필요로 하지 않는다는 것을 의미합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "공개된 모든 모델 체크포인트는 huggingface 콜렉션에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "양자화된 버전을 포함한 공개된 모든 체크포인트는 huggingface 콜렉션에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "공개된 모든 모델 체크포인트는 huggingface 콜렉션에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 크기의 오픈 모델을 능가하며, 우리는 모델 개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "원본 체크포인트는 변환 스크립트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "gemma 3의 모든 원본 체크포인트는 gemma 3 릴리스에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "gemma 3n의 원본 체크포인트는 [gemma 3n][gemma3n-collection] 출시 페이지에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "모든 원본 gpt-2 체크포인트는 openai community 조직에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모든 원본 jamba 체크포인트는 ai21 조직에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "로 전부 로드할 수 있을 만큼의 충분한 cpu ram이 필요합니다. (가장 큰 버전의 모델이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트는 모델의 각 가중치의 일부를 포함하고 있기 때문에 모든 체크포인트를 ram에 로드해야 합니다) 65b 모델의 경우, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "fine-tuned chat models에서 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L37-L38", + "line": 37, + "endLine": 38, + "excerpt": "라마3 모델의 모든 체크포인트는 이곳에서 확인하세요. 원본 코드는 이곳에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "모든 원본 llama 체크포인트는 hugging face meta-llama 페이지에서 확인하실 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 다음 3가지 체크포인트를 공개했습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L190-L190", + "line": 190, + "endLine": 190, + "excerpt": "체크포인트를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L164-L164", + "line": 164, + "endLine": 164, + "excerpt": "사전 학습된 tvp-base의 체크포인트가 공개되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "객체를 분할할 수 있는 합성곱 신경망에서는 볼 수 없는 매우 흥미로운 능력을 보여줍니다. dino 체크포인트는 hub에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "스크립트는 openai 체크포인트에서 필요한 모든 매개변수를 자동으로 결정합니다. openai 변환을 수행하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "임워크로 작업하는 사용자가 모델을 사용할 수 있도록 하려면, pytorch 및 tensorflow 체크포인트를 모두 사용하여 모델을 변환하고 업로드하는 것이 좋습니다. 이 단계를 건너뛰어도 사용자는 다른 프레임워크에서 모델을 가져올 수 있지만, 🤗 transf" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L40-L41", + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "[!tip] *아키텍처(architecture)*는 모델의 골격을 의미하고 *체크포인트(checkpoint)*는 주어진 아키텍처에 대한 모델의 가중치를 의미합니다. 예를 들어, bert는 아키텍처이고 google-bert/bert-base" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미리 훈련된 인스턴스에서 간단하고 통일된 방식으로 초기화할 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "모든 구성 클래스에 docstring에 언급된 유효한 체크포인트가 적어도 하나 있는지 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "quark는 자체 체크포인트/설정 포맷를 가지고 있지만, 다른 양자화/런타임 구현체 (autoawq, 네이티브 fp8)와 호환되는 직렬화 레이아웃으로 모델을 생성하는 것도 지원합니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L254-L254", + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "체크포인트(checkpoint)에서 훈련 이어서 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "와 같은 모델의 체크포인트를 내보내려면 다음 명령을 실행하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "학생 구조, 증류 매개변수를 시도해보시고 결과를 보고하기를 권장합니다. 증류된 모델의 훈련 로그와 체크포인트는 이 저장소에서 찾을 수 있으며, 처음부터 훈련된 mobilenetv2는 이 저장소에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]가 정확도를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "🤗 hub에서 최근 사용 가능한 대부분의 대규모 언어 모델 체크포인트는 기본 버전과 지시(또는 채팅) 두 가지 버전이 제공됩니다. 예를 들어," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 체크포인트를 전역 변수로 선언하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L45-L46", + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "샷 이미지 분류를 지원하는 모델로 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 파이프라인을 인스턴스화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L48-L49", + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "장 간단하게 owl-vit 모델을 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 제로샷(zero-shot) 객체 탐지용 파이프라인을 인스턴스화합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "체크포인트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "훈련에서 체크포인트(checkpoints)를 저장할 위치를 지정합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L184-L189", + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": "] 클래스를 사용하는 것이 좋습니다. 이 클래스는 구성에 따라 주어진 체크포인트에서 올바른 아키텍처를 자동으로 추론하고 가져올 수 있습니다. 모델을 체크포인트에서 가져올 때 이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L229-L229", + "line": 229, + "endLine": 229, + "excerpt": "을 호출합니다. 최종 체크포인트를 hugging face hub에 업로드하려면" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "체크포인트를 사용하여 π0 모델을 fine-tuning하려면 다음 명령어를 실행하세요:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "사전학습된 체크포인트를 사용하지 않고, 아키텍처(사전학습된 vlm + action expert)부터 직접 학습하고 싶다면 다음과 같이 실행할 수 있습니다:" + } + ] + } + ] + }, + "classification": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 171, + "documentCount": 47, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 168, + "documentCount": 45 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "범주화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "분류", + "occurrences": 171, + "documentCount": 47, + "bySource": { + "transformers": 168, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L118-L118", + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": "brandnewbert의 응용 분야는 무엇인가요? 텍스트 분류인가요? 텍스트 생성인가요? 요약과 같은 seq2seq 작업인가요?" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "분류 작업에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "분류 및 객관식 문제를 위해 t5 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L107-L108", + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "]과 같이), 다른 하나는 이미지 분류에 적합한 것입니다([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "연결 시간분류(connectionist temporal classification, ctc)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드에서 모델 사용법을 확인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L55-L56", + "line": 55, + "endLine": 56, + "excerpt": "bart는 시퀀스 분류에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L99-L99", + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "bert 텍스트 분류 (다른 언어로)에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "al., 2020)의 성능을 능가하여 세 가지 트윗 nlp 작업(품사 태깅, 개체명 인식, 텍스트 분류)에서 이전 최신 모델보다 더 나은 성능을 보여주었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "의학 분야에서 biobert와 pubmedbert와 같이 광범위하게 연구되었습니다. 이들은 다양한 분류 기반의 생물의학 작업에서 큰 성공을 거두었지만, 생성 능력의 부족은 그들의 적용 범위를 제한했습니다. 본 논문에서는 대규모 생물의학 문헌을 사전 학습한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "당 논문에서는 ocr, 비디오 내 행동 인식, 지리적 위치 파악, 그리고 많은 종류의 세밀한 객체 분류 등 30개 이상의 다양한 기존 컴퓨터 비전 데이터셋에 대한 벤치마킹을 통해 이 접근 방식의 성능을 연구합니다. 이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드 (text classification task guide)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "]모델에 불러올 수 있다는 의미입니다. (단, 생성 모델에는 분류 헤드가 존재하지 않기 때문에, 해당 부분은 무작위로 초기화됩니다.)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "llama 모델을 텍스트 분류 작업에 적용하기 위한 프롬프트 튜닝 방법에 대한 노트북 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "자연어 이해는 텍스트 함의, 질문 응답, 의미 유사성 평가, 문서 분류와 같은 다양한 작업을 포함합니다. 비록 대규모의 레이블이 없는 텍스트 말뭉치가 풍부하기는 하지만, 이러한 특정 작업에 대한 학습을 위한 레이블된 데이터" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "이 모델은 시계열 분류와 시계열 회귀에도 사용될 수 있습니다. 각각 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "roberta를 활용한 kili 및 hugging face autotrain을 이용한 의견 분류에 관한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "airwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "1,536×1,536 해상도의 이미지를 다룰 수 있습니다. 이 모델은 imagenet-v2 이미지 분류, coco 객체 탐지, ade20k 의미론적 분할, kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "행동 인식 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 또한 transformer 기반의 비디오 이해 및 분류 논문에 많은 영감을 주었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "의존성이 필요하지 않으며, 이미지 패치를 순차적으로 입력받는 순수한 transformer가 이미지 분류 작업에서 매우 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 대규모 데이터로 사전 학습된 후, imagenet, cifar-100, vtab 등 다양한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우리는 이미지 분류에서 최근 성공을 거둔 순수 트랜스포머 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L195-L195", + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "태스크를 지정하고 이미지를 분류기에 전달하면 됩니다. 이미지는 인터넷 링크 또는 로컬 경로의 형태로 전달해주세요. 예를 들어 아래에 표시된 고양이는 어떤 종인가요?" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "텍스트 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "오디오 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또한 모델의 깊" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L316-L317", + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "텍스트 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "텍스트 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토큰 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "영상 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "ulary detection)를 수행합니다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(localization) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L82-L82", + "line": 82, + "endLine": 82, + "excerpt": "터셋과 위키 텍스트를 활용했으며, 인간 답변이 전문가 제공 또는 고품질 사용자 응답임을 확인하여 오분류를 최소화하고 데이터셋 신뢰성을 높였습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L265-L266", + "line": 265, + "endLine": 266, + "excerpt": " 작업 스위트(suite)에서 평가합니다. 이 작업들은 픽-앤-플레이스, 쌓기(stacking), 분류(sorting)를 포함하며, 분포 내(in-distribution) 및 분포 외(out-of-distribution) 객체 구성 모두를 다룹니다. so" + } + ] + }, + { + "korean": "카테고리화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "collective": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "집합 통신", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "computational graph": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "계산 그래프", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, 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"documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "적인 작업에서 실험을 수행했습니다. 실험 결과, 우리의 방법인 swin2sr은 swinir의 훈련 수렴성과 성능을 향상시킬 수 있으며, \"aim 2022 challenge on super-resolution of compressed image and vi" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L170-L170", + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "도 전체 gpu 메모리를 거의 다 차지하는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 배치 크기가 클수록 모델 수렴 속도가 빨라지고 최종 성능이 향상되는 경우가 많습니다. 그래서 이상적으로는 gpu 제한이 아닌 우리 모델의 요구사항에 맞게 배치 크기를 조정하려고 합니" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "로 활성화하기 때문에 유사한 파라미터 밀집 모델보다 추론 속도가 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용이 필요합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L52-L53", + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": " 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서 시작해 점진적으로 의미 있는 모터 동작 시퀀스로 수렴해 나가는 디노이징(denoising) 과정을 거칩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L271-L272", + "line": 271, + "endLine": 272, + "excerpt": "이 결합되어 잠재적으로 해로운 결과를 낳을 수 있으며, 이는 사전에 방지하기가 어렵다(이는 도구적 수렴(instrumental convergence)과 페이퍼클립 극대화(paperclip maximizer) 문제와 유사하다). 또한 ai 에이전트가 기존" + } + ] + }, + { + "korean": "수렴 상태", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "수렴점", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "convolution": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 25, + "documentCount": 12, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 25, + "documentCount": 12 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "컨볼루션", + "occurrences": 7, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "컨볼루션 (convolution)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "attention 헤드들을 대체하여 로컬 종속성을 직접 모델링하기 위해 새로운 span 기반 동적 컨볼루션을 제안합니다. 새로운 컨볼루션 헤드와 나머지 self-attention 헤드들이 결합하여 글로벌 및 로컬 문맥 학습에 더 효율적인 혼합 어텐션 블록을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-time) 아키텍처가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비" + } + ] + }, + { + "korean": "합성곱", + "occurrences": 18, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 18, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L316-L316", + "line": 316, + "endLine": 316, + "excerpt": "의 특정 차원에서 최댓값이나 평균값을 취하여 더 작은 행렬로 줄이는 연산입니다. 풀링 계층은 주로 합성곱 계층 사이에 위치하여 특징 표현을 다운샘플링 하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델은 입력 토큰들의 지역적 의존성을 더 잘 학습하기 위해 첫 번째 트랜스포머 층과 함께 추가적인 합성곱 층을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin tra" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 공간과 시간에 걸쳐 셀프 어텐션만을 사용하는 합성곱이 없는(convolution-free) 비디오 분류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 transformer 아키" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특징을 추출하는 데 시간이 오래 걸리고 그만큼 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "former 인코더를 imagenet에서 성공적으로 훈련시킨 첫 번째 논문으로, 기존의 잘 알려진 합성곱 신경망(cnn) 구조와 비교해 매우 우수한 결과를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "nts in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "합성곱과 선형 레이어의 경우 순방향에 비해 역방향에서는 2배의 플롭스가 필요하므로 일반적으로 2배 정도 느리게 변환됩니다(역방향의 경우 사이즈가 부자연스럽기 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정" + } + ] + }, + { + "korean": "합성곱 연산", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "convolutional neural network": { + "unsupportedVariants": [ + "CNN" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 11, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 7 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "컨볼루션 신경망", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + } + ] + }, + { + "korean": "합성곱 네트워크", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "서 최첨단 결과를 달성했으며, 현재까지 보고된 가장 높은 정확도를 기록했습니다. 마지막으로, 3d 합성곱 네트워크와 비교했을 때, timesformer는 더 빠르게 학습할 수 있으며, 약간의 정확도 저하를 감수하면 테스트 효율성이 크게 향상되고, 1분 이상의 긴 비" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + } + ] + }, + { + "korean": "합성곱 신경망", + "occurrences": 8, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 8, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transfo" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특징을 추출하는 데 시간이 오래 걸리고 그만큼 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 합니다. 효율적" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "former 인코더를 imagenet에서 성공적으로 훈련시킨 첫 번째 논문으로, 기존의 잘 알려진 합성곱 신경망(cnn) 구조와 비교해 매우 우수한 결과를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "nts in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + } + ] + } + ] + }, + "cross-entropy": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "교차 엔트로피", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "교차 엔트로피 손실", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + 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"occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L442-L442", + "line": 442, + "endLine": 442, + "excerpt": "다. 이것이 위의 두 다이어그램에서 어텐션 점수가 비어 있는 이유입니다 (즉, 0 확률을 가짐). 인과 언어 모델링에 대한 빠른 요약은 illustrated self attention 블로그를 참조할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "인과 언어 모델링 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "gpt는 인과 언어 모델링(causal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + } + ] + }, + { + "korean": "인과적 언어 모델링", + "occurrences": 9, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 9, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "인과적 언어 모델링과 디코더 모델을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "인과적 언어 모델링(causal language modeling)을 목적으로 학습된 언어 모델은 일련의 텍스트 토큰을 입력으로 사용하고, 그 결과로 다음 토큰이 나올 확률" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "인과적 언어 모델링 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "biogpt는 인과적 언어 모델링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "인과적 언어 모델링 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "언어 모델링은 인과적 언어 모델링과 마스크드 언어 모델링, 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이 가이드에서는 인과적 언어 모델링을 설명합니다. 인과 언어 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다" + } + ] + } + ] + }, + "chain of thought": { + "unsupportedVariants": [ + "CoT" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 16, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "사고 과정", + "occurrences": 10, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L565-L565", + "line": 565, + "endLine": 565, + "excerpt": "에이전트와 대화하고 멋진 gradio 인터페이스에서 그 사고 과정을 시각화하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "구조화된 출력을 사용하면, llm이 사고 과정과 코드를 명확하게 json 형식으로 생성하도록 유도할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L385-L386", + "line": 385, + "endLine": 386, + "excerpt": "훈련 시: 훈련용 예제를 포맷할 때는 일반적으로 최종 메시지에 사고 과정(chain of thought)을 포함하고 싶을 것입니다. 이를 위한 올바른 위치는" + } + ] + }, + { + "korean": "생각의 사슬", + "occurrences": 6, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "고급 프롬프팅 기법: 퓨샷(few-shot) 프롬프팅과 생각의 사슬(chain-of-thought, cot) 기법" + } + ] + }, + { + "korean": "연쇄 추론", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "channel": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 23, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 18, + "documentCount": 8 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "채널", + "occurrences": 23, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 18, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "채널 (channel)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L136-L136", + "line": 136, + "endLine": 136, + "excerpt": " 텐서 형태의 픽셀 값을 받습니다. 이미지 프로세서는 이미지를 바로 이 픽셀 값 텐서(배치 크기, 채널 수, 높이, 너비)로 변환하는 역할을 합니다. 이 과정에서 모델이 요구하는 크기로 이미지를 조절하고, 픽셀 값 또한 모델 기준에 맞춰 정규화하거나 재조" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "conda 채널에서 설치할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "(i) 시계열을 하위 시리즈 수준의 패치로 분할하여 트랜스포머의 입력 토큰으로 사용 (ii) 각 채널이 모든 시리즈에 걸쳐 동일한 임베딩과 트랜스포머 가중치를 공유하는 단일 단변량 시계열을 포함하는 채널 독립성. 패칭 설계는 자연스럽게 세 가지 이점을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "(채널별 스케일링)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "eetq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 faste" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L161-L163", + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": "를 준비해 보겠습니다. 기본값으로, 이미지 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "간 동안 비활성 상태일 경우 연결을 끊고, 필요할 때 재개합니다. 이 때문에 즉각적인 푸시 알림은 채널이 이미 닫혀 있기 때문에 놓칠 수밖에 없습니다. 실제로 클라이언트가 필요에 따라 연결과 도구 목록을 새로고침하는 것이 훨씬 간단합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L376-L376", + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "openai gpt oss는 출력에서 \"채널(channel)\" 개념을 사용합니다. 대부분의 경우 최종 사용자에게 보내지 않는 것(예: chain of thought)을 포함하는 \"analysis\"" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "합니다. 공정성 유지를 위해 모든 관리자는 해당 데이터셋으로 훈련된 모델을 공개하지 않으며, 공개 채널을 통한 테스트만 수행하기로 약속하여 특정 기업이나 개인이 부당한 이점을 얻지 않도록 합니다." + } + ] + } + ] + }, + "chunk": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 28, + 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"path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L185-L185", + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "토크나이저는 입력을 리스트 형태로도 받을 수 있으며, 텍스트를 패딩하고 잘라내어 일정한 길이의 묶음을 반환할 수도 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L147-L147", + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "로 정의된 길이로 연결된 시퀀스를 여러 개의 짧은 묶음으로 나눕니다. 이 값은 최대 입력 길이와 gpu ram을 고려해 충분히 짧아야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 이미지를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 \"강아지가 있어?\"라고 물어봐서 주어진 이미지 묶음에서 강아지가 있는 모든 이미지를 받아볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L34-L35", + "line": 34, + "endLine": 35, + "excerpt": "텍스트를 작은 묶음(chunk)으로 쪼개는 것은 보기보다 어려운 작업이며, 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어," + } + ] + }, + { + "korean": "조각", + "occurrences": 9, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 9, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L604-L604", + "line": 604, + "endLine": 604, + "excerpt": "메서드는 체크포인트를 허브에 빠르고 효율적으로 업로드하는 방법입니다. 아래에 작은 코드 조각이 붙여져 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L616-L616", + "line": 616, + "endLine": 616, + "excerpt": "스마트 gpu 메모리 관리 시스템으로 메모리 조각화를 최소화하여 더 큰 모델과 데이터 배치에 맞출 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": " 사용하는 병렬화 기법으로, 동일한 모델 구성이 여러 번 복제되며 각 인스턴스는 서로 다른 데이터 조각을 받습니다. 모든 인스턴스는 병렬로 처리를 수행하며, 각 훈련 단계가 끝난 후 결과를 동기화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md#L24-L26", + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "] 객체를 반환하는 것 외에는 반복 학습에서 어떤 것도 변경할 수 없는 \"읽기 전용\" 코드 조각입니다. 반복 학습에 변경이 필요한 사용자 정의 작업이 필요한 경우, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L195-L195", + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "입력 토큰과 이미지 조각(segment) 사이의 유사성을 시각화 시키는 방법에 대한 노트북. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L215-L215", + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2에서 a2를 전송받아 모델의 모든 조각을 하나로 모읍니다." + } + ] + }, + { + "korean": "청크", + "occurrences": 7, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L301-L301", + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L221-L221", + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "파이프라인 청크 배치 처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L49-L50", + "line": 49, + "endLine": 50, + "excerpt": "모델의 시퀀스에 대한 펄플렉서티를 계산할 때, 수월하지만 차선책은 시퀀스를 청크로 쪼개고 분해된 각 부분의 로그 우도 값을 독립적으로 합산하는 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "llm으로부터 청크가 도착하면, 메서드는 청크 처리를 반복합니다. 각 청크는 즉시 반환되며, 그런 다음 완전한 텍스트 응답과 모든 도구 호출을 재구성합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": " 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용이 필요합니다." + } + ] + } + ] + }, + "classification token": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "[CLS] 토큰", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": " 차이점은 텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": " 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 벡터 시퀀스를 표준 transformer 인코더" + } + ] + }, + { + "korean": "분류 토큰", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "code agent": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "코드 에이전트", + "occurrences": 6, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L610-L610", + "line": 610, + "endLine": 610, + "excerpt": "코드 에이전트가 작동하는 방법에 대한 설명" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "🧑‍💻 코드 에이전트의 완전한 지원:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "코드 에이전트(code agents)" + } + ] + } + ] + }, + "computer vision": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 25, + "documentCount": 18, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 22, + "documentCount": 15 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "컴퓨터 비전", + "occurrences": 25, + "documentCount": 18, + "bySource": { + "transformers": 22, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "작업별 파이프라인은 오디오, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "컴퓨터 비전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "최신 컴퓨터 비전 시스템은 미리 정해진 고정된 객체 카테고리 집합을 예측하도록 훈련됩니다. 이러한 제한된 형태의 지도는 다른 시각적 개념을 지정하기 위해 추가적인 라벨링" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "을 위해 설계된 다층 퍼셉트론(mlp) 모듈로만 구성된 경량 신경망 아키텍처입니다. 우리의 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 mlp-mixer 모델의 성공에서 영감을 받았습니다. 우리는 vision mlp-mixer를 시계열에 적용하는 데 따르는 과제를 보여주고, 정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문은 swin transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 분야 간의 차이에서 비롯되는데, 예를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "transformer 아키텍처는 자연어 처리 작업에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나, 컴퓨터 비전 분야에서의 적용은 여전히 제한적입니다. 비전에서 어텐션 메커니즘은 종종 합성곱 신경망(cnn)과 결합하여 사용되거나, 전체 구조를 유지하면서 합성곱 신" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]을 사용하면 언어, 컴퓨터 비전, 오디오 및 멀티모달 태스크에 대한 추론을 위해 hub의 어떤 모델이든 쉽게 사용할 수 있습니다. 특정 분야에 대한 경험이 없거나, 모델을 이루는 코드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "컴퓨터 비전(cv)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "작업입니다. 이는 이미지 유사성 및 이미지 검색 등 다양한 사용 사례가 있습니다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "컴퓨터 비전을 위한 지식 증류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 한 장면의 단일 이미지에서 장면의 깊이 정보를 예측하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 즉, 단일 카메라 시점의 장면에 있는 물체의 거리를 예측하는 과정입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L21-L25", + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "객체 탐지는 이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "vision: 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업 지원을 추가합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "앞서 살펴본 바와 같이, vlm은 전통적인 컴퓨터 비전 작업에 대한 일반화를 가능하게 합니다. 이제 모델은 이미지와 개방형 텍스트와 같은 다양한 프롬프트를 입력받아, 감지, 분할을 위한 지역화 토큰이 포함된" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "게 해소할 수 있는지를 살펴본 바 있습니다. imagenet이 크고 다양한 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 분야의 도약을 이끌었듯이, 우리는 커뮤니티 주도 로보틱스 데이터셋이 범용 로봇 정책을 위한 동일한 기초 역할을 할 수 있다고 믿습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "컴퓨터 시각", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "context": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 79, + "documentCount": 38, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 61, + "documentCount": 32 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "문맥", + "occurrences": 30, + "documentCount": 18, + "bySource": { + "transformers": 27, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L284-L285", + "line": 284, + "endLine": 285, + "excerpt": "셀프 어텐션 레이어는 입력 토큰 간의 문맥적 관계를 이해할 수 있게 해 주기 때문에 대규모 언어 모델의 핵심 요소입니다. 하지만 셀프 어텐션 레이어의 최대 gpu 메모리 소비는 입력 토큰의 수(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "와 다릅니다. 임베딩은 문맥에 독립적(각 토큰마다 하나의 임베딩 벡터)이고, 은닉 상태는 문맥에 의존적(토큰 시퀀스마다 하나의 은닉 상태)입니다. 임베딩 행렬은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "델을 소개합니다. 최근의 다른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "*command-r은 검색 증강 생성(rag)이나 외부 api 및 도구 사용과 같은 긴 문맥 작업에 최적화된 생성 모델입니다. 이 모델은 rag 애플리케이션을 위한 최고 수준의 통합을 제공하고 기업 사용 사례에서 뛰어난 성능을 발휘하기 위해 우" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "니다. 새로운 컨볼루션 헤드와 나머지 self-attention 헤드들이 결합하여 글로벌 및 로컬 문맥 학습에 더 효율적인 혼합 어텐션 블록을 구성합니다. 우리는 bert에 이 혼합 어텐션 설계를 적용하여 convbert 모델을 구축했습니다. 실험 결과," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L28-L31", + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": "dbrx는 신중하게 선별된 12t 토큰의 데이터로 사전 학습되었으며, 최대 문맥 길이는 32k 토큰입니다. 이 데이터는 토큰 대비 mpt 계열 모델 학습에 사용된 데이터보다 최소 2배 이상 더 좋은 것으로 추정됩니다. 이 새로운 데" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "으로 소개된 방식이 같은 모델 크기, 데이터, 연산량을 가진 bert모델로 학습한 결과를 압도하는 문맥 표현 학습을 할 수 있다는 것을 확인했습니다. 특히 작은 모델에서 성능 향상이 두드러지며, 예를 들어 gpu 한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "tion)*을 3:1 비율로 연결한 hybrid attention 구조를 채택했습니다. 또한 전체 문맥을 더 잘 이해할 수 있도록 global attention에서 rope를 사용하지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "를 통해 k-exaone은 추론 능력, 에이전틱 작동 능력, 범용 지식, 다국어 이해, 그리고 긴 문맥 처리 능력을 증명했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "주어진 문맥과 질문에 따라 올바른 대답하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는 추출형 질의 응답(extractive question answering)으로 문제를 처리합니다. 문맥은 o" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전체 시퀀스에 대한 문맥적 이해가 필요한 작업에 적합하며, bert가 그 예에 해당합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "추출적(extractive) 질의 응답: 주어진 문맥에서 답변을 추출합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L80-L81", + "line": 80, + "endLine": 81, + "excerpt": "에 대한 의미 있는 문맥 독립적 표현을 배우는 것 보다 단어" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": " rag)은 대규모 언어 모델의 능력과 외부 지식 검색을 결합하여 더 정확하고 사실에 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자 쿼리에 답변을 제공하되, 지식 베이스에서 검색된 정보에 기반하여 답변하는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": " 일본어 위키백과 문서를 기반으로 인간이 주석 처리한 39,696개의 질문-답변 쌍으로 구성되며, 문맥의 88.7%는 선별된 고품질 문서에서 추출되었습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "컨텍스트", + "occurrences": 49, + "documentCount": 25, + "bySource": { + "transformers": 34, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 13 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L479-L479", + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "쿼리에 응답하기 전에 문서의 코퍼스를 검색하여 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모델은 제한된 컨텍스트 크기 이상으로 지식 기반을 크게 확장할 수 있습니다. rag 모델에 대한 우리의 권장 사항은 템플릿이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L262-L262", + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "컨텍스트 매니저를 사용하면 모델을 더 빠르게 초기화할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L295-L295", + "line": 295, + "endLine": 295, + "excerpt": "요약하자면, 기본 셀프 어텐션 알고리즘은 큰 입력 컨텍스트에 대해 매우 과도한 메모리 사용을 요구하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": ")이라고 합니다. 16k 토큰 길이로 훈련되었지만, 최대 100k 토큰까지 안정적으로 생성하며 긴 컨텍스트도 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "더 긴 128k 컨텍스트와 낮은 가격" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 다양성을 아우르는 2억 5천만 개의 단백질 시퀀스에서 추출한 860억 개의 아미노산에 대해 심층 컨텍스트 언어 모델을 비지도 학습으로 훈련합니다. 그 결과 모델은 그 표현에서 생물학적 속성에 대한 정보를 포함합니다. 이 표현은 시퀀스 데이터만으로 학습됩니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "0을 기반으로 몇 가지 핵심 개선 사항을 적용했습니다. 어휘 크기를 153,600으로 확장했으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 256k 토큰까지 지원합니다. 또한 mtp(multi-token prediction) 메커니즘을 도입해 모델 성능을 한층 더 높였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 사용하는 점, 128k 토큰의 더 긴 컨텍스트 길이를 지원하는 점, 그리고 고해상도 이미지나 정사각형이 아닌 종횡비의 이미지에서 정보가 사라지는 것을 방지하기 위해 고해상도 이미지를 \"패닝 및 스캐" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "프 어텐션 레이어 1개마다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k 토큰까지 지원합니다. 비전 모달리티에서는 mobilenet v5를 비전 인코더로 도입하여 기본 해상도를 768x768 픽셀로 처리합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리 능력(256k 토큰)을 모두 활용하는 것을 목표로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L50-L51", + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "]로 생성하는 방법을 보여줍니다. 또한 일부 llama 4 변형이 최대 1천만 토큰의 컨텍스트 길이를 갖기 때문에, 매우 긴 컨텍스트 생성을 활성화하기 위해 올바른 속성을 토글하는 방법을 보여주는 예시도 추가했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "개념이 없습니다 (우리는 단순히 컨텍스트의 마지막 값을 디코더의 초기 입력으로 사용합니다)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "트(단어 기반) 입력 구성 요소 모두에 통합하는 것을 방식입니다. 이 프롬프트는 추가적인 시공간적 컨텍스트를 제공함으로써 모델이 비디오 내 이벤트 시점의 예측 정확도를 높입니다. 이 접근 방식은 3d 시각적 입력 대신 2d 입력을 사용합니다. 3d 입력은 보" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델의 컨텍스트 크기가 정해져있지 않다면, 아래와 같이 시퀀스를 자동 회귀적으로 분해하고 각 단계에서 선행 하는 전체 시퀀스를 조건부 확률에 넣어 모델의 펄플렉서티를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "매개변수는 전체 시퀀스 길이로, 컨텍스트 길이와 예상 생성 길이를 포함해야 합니다. 안전하게 사용하기 위해 더 큰 값으로 설정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "swag 데이터 세트의 'regular' 구성으로 bert를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L290-L290", + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "프롬프트의 시작 부분이나 맨 끝에 지시사항을 배치하세요. 대규모 컨텍스트를 다룰 때, 모델들은 어텐션 복잡도가 2차적으로 증가하는 것을 방지하기 위해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L807-L808", + "line": 807, + "endLine": 808, + "excerpt": "컨텍스트 관리자를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "컨텍스트 윈도우 제약: 검색된 문서는 모델의 컨텍스트 윈도우 크기에 맞춰야 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "니다. 이 모델에서 흥미로운 점은, 현재까지 가장 작은 멀티모달 모델 중 하나이며, 128k 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있으며, 140개 이상의 언어를 지원한다는 점입니다! 이 모델은 gemma 3 모델 패밀리의 일부로, 가장 큰 모델은 당시 chatbo" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L213-L213", + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 매핑하는 유사하지만 다른 논리의 다른 버전 등을 포함하여 파일 수가 폭발적으로 증가할 것입니다. 컨텍스트는 현재 및 미래 토큰 카디널리티에서 허용되는 컨텍스트 윈도우에 논리적으로 맞지 않는 단계에 도달할 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "각 어텐션 레이어는 128k 컨텍스트에 rope 사용" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L114-L114", + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "데이터셋은 4118개 이상의 프랑스어 퀴즈 질문-답변 쌍으로 구성되며, 각 항목에는 관련 위키백과 컨텍스트가 포함됩니다. 데이터 정확성과 품질을 위해 데이터셋의 일부를 수동으로 검증했습니다." + } + ] + } + ] + }, + "crop": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "자르기", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "를 토큰화하고 시퀀스가 distilbert의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 자르기 위한 전처리 함수를 생성하세요:" + } + ] + }, + { + "korean": "크롭", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L386-L386", + "line": 386, + "endLine": 386, + "excerpt": "자는 다음과 같은 평가 전략을 사용합니다. 테스트 영상에서 여러 클립을 선택하고 그 클립에 다양한 크롭을 적용하여 집계 점수를 보고합니다. 그러나 이번 튜토리얼에서는 간단함과 간결함을 위해 해당 전략을 고려하지 않습니다." + } + ] + } + ] + }, + "DAG": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "방향성 비순환 그래프", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "비순환 방향 그래프", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "유향 비순환 그래프", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 같은 일부 콜레이터는 형성된 배치에 (무작위 마스킹과 같은) 일부 무작위 데이터 증강도 적용합니다. 사용 예시는 예제 스크립트나 예제 노트북에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L178-L179", + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": " 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L183-L186", + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다... 이 라이브러리는 변환을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + } + ] + }, + { + "korean": "데이터 확장", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "data 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"transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "데이터 병렬화 (dataparallel)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "데이터 병렬화" + } + ] + } + ] + }, + "dataloader": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "데이터 적재기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "데이터로더", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 메소드에 전달하는 것입니다. 여기에는 훈련 및 평가 데이터로더, 모델 및 옵티마이저가 포함됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]는 훈련 데이터로더를 생성합니다." + } + ] + } + ] + }, + "dataset": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 455, + "documentCount": 74, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 305, + "documentCount": 62 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 149, + "documentCount": 11 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "데이터 세트", + "occurrences": 200, + "documentCount": 28, + "bySource": { + "transformers": 183, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 16 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L197-L198", + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "은 mrpc 데이터 세트에서 미세 조정되어 문장 쌍을 패러프레이즈인지 아닌지를 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "네! 이 방법은 채팅 템플릿을 모델이 훈련 중에 보는 토큰과 일치하도록 하는 좋은 방법입니다. 데이터 세트에 대한 전처리 단계로 채팅 템플릿을 적용하는 것이 좋습니다. 그 후에는 다른 언어 모델 훈련 작업과 같이 계속할 수 있습니다. 훈련할 때는 일반적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "새로운 데이터 세트와 언어로 dialogpt 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "스트 표현의 품질을 평가하는 벤치마크입니다. xnli는 multinli를 기반으로 한 크라우드소싱 데이터 세트입니다: 텍스트 쌍은 15개 언어(영어 같은 고자원 언어부터 스와힐리어 같은 저자원 언어까지)에 대해 텍스트 함의 어노테이션으로 레이블링됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "접근합니다. 하지만 새로운 클래스를 추가하거나 보다 복잡한 질의를 처리하려면, 해당 내용을 포함한 데이터 세트로 모델을 다시 훈련해야 하므로 비용이 많이 듭니다. 이에 본 논문에서는 테스트 시점에 텍스트나 이미지로 구성된 임의의 프롬프트만으로 이미지 분할을 수행" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 이 모델은 제로샷 설정에서 많은 다운스트림 작업을 수행할 수 있게 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tvp가 2d tvg의 성능을 크게 향상시키고(예" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L80-L81", + "line": 80, + "endLine": 81, + "excerpt": "wikitext-2 데이터 세트를 가져오고 몇 가지 슬라이딩 윈도우 전략을 사용해 펄플렉서티를 계산해보겠습니다. 이 데이터 세트는 크기가 작고 포워드 패스 한 번만 수행하기 때문에 전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L93-L96", + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "예제 스크립트는 🤗 datasets 라이브러리에서 데이터 세트를 다운로드하고 전처리합니다. 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트에서 wav2vec2를 미세 조정하여 오디오를 텍스트로 변환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트를 wav2vec2로 미세 조정하여 화자의 의도를 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L75-L76", + "line": 75, + "endLine": 76, + "excerpt": " 🤗 hub에서 찾을 수 있는 전처리된 docvqa의 작은 샘플을 사용합니다. docvqa의 전체 데이터 세트를 사용하고 싶다면, docvqa homepage에 가입 후 다운로드 할 수 있습니다. 전체 데이터 세트를 다운로드 했다면, 이 가이드를 계속 진행하기 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "food-101 데이터 세트에서 vit를 미세 조정하여 이미지에서 식품 항목을 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "에 대한 정보(예: 고양이가 어떻게 생겼는지)를 포함할 수도 있습니다. 따라서 이러한 출력은 특정 데이터 세트에 대한 새로운 분류기를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "distilgpt2 모델을 eli5 데이터 세트의 r/askscience 하위 집합으로 미세 조정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "분할 기반 모델입니다. 이 모델은 100만 개의 이미지와 11억 개의 마스크를 포함하는 sa-1b 데이터 세트로 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "eli5 데이터 세트에서 r/askscience 부분을 사용해 distilroberta 모델을 미세 조정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "swag 데이터 세트의 'regular' 구성으로 bert를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추출적 질의 응답을 하기 위해 squad 데이터 세트에서 distilbert 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "sceneparse150 데이터 세트를 이용해 segformer 미세 조정하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "wnut 17 데이터 세트에서 distilbert를 파인 튜닝하여 새로운 개체를 탐지합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L187-L187", + "line": 187, + "endLine": 187, + "excerpt": "]에 훈련 인수를 전달하세요. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, data collator 및" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "ucf101 데이터 세트의 하위 집합을 통해 videomae 모델을 미세 조정하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "먼저 yelp 리뷰 데이터 세트를 로드합니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "허깅 페이스 설명서가 포함된 데이터 세트를 불러와 검색에 사용할 준비를 해보겠습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "구조화된 데이터의 균형: 이러한 작업은 구조화된 데이터를 탐색하고 비구조화된 데이터로 캡처된 여러 데이터 세트와 문서를 이해하기 위한 고급 데이터 분석 기술이 필요합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "데이터 집합", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L1150-L1150", + "line": 1150, + "endLine": 1150, + "excerpt": "불가능할 경우 기존 예제를 사용하여 문제를 재현할 수 있는 표준 및 사용자 지정이 아닌 데이터 집합을 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "이제 데이터 집합을 살펴볼게요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + } + ] + }, + { + "korean": "데이터셋", + "occurrences": 233, + "documentCount": 46, + "bySource": { + "transformers": 104, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 129 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L606-L606", + "line": 606, + "endLine": 606, + "excerpt": "치가 있습니다. 모델 카드는 체크포인트의 특성을 강조해야 합니다. 예를 들어 이 체크포인트는 어떤 데이터셋에서 사전 훈련/세부 훈련되었는지? 이 모델은 어떤 하위 작업에서 사용해야 하는지? 그리고 모델을 올바르게 사용하는 방법에 대한 몇 가지 코드도 포함해야" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L160-L160", + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": " 고정(freeze)하고, 출력층을 새롭게 추가된 모델 헤드로 교체한 뒤, 해당 모델 헤드를 목표 데이터셋에 맞게 학습시키는 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "함수, 훈련 인수, 훈련 및 테스트 데이터셋, 그리고 평가 함수를 사용하여 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L144-L144", + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "우선 food101 데이터셋의 일부만 샘플로 불러와서 시작하겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "데이터 콜레이터는 데이터셋 요소들의 리스트를 입력으로 사용하여 배치를 형성하는 객체입니다. 이러한 요소들은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L55-L57", + "line": 55, + "endLine": 57, + "excerpt": "전체 데이터셋을 순회하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "때문입니다. 우리는 flue 벤치마크에서의 판별 작업 외에도 이 논문과 함께 공개하는 새로운 요약 데이터셋인 orangesum에서 barthez를 평가했습니다. 또한 이미 사전훈련된 다국어 bart의 사전훈련을 barthez의 말뭉치로 계속 진행하였으며, 결" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "어난 성능을 발휘합니다. 또한 성능 향상은 주로 웹에서 수집한 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으로 데이터셋의 규모를 키우는 방식으로 이루어졌는데, 이는 최적의 지도 학습 방식이라고 보기 어렵습니다. 본 논문에서는 blip이라는 새로운 vlp 프레임워크를 제안" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "다. 이미지와 캡션을 맞추는 간단한 사전 학습 작업이, 인터넷에서 수집한 4억 쌍의 이미지-텍스트 데이터셋에서 sota 수준의 이미지 표현을 처음부터 효율적이고 확장 가능하게 학습하는 방법임을 확인할 수 있습니다. 사전 훈련 후, 자연어는 학습된 시각적 개념" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L28-L31", + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": "mpt 계열 모델 학습에 사용된 데이터보다 최소 2배 이상 더 좋은 것으로 추정됩니다. 이 새로운 데이터셋은 데이터 처리를 위한 apache spark™와 databricks 노트북, 그리고 데이터 관리와 거버넌스를 위한 unity catalog를 포함한 d" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": "한 번의 전방 연산으로 예측하여 장기 시퀀스 예측의 추론 속도를 크게 향상시킵니다. 4개의 대규모 데이터셋에 걸친 광범위한 실험은 informer가 기존 방법들을 크게 능가하며 lstf 문제에 새로운 해결책을 제공함을 보여줍니다.*" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (175b)를 능가하며" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "lama-v2-7b-guanaco\" 모델을 4-bit qlora로 미세 조정하고 pdf에서 q&a 데이터셋을 생성하는 방법에 대한 노트북입니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "사용자 정의 데이터셋(영수증 이미지 -> json)에 대해 paligemma를 미세 조정하는 방법과 추론에 대한 데모 노트북은 이곳에서 찾을 수 있습니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 패치 채널 혼합 방법의 일반적인 문제인 노이즈가 있는 채널 상호작용을 효과적으로 처리하고 다양한 데이터셋에 걸쳐 일반화하기 위한 하이브리드 채널 모델링 접근법을 제안합니다. 추가로, 중요한 특성을 우선시하기 위해 백본에 간단한 게이트 주의 메커니즘을 도입합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "측 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성능을 달성했습니다. 한 데이터셋에서 마스크된 사전 훈련 표현을 다른 데이터셋으로 전이하는 것도 최" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 면밀히 비교하는 것은 어렵습니다. 학습은 계산 비용이 많이 들고, 종종 크기가 서로 다른 비공개 데이터셋에서 수행되며, 본 논문에서 보여주듯이 하이퍼파라미터 선택이 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 우리는 bert 사전 학습(devlin et al., 20" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "데이터를 사용한 것과 달리, sam-hq는 신중하게 선별된 44,000개의 고품질 마스크로 구성된 데이터셋을 사용하여 훈련됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "다양한 사전 학습된 모델의 변형들이 있습니다. 사용하려는 데이터셋에 맞춰 사전 학습된 모델을 선택해야 합니다. 또한, 모델 크기에 따라 클립당 입력 프레임 수가 달라지므로, 사전 학습된 모델을 선택할 때 이 매개변수를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tvp가 2d tvg의 성능을 크게 향상시키고(예: charades-sta에서 9.79% 향상, activitynet ca" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연구를 수행하고 kinetics 400 및 600, epic kitche" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "ertransformer 및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "] 클래스를 생성하고 양자화할 비트 수, 양자화를 위한 가중치 교정 데이터셋, 그리고 데이터셋을 준비하기 위한 토크나이저를 설정해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "]은 주어진 과업에 관계없이 데이터셋 전부를 순회할 수도 있습니다. 이 예제에서는 자동 음성 인식을 과업으로 선택해 보겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "minds-14 데이터셋 불러오기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델을 교사 모델로 사용하고 있습니다. 이 모델은 beans 데이터셋에서 파인 튜닝된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L132-L132", + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "로 설정하여 데이터셋의 여러 요소를 한 번에 처리하고," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": " 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스를 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "먼저 🤗 datasets 라이브러리에서 swag 데이터셋의 '일반' 구성을 가져옵니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L304-L304", + "line": 304, + "endLine": 304, + "excerpt": " 모델에 지시사항과 맥락은 주어졌지만, 해결책이 포함된 예시는 제공되지 않았다는 의미입니다. 지시 데이터셋으로 미세 조정된 대규모 언어 모델은 일반적으로 이러한 \"제로샷\" 작업에서 좋은 성능을 보입니다. 하지만 여러분의 작업이 더 복잡하거나 미묘한 차이가 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "imdb 데이터셋에서 distilbert를 파인 튜닝하여 영화 리뷰가 긍정적인지 부정적인지 판단합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "생성 요약을 위한 billsum 데이터셋 중 캘리포니아 주 법안 하위 집합으로 t5를 파인튜닝합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "ucf101 데이터셋 불러오기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "데이터셋 에서 미세조정하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": " learning)한 후에, bipartite matching loss를 사용하여 표준 객체 인식 데이터셋으로 owl-vit 모델을 미세 조정했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L953-L956", + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": "무거운 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스트로 설정해야 합니다. 새로운 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "수천 개의 모델에 액세스할 수 있습니다. 사전 학습된 모델을 사용하는 경우, 자신의 작업과 관련된 데이터셋을 사용해 학습합니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "가장 멋진 점은 hugging face hub tiny-agents 데이터셋에서 바로 에이전트를 불러올 수도 있고, 혹은 로컬 에이전트 설정에 경로를 직접 지정할 수 있다는 것입니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging face와 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L71-L72", + "line": 71, + "endLine": 72, + "excerpt": " 툴킷입니다. 또 다른 평가 도구는 lmms-eval로, hugging face hub에 호스팅된 데이터셋을 사용하여 선택한 hugging face 모델을 평가할 수 있는 표준 커맨드 라인 인터페이스(cli)를 제공합니다. 아래와 같이 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "1은 또한 로봇 시연을 공유하고 훈련하는 것을 단순화하기 위해 만들어진 오픈 표준인 lerobot 데이터셋 포맷 위에 구축되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "다양한 로봇 플랫폼의 멀티모달 데이터셋을 결합하여 일반화 능력을 향상시키는 방법" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있는지 측정합니다. 이 수학 문제들은 hendrycks math 데이터셋의 최고 난이도(level 5) 문제 중 1,324개를 뽑아, 선행 미적분(precalculus), 기초 대수(prealgebra), 대수(algebra" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 86, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을 결합한 하이브리드 전략으로 이 문제를 해결합니다. 목표는 간단합니다. 모델이 이전에 접하지 않은 데이터에서 어떻게 수행하는지 측정하기 위한, 공정하고" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "lerobot 태그 아래 공개된, 라이선스가 호환되는 오픈소스 커뮤니티 데이터셋만을 사용해 사전 학습되었습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "자료 집합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 데이터", + "occurrences": 17, + "documentCount": 15, + "bySource": { + "transformers": 13, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "이러한 이미지 전처리는 이미지 증강과는 다른 개념입니다. 이미지 증강은 학습 데이터를 늘리거나 과적합을 막기 위해 이미지에 의도적인 변화(밝기, 색상, 회전 등)를 주는 기술입니다. 반면, 이미지 전처리는 이미지를 사전 학습된 모델이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "codegen 모델의 체크포인트는 서로 다른 사전 학습 데이터와 다양한 크기로 제공됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. roberta-large와 비교했을 때, 절반의 학습 데이터로 학습된 deberta 모델은 광범위한 nlp 작업에서 일관되게 더 나은 성능을 보여주며, mnli에서 +0.9%(90.2% vs 91.1%), squ" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. roberta-large와 비교했을 때, 절반의 학습 데이터로 학습된 deberta 모델은 광범위한 nlp 작업에서 일관되게 더 나은 성능을 보여주며, mnli에서 +0.9%(90.2% vs 91.1%), squ" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "서 52.5 ap(average precision, 평균 정밀도)를 달성했습니다. 즉, coco의 학습 데이터 없이도 이러한 성과를 얻었습니다. 평균 26.1 ap로 odinw 제로샷 벤치마크에서 새로운 기록을 세웠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "습(devlin et al., 2019)에 대한 재현 연구를 수행하여, 여러 핵심 하이퍼파라미터와 학습 데이터 크기의 영향을 면밀히 측정하였습니다. 그 결과, bert는 충분히 학습되지 않았으며, 이후 발표된 모든 모델의 성능을 맞추거나 능가할 수 있음을 발견했" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜스포머 기반 모델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L183-L186", + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L198-L198", + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "학습 데이터 세트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "이는 이미지 분류에 대한 보다 유연한 접근 방식으로, 추가 학습 데이터 없이 새로운 레이블이나 학습하지 못한 카테고리에 대해 모델을 일반화할 수 있습니다. 또한, 사용자가 대상 개체에 대한 자유 형식의 텍스트 설명으로 이미" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L210-L211", + "line": 210, + "endLine": 211, + "excerpt": " 인간처럼 기분, 배고픔, 수면 상태, 타인에 대한 인식 편향 등에 의해 영향을 받지 않는다(물론 학습 데이터에 포함된 인간의 편향을 그대로 재생산할 수는 있다). 여러 기업들은 일관성을 ai 에이전트의 핵심 장점으로 강조하고 있다(예시1, 예시2)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L208-L208", + "line": 208, + "endLine": 208, + "excerpt": "smolvla에 사용된 모든 학습 데이터는 hugging face hub에서" + } + ] + } + ] + }, + "deep learning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 15, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 13, + "documentCount": 10 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "딥러닝", + "occurrences": 14, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "가장 인기 있는 딥러닝 라이브러리의 설계 원칙을 이해합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L128-L128", + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "딥러닝 (deep learning)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "🤗 transformers를 사용 중인 딥러닝 라이브러리에 맞춰 설치하고, 캐시를 구성하거나 선택적으로 오프라인에서도 실행할 수 있도록 🤗 transformers를 설정하는 방법을 배우겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "aws에서 hugging face transformers를 위한 habana gaudi 딥러닝 환경 설정 방법에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "현재 딥러닝에서 흥미로운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "트랜스포머는 언어 모델링에서 딥러닝 성공의 주요 아키텍처였지만, 맘바와 같은 상태 공간 모델(ssm)이 최근 소규모 혹은 중간 규모에서 트랜스포머와 대등하거나 더 나은 성능을 보이는 것으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "quark는 특정 데이터 타입, 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L141-L143", + "line": 141, + "endLine": 143, + "excerpt": "g units (tpus)는 성능을 가속화하기 위해 특별히 설계되었습니다. pytorch는 xla 딥러닝 컴파일러와 함께 tpu를 지원합니다(자세한 내용은 여기 참조). tpu를 사용하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을 미세 튜닝합니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L278-L278", + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "현재 ai 에이전트가 ai 발전에 있어 근본적인 도약인지, 아니면 수년간 사용되어 온 딥러닝, 휴리스틱, 파이프라인 시스템을 **재포장(rebranding)**한 것에 불과한지를 두고 논쟁이 있다. 최소한의 사용자 입력만으로 작업을 수행한다는 " + } + ] + }, + { + "korean": "심층 학습", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "etwork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하" + } + ] + } + ] + }, + "deep neural network": { + "unsupportedVariants": [ + "DNN" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "심층 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "deep Q-network": { + "unsupportedVariants": [ + "DQN" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "심층 Q 네트워크", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "dense layer": { + "unsupportedVariants": [ + "fully connected layer" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "밀집층", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "완전 연결 계층", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "완전 연결층", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "전결합층", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "derivative": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "도함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "미분", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "지식을 업데이트하는 것은 여전히 열린 연구 문제로 남아 있습니다. 명시적 비매개변수 메모리에 대한 미분 가능한 접근 메커니즘을 가진 사전 훈련 모델은 이 문제를 극복할 수 있지만, 지금까지는 추출적 다운스트림 작업에 대해서만 연구되었습니다. 우리는 언어 " + } + ] + }, + { + "korean": "미분값", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "device-agnostic": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "장치에 구애받지 않는", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "direct alignment algorithms": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "직접 정렬 기법", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "직접 정렬 알고리즘", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + 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+ "excerpt": "ace의 정렬(alignment) 핸드북에는 미스트랄-7b를 사용한 지도형 미세 조정(sft) 및 직접 선호 최적화(dpo)를 수행하기 위한 스크립트와 레시피가 포함되어 있습니다. 여기에는 단일 gpu에서 qlora 및 다중 gpu를 사용한 전체 미세 조정을 위한 스" + } + ] + } + ] + }, + "distributed data parallel": { + "unsupportedVariants": [ + "DDP" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "분산 데이터 병렬", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "현재, ddp(distributed data parallelism; 분산 데이터 병렬처리)를 위한 하이퍼파라미터 탐색은 optuna 가능합니다. 최상위 프로세스가 하이퍼파라미터 탐색 과정을 시작하고 그 결과를 다른 프로세스에 전달합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L340-L340", + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "레이어별 최적화는 다소 실험적이며 ddp(분산 데이터 병렬)를 지원하지 않으므로, 단일 gpu에서만 훈련 스크립트를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 문서를을 참조하세요. gradient clipping," + } + ] + }, + { + "korean": "분산 데이터 병렬 처리", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "dropout": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "뉴런 비활성화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "드롭아웃", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L257-L257", + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "디버깅 설정에서 모델이 훈련 모드가 아니라는 것을 확인하세요. 훈련 모드에서는 모델의 여러 드롭아웃 레이어 때문에 무작위 출력이 생성될 수 있습니다. 디버깅 환경에서 forward pass가 결정론적이도록 해야 합니다. 또는 동일한 프레임워크에 있는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "그 외 연산자들, **편향(biases), 드롭아웃(dropout), 활성화 함수(activations), 잔차 연결(residual connections)**이 여기에 해당합니다. 이 연산들은 연산 강" + } + ] + }, + { + "korean": "드롭아웃 정규화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "data collator": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 27, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 25, + "documentCount": 15 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "데이터 취합기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "데이터 취합자", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "데이터 콜레이터", + "occurrences": 27, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": 25, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "데이터 콜레이터(data collator)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "🤗 transformers에는 자동 음성 인식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 생성하려면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L210-L210", + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L357-L357", + "line": 357, + "endLine": 357, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 데이터 콜레이터(data collator)와 함께 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L142-L142", + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만듭니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터와 달리," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "를 초기화해봅시다. 또한 데이터 콜레이터(data collator)를 초기화하겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L208-L208", + "line": 208, + "endLine": 208, + "excerpt": "]에 모델, 데이터 세트 및 데이터 콜레이터와 함께 전달하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L210-L210", + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "모델, 데이터 세트 및 데이터 콜레이터(collator)와 함께 훈련 인수를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L164-L164", + "line": 164, + "endLine": 164, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L313-L313", + "line": 313, + "endLine": 313, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 이미지 프로세서 및 데이터 콜레이터와 함께 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L190-L190", + "line": 190, + "endLine": 190, + "excerpt": "모델, 데이터셋, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L262-L262", + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "]에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L257-L257", + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "모델, 데이터세트, 프로세서, 데이터 콜레이터와 함께 훈련 인수를 [" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L189-L189", + "line": 189, + "endLine": 189, + "excerpt": "텍스트와 이미지 쌍을 묶어주기 위해 데이터 콜레이터를 생성합니다." + } + ] + } + ] + }, + "decoder model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 16, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 16, + "documentCount": 6 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "디코더 모델", + "occurrences": 16, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 16, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "dnewbert는 어떤 유형의 모델인가요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "cnn/dailail 요약을 위해 인코더-디코더 모델에 bert 활용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "인과적 언어 모델링과 디코더 모델을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인코더-디코더 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L308-L308", + "line": 308, + "endLine": 308, + "excerpt": "파이프 단계 수준에서 조건부 제어 흐름은 불가능합니다. 예를 들어, t5와 같은 인코더-디코더 모델은 조건부 인코더 단계를 처리하기 위해 특별한 해결책이 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "대규모 언어 모델이 수행할 수 있는 또 다른 작업은 번역입니다. 이 작업을 위해 인코더-디코더 모델을 사용할 수 있지만, 여기서는 예시의 단순성을 위해 꽤 좋은 성능을 보이는 falcon-7b-instruct를 계속 사용하겠습니다. 다시 한 번, 모델" + } + ] + } + ] + }, + "distributed training": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "분산 학습", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "🤗 accelerate를 활용한 분산 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "분산 학습 중에 pytorch가 어떤 가속기(cuda, xpu, mps, hpu 등)를 어떤 순서로 인식할지 제어할 수 있습니다. 더 빠른 장치를 우선적으로 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "deepspeed는 분산 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundan" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L147-L147", + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "를 보관할 수 있는 충분한 메모리가 필요하며, 이는 보유한 하드웨어에 따라 불가능할 수 있습니다. 분산 학습 환경에서는 각 프로세스가 사전 훈련된 모델을 로드하기 때문에 이는 더욱 어려운 과제입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "과 같은 분산 학습 백엔드는" + } + ] + } + ] + }, + "downstream task": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "다운스트림 과제", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "어텐션 설계를 적용하여 convbert 모델을 구축했습니다. 실험 결과, convbert는 다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 gl" + } + ] + }, + { + "korean": "하위 과제", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L208-L209", + "line": 208, + "endLine": 209, + "excerpt": "동 표현(semantic action representation)**입니다. 이 방식에서는 행동을 하위 과제(sub-task)나 키포인트(keypoint) 같은 고수준 개념(high-level concept)으로 설명합니다. 이러한 방법은 few-shot이나 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "’**이라는 것, 즉 일정 수준의 자율성을 가지고 행동한다는 것이다. 목표가 주어지면, 이를 여러 하위 과제로 분해하고 각 과제를 인간의 직접적인 개입 없이 수행할 수 있다." + } + ] + } + ] + }, + "early stopping": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "조기 종료", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md#L19-L22", + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "진행 상황 보고, tensorboard 또는 기타 머신 러닝 플랫폼에 로그 남기기 등) 결정(예: 조기 종료)을 내릴 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "콜백은 훈련 루프에서 변화를 주지 않습니다. 훈련 루프의 상태를 검사한 후 상태에 따라 일부 작업(조기 종료, 결과 로그 등)을 실행합니다. 즉, 콜백은 사용자 정의 손실 함수와 같은 것을 구현하는 데 사용할 수 없으며, 이를 위해서는 [" + } + ] + }, + { + "korean": "조기 중단", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "edge deployment": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "엣지 배포", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "엣지 추론", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "온디바이스 배포", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + 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"transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L219-L219", + "line": 219, + "endLine": 219, + "excerpt": "이러한 구성 요소별 테스트를 통해 코드를 변경하면서 회귀가 발생하지 않도록 보장할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": ". 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + } + ] + }, + { + "korean": "원소별", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "원소별 연산자(element-wise operators)" + } + ] + } + ] + }, + "embedding": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 123, + "documentCount": 47, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 106, + "documentCount": 41 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "내장 표현", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "매장", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L35-L37", + "line": 35, + "endLine": 37, + "excerpt": "에 대해 동일한 값을 가짐). 예를 들어 특정 시계열을 식별하는 매장 id나 지역 id가 있습니다. 이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "어보는 것도 귀찮습니다. 이때 llm이 쇼핑을 대신해준다면 어떨까요? 이 포스트에서는 온라인 의류 매장을 탐색하고, 특정 옷을 찾고, 가상 피팅 모델을 사용해 여러분이 그 옷을 입을 때 어떨지 보여주는 llm 기반 ai 어시스턴트를 만들어보겠습니다. 아래" + } + ] + }, + { + "korean": "벡터 표현", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "분산 표현", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "임베딩", + "occurrences": 121, + "documentCount": 46, + "bySource": { + "transformers": 105, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 13 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L230-L230", + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "워드 임베딩 가져오기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "형태의 입력 임베딩에서의 투영입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L339-L339", + "line": 339, + "endLine": 339, + "excerpt": "위치 임베딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "새 토큰이 단어장에 추가될 때, 입력 토큰 임베딩의 크기를 조정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": ". 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bart는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 일반적으로 입력을 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bert는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 왼쪽이 아니라 오른쪽에서 패딩하는 것이 일반적으로 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "bigbird는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "biogpt는 절대적 위치 임베딩(absolute position embedding)을 사용하므로, 입력을 왼쪽이 아닌 오른쪽에서 패딩하는 것이 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L42-L43", + "line": 42, + "endLine": 43, + "excerpt": "[!note] transformers에서의 chameleon 구현은 이미지 임베딩을 병합할 위치를 나타내기 위해 특별한 이미지 토큰을 사용합니다. 특별한 이미지 토큰을 위해 새로운 토큰을 추가하지 않고 예약된 토큰 중 하나인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스를 표준 트랜스포머 인토" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "), 사용자 정의 조건부 임베딩(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "ectra는 사전학습 방법으로 기본 모델인 bert의 구조와 거의 차이가 없습니다. 유일한 차이는 임베딩 크기와 히든 크기를 구분했다는 점입니다. 임베딩 크기는 일반적으로 더 작고, 히든 크기는 더 큽니다. 임베딩에서 임베딩 크기를 히든 크기로 변환하기 위" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "추고 있습니다. alphafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(msa) 단계를 수행하지 않습니다. 이는 esmfold 체크포인트가 완전히 \"독립적\"이며, 예측을 위해 알려진 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "를 설정하여 이미지를 여러 개의 작은 패치로 자르고 기본 이미지 임베딩과 이어 붙입니다. 더 빠른 추론을 위해 팬과 스캔을 비활성화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "교차 업데이트(altup), 학습된 증강 잔여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐시 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "gpt-2는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "를 사용하여 패딩 토큰을 추가하고 이에 따라 토큰 임베딩 크기를 조정해야 합니다. 또한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "를 사용하여 토큰을 추가하고 임베딩 크기도 확실히 조정해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "구현이 3~4배 빠릅니다. 또한, 이 모델에는 위치 임베딩이 없지만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "정적 (사인 함수 기반) 위치 임베딩 사용 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "에만 배치 생성(batch generation)을 지원하며, 현재 토큰의 절대 위치를 사용해 위치 임베딩을 계산합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "gpt는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 일반적으로 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "의 패치로 분할하여 트랜스포머의 입력 토큰으로 사용 (ii) 각 채널이 모든 시리즈에 걸쳐 동일한 임베딩과 트랜스포머 가중치를 공유하는 단일 단변량 시계열을 포함하는 채널 독립성. 패칭 설계는 자연스럽게 세 가지 이점을 가집니다: - 지역적 의미 정보가 임" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "tion 지원을 통해 임의의 이미지 해상도를 처리할 수 있도록 최적화되었으며, 멀티모달 회전 위치 임베딩(m-rope)을 활용하여 1d 텍스트와 다차원 시각 데이터를 효과적으로 처리합니다. 이 업데이트된 모델은 시각 관련 작업에서 gpt-4o와 claude" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L38-L40", + "line": 38, + "endLine": 40, + "excerpt": " 값을 가진 제품의 이미지 표현 (시계열이 신발 판매에 관한 것이라면 \"신발\" 사진의 resnet 임베딩 처럼)이 있습니다. 이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "이 tvp 구현은 텍스트 임베딩을 생성하기 위해 [berttokenizer]를 사용하고, 시각적 임베딩을 계산하기 위해 resnet-50 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": " 인코더에 이미지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": " roberta의 간단한 예가 있습니다. 두 모델은 밀접하게 관련되어 있으며, 모델 구현의 차이는 임베딩 레이어의 변경에서만 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L267-L267", + "line": 267, + "endLine": 267, + "excerpt": "공유 임베딩은 gpu 간에 복사해야 할 수도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "미세 조정을 위해 어휘 및 임베딩에 새로운 토큰을 간단하고 일관된 방식으로 추가하는 방법을 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L119-L121", + "line": 119, + "endLine": 121, + "excerpt": "바로 예제를 잘라낼 수도 있지만, 긴 문서의 끝에 답변이 있어 잘리는 상황을 피하기 위해 여기서는 임베딩이 512보다 길어질 가능성이 있는 몇 가지 예제를 제거하겠습니다. 데이터 세트에 있는 대부분의 문서가 긴 경우 슬라이딩 윈도우 방법을 사용할 수 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "출력에는 두 이미지의 풀링된(pooled) 임베딩이 포함되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "스포머 마스크 디코더로 구성된 강력한 모델입니다. 이미지와 프롬프트는 인코딩되고, 디코더는 이러한 임베딩을 받아 유효한 마스크를 생성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "vilt는 vision transformer (vit) 내에 텍스트 임베딩을 포함하여 비전/자연어 사전훈련(vlp; vision-and-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "on) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미지와 해당 텍스트 설명을 연결하면 vit가 이미지 패치(image patches)를 입력으로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L72-L74", + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L246-L246", + "line": 246, + "endLine": 246, + "excerpt": "neftune은 훈련 중 임베딩 벡터에 노이즈를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있는 기술입니다. [" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "가상 문서 임베딩(hyde): 사용자 쿼리를 직접 사용하는 대신, 에이전트가 검색에 최적화된 쿼리를 생성합니다 (논문 참조)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "대표적인 모델들은 이미지 인코더(image encoder), 이미지와 텍스트 표현을 정렬하기 위한 임베딩 프로젝터(embedding projector, 보통 밀집 신경망), 그리고 텍스트 디코더(text decoder)로 구성되며, 이 순서로 쌓여 있습니다" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이러한 모델들은 다중 인코더(각 모달리티당 하나)를 가지고 있으며, 임베딩을 함께 융합하여 공유 표현 공간을 만듭니다. 디코더(다중 또는 단일)는 공유 잠재 공간을 입력받아 선택한 모달리티로 디코딩합니다. 최초의 any-to-" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L128-L128", + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "시간 또는 단계를 인코딩한 시간 임베딩(time embedding)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": " 여러분께 새로운 벤치마크, rteb(retrieval embedding benchmark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는" + } + ] + } + ] + }, + "ensemble": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델 결합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "앙상블", + 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"docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "방식이 효과적이며 다양한 비디오 인식 시나리오에 일반화될 수 있음을 입증합니다. 특히, 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 12배" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L147-L147", + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "관할 수 있는 충분한 메모리가 필요하며, 이는 보유한 하드웨어에 따라 불가능할 수 있습니다. 분산 학습 환경에서는 각 프로세스가 사전 훈련된 모델을 로드하기 때문에 이는 더욱 어려운 과제입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "환경", + "occurrences": 161, + "documentCount": 49, + "bySource": { + "transformers": 91, + "smolagents": 25, + "huggingface-blog": 45 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "할 수 있도록 돕기 위해 🤗 accelerate 라이브러리를 만들었습니다. 이 튜토리얼에서는 분산 환경에서 훈련할 수 있도록 기본 pytorch 훈련 루프를 커스터마이즈하는 방법을 알아봅시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "하드웨어별 환경 변수를 사용해 가속기를 선택하고 순서를 설정하세요. 실행할 때마다 명령줄에서 설정하거나" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "전보다는 공학적인 도전입니다. 논문의 모델의 모든 이론적 측면을 이해하려는 것보다 효율적인 디버깅 환경을 만드는 데 더 많은 시간을 소비해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L714-L714", + "line": 714, + "endLine": 714, + "excerpt": "서 템플릿을 사용하려고 할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 js와 rust가 인기 있는 배포 환경에서는 비파이썬 구현이 흔합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "진단 스크립트 내에서 더 많은 세부 정보와 slurm 환경에서 실행하는 방법에 대한 레시피를 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpu가 제한된 환경에서 zero는 최적화 메모리와 계산을 gpu에서 cpu로 오프로드하여 단일 gpu에 대규모 모델을 장착하고 훈련할 수 있습니다. deepspeed는 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "율성을 향상시키며 적은 수의 gpu로 훨씬 더 큰 모델을 훈련할 수 있게 합니다. fsdp는 분산 환경에서의 훈련을 쉽게 관리할 수 있는 라이브러리인 accelerate와 통합되어 있으며, 따라서 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "he 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이 환경을 재시작하지 않고도 수정된 코드를 다시 가져올 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "코드 3줄만 써서 모델을 훈련시킨 다음, 다른 프레임워크 상에서 추론할 수 있습니다. 모델을 운영 환경에 배포하기 위해 onnx나 torchscript 형식으로 내보낼 수도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "🤗 transformers를 가상 환경에 설치하는 것을 추천드립니다. python 가상 환경에 익숙하지 않다면, 이 가이드를 참고하세요. 가상 환경을 사용하면 서로 다른 프로젝트들을 보다 쉽" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L221-L221", + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "는 llm을 위한 실제 운영 환경에 적합한 서버입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "환경 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "aws에서 hugging face transformers를 위한 habana gaudi 딥러닝 환경 설정 방법에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "idia geforce rtx 2060-8gb, pytorch 2.3.1, ubuntu 20.04 환경에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "계산 자원을 사용한 gpt보다 glue 자연어 이해 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 대규모 환경에서도 유효하며 더 적은 연산량으로 roberta와 xlnet과 비슷한 성능을 낼 수 있으며, 동일한 연산량을 가질 경우 이들의 성능을 능가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "lfm2는 제한된 속도와 메모리 환경에서 품질을 최대화되도록 설계되었습니다. 이는 퀄컴 스냅드래곤 프로세서에서 실제 최대 메모리 사용량과 추론 속도를 측정하여, 임베디드 하드웨어에서의 실제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "는 환경에서 cuda 커널을 찾으면 이를 사용하며, prefill에서는 더 느립니다. 즉, 높은 cpu 오버헤드로 인해 \"웜업 실행\"이 필요하기 때문입니다. 관" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "격 증명이 필요합니다. 터미널에 액세스할 수 있는 경우, 🤗 transformers가 설치된 가상 환경에서 다음 명령을 실행합니다. 그러면 hugging face 캐시 폴더(기본적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L71-L71", + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "만약 nvlink로 연결된 듀얼 gpu 환경이라면, 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L477-L477", + "line": 477, + "endLine": 477, + "excerpt": "따라서 이 프레임워크의 장점은 선택한 클러스터에서 30분 동안 시뮬레이션을 실행하고 이 특정 환경을 최적으로 활용하기 위한 최상의 전략을 제안한다는 것입니다. 부품을 추가/제거/교체하면 실행하고 그에 대한 계획을 다시 최적화한 후 훈련할 수 있습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "pytorch 연산들은 아직 mps에서 지원되지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 환경 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L114-L115", + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "프로덕션 환경에서는 문제가 발생할 여지가 많습니다. 메모리가 모자라거나, 공간이 부족하거나, 모델을 가져오는 데에 실패하거나, 쿼리가 잘못되었거나, 쿼리는 정확해도 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "시작하는 모든 작업은 transformers 테스트 모음의 일부를 실행합니다. 이러한 작업은 특정 환경에서 일부 라이브러리에 중점을 둡니다. 예를 들어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "최신 버전의 예제 스크립트를 성공적으로 실행하려면 새 가상 환경에서 소스로부터 🤗 transformers를 설치해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 제품 환경에서 배포하기 위해서는 모델을 직렬화된 형식으로 내보내고 특정 런타임과 하드웨어에서 로드하고 실행할 수 있으면 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "먼저, 환경을 설정해 보겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "를 식별하는 자율 주행 자동차 학습, 의료 이미지의 세포와 이상 징후 식별, 그리고 위성 이미지의 환경 변화 모니터링등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L29-L31", + "line": 29, + "endLine": 31, + "excerpt": " 다시 진행됩니다. 이 작업들은 이 config 파일에 정의되어 있으므로 필요하다면 사용자의 로컬 환경에서 동일하게 재현해 볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "시작하기 전에, 분산 환경에서 pytorch 훈련과 실행을 할 수 있게 accelerate 라이브러리가 설치되었는지 확인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "방화벽 환경" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L146-L147", + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "[!tip] 단순성과 속도를 위해 어휘 검색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 설정해보겠습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "보안 실행 환경이 필요합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": ", 조건문 등을 자연스럽게 조합할 수 있습니다. 보안을 위해 e2b나 docker를 통한 샌드박스 환경 실행을 지원합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "가상 환경" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "llm router를 감싼 래퍼로, 다양한 고급 라우팅 전략을 지원합니다. 예를 들어, 여러 배포 환경 간 로드 밸런싱, 큐 기반의 중요 요청 우선 처리, 쿨다운, 폴백, 지수적 백오프 재시도 같은 기본 신뢰성 조치 구현 기능을 제공합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "따라서 나중에 검사하고 모니터링할 수 있도록 계측을 통해 에이전트 실행을 기록하는 것이 프로덕션 환경에서는 필수입니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "샌드박스 환경의 chromium 브라우저를 사용하는 방법을 아는 playwright mcp 서버." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "코드를 작성하는 데 쓰이는 에이전트”와는 다름)를 지원합니다. 보안을 위해 e2b를 통한 샌드박스 환경에서 실행할 수 있도록 했습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "을 제공하며, 각각 장단점이 있습니다. 요약: 오픈소스 코드는 모든 방식을 지원하지만, 실제 운영 환경에서는 가장 최신 방식을 선택했습니다. 이 섹션에서는 각 옵션을 상세히 살펴봅니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "시문을 입력으로 받아 로봇이 직접 취해야 할 행동을 나타내는 텍스트를 반환합니다. vla는 물리적 환경과 상호작용하고 제어하기 위해 행동 및 상태 토큰을 추가하여 비전 언어 모델을 확장합니다. 이러한 추가 토큰은 시스템의 내부 상태(환경을 인지하는 방법)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "필요한 벤치마크와 달리, dabstep은 사용하기 간단합니다. 모델로 답변을 생성하려면 코드 실행 환경에 대한 액세스만 필요하며, 참가자는 자동 평가를 위해 답변을 리더보드에 직접 제출할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 존재하지만, 인간 지능은 다재다능하다는 점에서 특히 뛰어납니다. 즉, 인간 지능은 다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L340-L341", + "line": 340, + "endLine": 341, + "excerpt": "og를 이용해, 텍스트, 비전, 음성, 멀티모달 작업을 아우르는 인기 있는 오픈소스 모델들을 고객 환경에 직접 제공합니다. 이를 통해 azure의 엔터프라이즈급 인프라, 자동 확장, 모니터링을 활용하여 관리형 온라인 엔드포인트에 안전하게 배포할 수 있습니" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "edding benchmark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이 변화는 비결정적인 환경에서 스스로 계획을 짤 수 있는 시스템으로의 근본적인 전환을 의미한다. 많은 현대 ai 에이전트는 단순히 사전에 정의된 행동만 수행하는 것이 아니라, 새" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "smolvla-450m은 시뮬레이션(libero, meta-world)과 실제 환경 과제(so100, so101)에서 훨씬 큰 vla들과 act 같은 강력한 베이스라인을 뛰어넘는 성능을 보입니다." + } + ] + } + ] + }, + "epilogue fusion": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "에필로그 융합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "epoch": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 14, + "documentCount": 13, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 13 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "에포크", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": " 모델을 hub에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 hugging face에 로그인해야 합니다). 각 에포크가 끝날 때마다 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L284-L284", + "line": 284, + "endLine": 284, + "excerpt": "과 마찬가지로, 훈련 루프를 직접 작성할 때도 동일한 작업을 수행해야 합니다. 하지만 이번에는 각 에포크가 끝날 때마다 평가지표를 계산하여 보고하는 대신, [" + } + ] + }, + { + "korean": "에폭", + "occurrences": 11, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "동적 마스킹: roberta는 매 에폭마다 토큰을 다르게 마스킹하는 반면, bert는 한 번만 마스킹합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L255-L255", + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]는 각 에폭마다 wer을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": " 설정하여 이 모델을 허브로 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 hugging face에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": " 설정하여 이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L157-L157", + "line": 157, + "endLine": 157, + "excerpt": "를 설정합니다. (모델을 업로드하기 위해 hugging face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L186-L189", + "line": 186, + "endLine": 189, + "excerpt": "]는 각 에폭이 끝날 때마다 rouge 지표를 평가하고 학습 체크포인트를 저장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 hugging face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]는 에폭이 끝날때마다 sacrebleu 메트릭을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "정해진 에폭 수에 도달할 때까지 이 과정을 반복합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "파라미터를 지정하여 각 에폭이 끝날 때 평가 지표를 확인할 수 있습니다:" + } + ] + }, + { + "korean": "학습 반복", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 주기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "evaluation mode": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "추론 모드", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L376-L376", + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "deepspeed-inference는 cuda 커널을 기반으로 하는 매우 빠른 추론 모드에서 bert, gpt-2 및 gpt-neo 모델을 지원합니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L273-L273", + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "마지막으로, smolvla를 동기(synchronous) 및 비동기(asynchronous) 추론 모드에서 평가했습니다. 비동기 추론은 행동 실행과 모델 추론을 분리(decouple)함으로써, 로봇이 움직이는 동안에도 정책이 즉각적으로 반응할 수 있도록 " + } + ] + }, + { + "korean": "평가 모드", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "exact match": { + "unsupportedVariants": [ + "EM" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "정확 일치", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "exploitation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 244, + "documentCount": 100, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 150, + "documentCount": 76 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 20, + "documentCount": 10 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 74, + "documentCount": 14 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "이용", + "occurrences": 60, + "documentCount": 44, + "bySource": { + "transformers": 47, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 10 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "양방향 셀프 어텐션 레이어를 이용해서 reformer 모델을 훈련하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "수 있습니다. 이는 단일 모델에 대해 여러 생성 설정을 저장하고 싶을 때 유용합니다(예: 샘플링을 이용한 창의적 텍스트 생성을 위한 하나, 빔 탐색을 이용한 요약을 위한 다른 하나 등). 모델에 설정 파일을 추가하기 위해 적절한 hub 권한을 가지고 있어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "]를 통해 가장 잘 수행될 수 있습니다. llm을 이용한 자기회귀 생성은 자원을 많이 소모하므로, 적절한 처리량을 위해 gpu에서 실행되어야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L410-L410", + "line": 410, + "endLine": 410, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 이용한 자기회귀 텍스트 생성은 입력 시퀀스를 반복적으로 넣고, 다음 토큰을 샘플링하며, 그 다음 토큰을 입력 시퀀스에 추가하고, 대규모 언어 모델이 생성을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "분산형 학습: 🤗 transformers와 amazon sagemaker를 이용하여 요약하기 위한 bart/t5 학습에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "pytorch를 이용해 bert를 다중 레이블 분류를 위해 미세 조정하는 방법에 대한 노트북. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L180-L180", + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "이 예시 스크립트는 coco dataset를 이용한 사전학습된 비전과 텍스트와 인코더를 사용해서 clip같은 비전-텍스트 듀얼 모델을 어떻게 학습시키는지 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "bitsandbytes 라이브러리를 이용해서 4bit 양자화된 모델 로딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "deberta와 deepspeed를 이용해서 대형 모델 학습을 가속시키는 방법에 대한 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L138-L140", + "line": 138, + "endLine": 140, + "excerpt": "ggingface의 docstring을 도구 스키마로 변환하는 유틸리티를 사용해 도구 활용 기능을 이용하는 예시입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "학습된 증강 잔여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐시 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한 어텐션 패턴을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (17" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "오늘, 광범위한 사용을 위해 이용 가능한 라마의 차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바(mamba) 모델은 albert gu, tri dao가 제안한 맘바: 선택적 상태 공간을 이용한 선형 시간 시퀀스 모델링라는 논문에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델들은 jörg tiedemann에 의해 marian c++ 라이브러리를 이용하여 학습되었습니다. 이 라이브러리는 빠른 학습과 번역을 지원합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "플래시 어텐션을 이용한 미스트랄 속도향상" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " jayant kalagnanam이 제안한 시계열 하나가 64개의 단어만큼 가치있다: 트랜스포머를 이용한 장기예측라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "roberta를 활용한 kili 및 hugging face autotrain을 이용한 의견 분류에 관한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우 높다는 점이 있습니다. 이러한 차이를 해결하기 위해, 우리는 'shifted windows'를 이용해 표현을 계산하는 계층적 트랜스포머를 제안합니다. shifted windows 방식은 겹치지 않는 로컬 윈도우에서 self-attention 계산을 제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "mage modeling)에 영감을 받고 vq-vae에 기반한 self-supervised 방법을 이용하여 supervised pre-trained vision transformers보다 더 우수한 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "장치를 이용하면 다음과 같은 이점들을 얻을 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "m-intel 등이 있습니다. transformers는 llm-awq, autoawq 라이브러리를 이용해 양자화된 모델을 가져올 수 있도록 지원합니다. 이 가이드에서는 autoawq로 양자화된 모델을 가져오는 방법을 보여드리나, llm-awq로 양자화된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L54-L55", + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "을 이용하는 모델과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L196-L196", + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "]을 이용해서 wav2vec2를 불러옵니다. 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "파이프라인을 이용한 이미지 유사성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 이용한 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "sceneparse150 데이터 세트를 이용해 segformer 미세 조정하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L240-L242", + "line": 240, + "endLine": 242, + "excerpt": "텍스트 쿼리를 이용한 제로샷 객체 탐지 외에도 owl-vit 모델은 이미지 가이드 객체 탐지 기능을 제공합니다. 이미지를 쿼리로 사용해 대상 이미지에서 유사한 객체를 찾을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L40-L42", + "line": 40, + "endLine": 42, + "excerpt": "브랜치에서 커밋이 업데이트된 경우에만 gpu를 이용한 빠른 테스트를 실행합니다. 이는" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "단계 콜백을 이용한 계획 중단" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "에 유효한 토큰이 설정되어 있어야 합니다. python-dotenv를 이용해 환경 변수를 불러오겠습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L18-L19", + "line": 18, + "endLine": 19, + "excerpt": "에이전트 소개의 예시를 다시 살펴보겠습니다: 서핑 여행사 이용자들의 문의에 대응하는 봇입니다. 새로운 서핑 스팟에 대해 질문을 받을 때마다 에이전트가 \"여행 거리 api\"와 \"날씨 api\"에 각각 2번의 서로 다른" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "가 가장 빠른 방법입니다! gradio의 mcp(model context protocol) 연동을 이용하면 llm을 hugging face hub에 호스팅된 수천 개의 ai 모델과 space에 직접 연결할 수 있습니다. llm의 일반적인 추론 능력과 hu" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": " 위한 독특한 커스터마이즈 옵션을 제공하며, 하나의 간단한 url로 수천 개의 ai 애플리케이션을 이용할 수 있습니다. 배포를 위해 mcp의 \"streamable http\" 전송 방식을 사용했으며, 서버 개발자가 직면하는 여러 고려사항(trade-offs" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "earch tracker mcp를 추가하는 가장 쉬운 방법은 hugging face mcp 설정을 이용하는 것입니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L107-L108", + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": " 이러한 모델들을 transformers 라이브러리를 사용해 다루는 방법과, sfttrainer를 이용해 파인튜닝하는 방법을 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "vlm을 이용한 객체 감지, 분할, 계수" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L340-L341", + "line": 340, + "endLine": 341, + "excerpt": "hugging face는 azure와 협력하여 azure ai model catalog를 이용해, 텍스트, 비전, 음성, 멀티모달 작업을 아우르는 인기 있는 오픈소스 모델들을 고객 환경에 직접 제공합니다. 이를 통해 azure의 엔터프라이즈급 인" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L134-L134", + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "오늘 hugging face에서 mteb 리더보드의 새로운 검색(retrieval) 섹션의 일부로 이용 가능합니다. 리더보드에서 여러분의 모델을 평가해보세요. 그리고 ai 커뮤니티 전체를 위한 더 나은 신뢰할 수 있는 벤치마크 구축에 함께해 주시길 바랍니" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L274-L274", + "line": 274, + "endLine": 274, + "excerpt": " 않은 채 파일을 조작하거나 삭제하고, 소셜미디어에서 사용자를 사칭하거나, 저장된 신용카드 정보를 이용해 광고에 뜨는 물건을 구매하는 등의 행동을 가능하게 한다. 또한 ai 에이전트가 여러 시스템과 상호작용할 수 있고, 각 행동마다 인간의 감독이 없는 구" + } + ] + }, + { + "korean": "활용", + "occurrences": 184, + "documentCount": 83, + "bySource": { + "transformers": 103, + "smolagents": 17, + "huggingface-blog": 64 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "🤗 accelerate를 활용한 분산 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "등 거의 모든 종류의 추가 인수 타입을 지원합니다. 이를 통해 다양한 사용 상황에서 채팅 템플릿을 활용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "요즘 llm의 가장 흔한 활용 사례 중 하나는 채팅입니다. 채팅은 일반적인 언어 모델처럼 단일 문자열을 이어가는 대신 여러 개의 메시지로 구성된 대화를 이어갑니다. 이 대화에는 \"사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "cnn/dailail 요약을 위해 인코더-디코더 모델에 bert 활용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L200-L202", + "line": 200, + "endLine": 202, + "excerpt": "이 예제를 활용할 때는, 사용자 정의 모델을 자신만의 데이터로 학습시킬 것입니다. 이 튜토리얼에서는 빠르게 진행하기 위해 사전 훈련된 resnet50d를 사용하겠습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L42-L43", + "line": 42, + "endLine": 43, + "excerpt": "🤗 transformers 라이브러리에서 이 토크나이저 객체를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "] 메서드를 활용하여 다음과 같은 다양한 작업들에 대해 텍스트 결과물을 생성하는 몇 가지 예시를 살펴보세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L213-L213", + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 토크나이저에 입력함으로써 수행되며, 성능 최적화를 위해 🤗 tokenizers의 rust 구현을 활용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "]는 하이퍼파라미터 탐색을 위한 api를 제공합니다. 이 문서에서 이 api를 활용하는 방법을 예시와 함께 보여드리겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "] 워크플로를 활용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "llm을 최대한 활용하기 위한 다음 단계" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이러한 과제의 핵심은 대규모 언어 모델의 계산 및 메모리 활용 능력을 증대시키는 데 있습니다. 특히 방대한 입력 시퀀스를 처리할 때 이러한 능력이 중요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "메서드를 활용하고 이를 조정하여 위에서 설명한 출력 수준 설정자들을 통해 이러한 경고 메시지들을 관리할 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파이프라인은 모델을 추론에 활용할 수 있는 훌륭하고 쉬운 방법입니다. 이 파이프라인은 라이브러리의 복잡한 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity recognit" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "한, 트랜스포머는 긴 시계열의 효율성을 위해 점별 셀프 어텐션의 희소 버전을 채택해야 하므로 정보 활용의 병목 현상이 발생합니다. 우리는 트랜스포머를 넘어서 자기상관 메커니즘을 갖춘 새로운 분해 아키텍처인 autoformer를 설계했습니다. 우리는 시계열" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "객체를 활용하여 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L150-L150", + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "hugging face, aws lambda, docker를 활용하여 서버리스 bert 설정하는 방법에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": " clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "인해 점점 더 부담스러워지고 있습니다. 본 논문은 사전 학습된 이미지 인코더와 대규모 언어 모델을 활용하여 비전-언어 사전 학습을 부트스트래핑하는 일반적이고 효율적인 사전 학습 전략인 blip-2를 제안합니다. blip-2는 경량화된 querying tr" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": " 생성하고 필터가 노이즈 캡션을 제거하는 부트스트래핑 방법을 통해 웹 데이터의 노이즈를 효과적으로 활용합니다. 우리는 이미지-텍스트 검색(recall@1에서 +2.7%), 이미지 캡셔닝(cider에서 +2.8%), 그리고 vqa(vqa 점수에서 +1.6%" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "과 사용성을 제한합니다. 이미지 원시 텍스트에서 직접 학습하는 것은 훨씬 더 광범위한 지도 소스를 활용하는 아주 좋은 대안입니다. 이미지와 캡션을 맞추는 간단한 사전 학습 작업이, 인터넷에서 수집한 4억 쌍의 이미지-텍스트 데이터셋에서 sota 수준의 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스트 프롬프트나 특정 목적을 표현하는 이미지를 입력으로 받아, 입력 이미지에 대한 이진 분할 맵을 생성합니다. 특히" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "대한 해답으로 프로그램을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 논문에서는 대규모 언어 모델(llm)을 활용한 대화형 프로그램 합성(conversational program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그램 탐색 공간과 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L28-L31", + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": " 데이터 관리와 거버넌스를 위한 unity catalog를 포함한 databricks 도구 전체를 활용하여 개발되었습니다. 우리는 사전 학습을 위해 커리큘럼 학습을 사용했으며, 학습 중 데이터 믹스를 변경하는 방식이 모델 품질을 상당히 개선한다는 것을 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코딩 강화 bert이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 2018년 google이 발표한 bert 모델과 2019년 facebook이 발표한 r" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코딩 강화 bert이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 2018년 google이 발표한 bert 모델과 2019년 facebook이 발표한 r" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "8조 개의 다양하고 고품질의 토큰으로 deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과, deepseek-v3는 다른 오픈 소스 모델들을 능가하며 선도적인 비공개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "oding) 모델을 인코더로, 사전 학습된 자가 회귀(autoregressive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "4.0 모델군은 두 개의 모델: 높은 성능을 위해 최적화된 32b 중형 모델, 그리고 온-디바이스 활용을 위해 디자인된 1.2b 소형 모델으로 구성되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "하며, 3:1 hybrid attention 구조와 128-token sliding window를 활용해 긴 문서 처리 시의 메모리 사용량을 크게 줄였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "huggingface 블로그에서 informer 포스트를 확인하세요: informer를 활용한 다변량 확률적 시계열 예측" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리 능력(256k 토큰)을 모두 활용하는 것을 목표로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L34-L36", + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": "두 모델 모두 네이티브 멀티모달을 위한 초기 융합(early fusion)을 활용하여 텍스트와 이미지 입력을 처리할 수 있습니다. maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "현재 구현은 원본 cuda커널을 활용합니다: 맘바를 위한 플래시 어텐션의 역할을 하는 것은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "을 보여줍니다. 하지만 모델 내부에서 사용되는 어텐션 메커니즘의 더 빠른 구현인 플래시 어텐션2을 활용하면 모델의 속도를 크게 높일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "m) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "의의 이미지 해상도를 처리할 수 있도록 최적화되었으며, 멀티모달 회전 위치 임베딩(m-rope)을 활용하여 1d 텍스트와 다차원 시각 데이터를 효과적으로 처리합니다. 이 업데이트된 모델은 시각 관련 작업에서 gpt-4o와 claude 3.5 sonnet " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "roberta와 inference api를 활용한 트위터 감성 분석 시작하기 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "의 세부적인 정확도를 향상시킵니다. 이미지의 전체적인 맥락 정보와 객체의 미세한 경계 정보를 함께 활용하여 마스크 품질을 개선합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "swinsr을 활용한 image super-resolution demo space는 여기에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연구를 수행하고 kinetics 400 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 아니라, 사전 학습된 언어-이미지 모델에 쉽게 통합될 수 있습니다. 또한, 비디오 콘텐츠 정보를 활용하여 식별력 있는 텍스트 프롬프트를 생성하는 비디오별 프롬프팅 기법을 제안합니다. 광범위한 실험을 통해 우리의 접근 방식이 효과적이며 다양한 비디오 인식" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델 훈련 속도와 메모리 활용의 효율성을 향상시키기 위해 적용할 수 있는 성능 최적화 기술을 이해하려면 gpu가 훈련 중에 어떻게 활용되는지, 그리고 수행되는 연산에 따라 연산 강도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "단(training stalls)을 피하기 위해 무작위 투영(random projections)을 활용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L110-L115", + "line": 110, + "endLine": 115, + "excerpt": "® ga102 gpu는 4개의 x4 링크를 포함하는 nvidia의 3세대 nvlink 인터페이스를 활용하며, 각 링크는 두 개의 gpu 간에 각 방향으로 초당 14.0625gb의 대역폭을 제공합니다. 4개의 링크는 각 방향에 초당 56.25gb의 대역폭을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "dp에서는 gpu 0이 다른 gpu보다 훨씬 더 많은 작업을 수행하므로, gpu의 활용도가 낮아집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "데이터세트를 순회하는 가장 간단한 방법은 🤗 datasets를 활용하는 것인데요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "양자화하면 메모리 사용량이 절반으로 줄어들며, 대규모 모델의 경우 사용 가능한 gpu를 효율적으로 활용하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "peft를 활용한 gptq 양자화를 사용해보시려면 이 노트북을 참고하시고, 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "를 활용해 복제하는 방법을 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L136-L137", + "line": 136, + "endLine": 137, + "excerpt": "를 활용하며, 훈련 스크립트에 인수를 추가할 필요가 없습니다. 다중 gpu 환경이라면, tensorflow 스크립트는 기본적으로 여러 개의 gpu를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "🤗 optimum은 구성 객체를 활용하여 onnx 내보내기를 지원합니다. 이러한 구성 객체는 여러 모델 아키텍처에 대해 미리 준비되어 있으며 다른 아키텍처에 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": " 된 답변입니다. 이러한 모델은 텍스트, 단어의 위치(바운딩 박스), 이미지 등 다양한 모달리티를 활용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "애인이 다양한 상황을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있도록 시각 장애인을 보조하는 등 실생활에서 흔히 활용됩니다. 따라서 이미지 캡셔닝은 이미지를 설명함으로써 사람들의 콘텐츠 접근성을 개선하는 데 도움이 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "파이프라인을 활용하여 간단한 이미지 유사성 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L175-L175", + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "영상 전처리를 위해 pytorchvideo 라이브러리를 활용할 것입니다. 필요한 종속성을 가져오는 것으로 시작하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "서에 나온 시각 자료에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 또한 체험형 전시와 유적 등에서도 vqa를 활용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L45-L46", + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "]을 활용하면 가장 간단하게 제로샷 이미지 분류를 지원하는 모델로 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 파이프라인을 인스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "owl-vit 모델은 멀티 모달 표현을 활용해 개방형 어휘 탐지(open-vocabulary detection)를 수행합니다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/async_agent.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트를 활용한 비동기 애플리케이션" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L146-L147", + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "이제 도구를 활용해 sql 테이블을 조회할 수 있도록 만들어봅시다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트를 활용한 웹 브라우저 자동화 🤖🌐" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "를 활용하며 hub의 모든 추론 제공자를 지원합니다: cerebras, cohere, fal, fireworks, hf-inference, hyperbolic," + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "👁️ 모달리티 독립적: 텍스트뿐만 아니라 비전, 비디오, 오디오 입력도 처리할 수 있어 활용 가능한 애플리케이션 범위가 확장됩니다. 비전 관련 튜토리얼을 확인해보세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L93-L94", + "line": 93, + "endLine": 94, + "excerpt": "은 litellm을 활용하여 다양한 제공업체의 100개 이상의 llm을 지원합니다. 모델 초기화 시 키워드 인수를 전달하면, 이후 모델을 사용할 때마다 해당 설정이 적용됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "매개변수를 통해 에이전트가 활용할 수 있도록 원하는 이미지나 문자열을 전달할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "ze ai의 phoenix를 설치하지만, 이 과정에는 다른 opentelemetry 호환 플랫폼을 활용할 수도 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "python으로 구현하는 mcp 서버: gradio를 활용한 ai 쇼핑 어시스턴트" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 블로그 게시물에서는 강력한 도구 기능을 활용할 수 있도록 mcp 서버에 연결된 파이썬의 tiny agent를 시작하는 방법을 보여줍니다. 자신만의 에이전트를 얼마나 쉽게 구축하고 바로 개발을 시작" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L146-L146", + "line": 146, + "endLine": 146, + "excerpt": "의 경우, hugging face의 무료 추론 api를 활용하는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "커뮤니티는 연구, 개발, 콘텐츠 제작 등을 위해 hub를 활용합니다. 우리는 사람들이 자신의 필요에 맞게 서버를 커스터마이즈하고, space에서 제공되는 수천 개의 ai 애플리케이션에 쉽게 접근할 수 있게 했습니다" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 있도록 하는 표준 프로토콜입니다. 연구 탐색에서 mcp는 ai가 자연어 요청을 통해 연구 도구를 활용할 수 있게 함으로써, 플랫폼 간 전환과 상호 참조(cross-referencing) 과정을 자동으로 처리할 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사례로는 이미지에 대해 대화하기, 명령 기반 이미지 인식, 시각적 질의응답(vqa), 문서 이해, 이미지 캡셔닝 등이 있습니다. 일부 비전 언어 모델은" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "code agents: 고유한 코딩 능력을 활용해 실행 가능한 python 코드를 직접 작성하는 에이전트" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "커뮤니티는 과거에 파라미터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot models)은 다양한 데이터를 활용해 적응력을 높이고, 일반화 성능과 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 개별 작업(task)별로 모델을 따로 학습시키는 대신, llm과 유사한 방식으로" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "ai 공식 데모인 gpt-oss.com을 구동하는 것과 동일한 인프라이며, 여러분의 프로젝트에서도 활용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "그리고 오늘, math-verify를 활용해 지금까지 open llm leaderboard에 제출된 총 3,751개 모델을 전부 다시 평가했고, 그 결과 이전보다 훨씬 더 공정하고 신뢰할 수 있" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "벤치마크 과적합 문제를 해결하기 위해 rteb는 공개 데이터셋과 비공개 데이터셋을 모두 활용하는 하이브리드 전략을 사용했습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "최근 ai 에이전트에 관한 연구는 과거보다 훨씬 넓은 기능 범위와 높은 활용 유연성을 가진 소프트웨어를 가능하게 했다. 실제로 최근 시스템들은 회의 일정 조율(예시1, 예시2, 예시3, 예시4)부터, 개인화된 소셜미디어 게시글 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "로써 이 격차를 줄이고자 합니다. 또한 모델 가중치뿐 아니라 매우 저렴한 오픈소스 하드웨어를 함께 활용할 수 있도록 함으로써, smolvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성을 민주화하고 범용 로봇 에이전트(generalist" + } + ] + } + ] + }, + "exploration": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 57, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 9 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 3 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 18, + "documentCount": 7 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "탐색", + "occurrences": 57, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": 34, + "smolagents": 5, + "huggingface-blog": 18 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "력을 합친 최대 크기를 20 토큰으로 제한하여 리소스 부족을 방지합니다. 기본 디코딩 전략은 탐욕 탐색(greedy search)으로, 다음 토큰으로 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하는 가장 단순한 디코딩 전략입니다. 많은 작업과 작은 출력 크기에 대" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "trainer api를 사용한 하이퍼파라미터 탐색" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "ional program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그램 탐색 공간과 사용자의 의도를 명세화하는 과정에서의 어려움을 해결합니다. 제안된 방식에서는 프로그램 명세 작성과 실제 프로그램 작성을 사용자와 시스템 간 다회" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 불필요한 계산이 포함되어 있음을 의미합니다. 따라서 우리는 이러한 se" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "은 alphafold2보다 한 자릿수 빠르며, 메타게놈 단백질의 구조적 공간을 실용적인 시간 내에 탐색할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "도를 측정하여, 임베디드 하드웨어에서의 실제 성능에 맞게 모델을 최적화하기 위한 체계적인 아키텍처 탐색을 통해 달성되었습니다. 그 결과, 비슷한 크기의 모델에 비해 2배 빠른 디코딩 및 프리필 성능을 달성하면서도, 지식, 수학, 지시 사항 따르기, 다국어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "미세 조정 및 모델 탐색을 위한 유망한 도구들을 주관적으로 선택하기:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L137-L137", + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "마지막으로, 데이터 탐색을 완료하기 위해 이미지 예시를 살펴봅시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "은 주어진 이미지에 대한 캡션을 예측하는 작업입니다. 이미지 캡셔닝은 시각 장애인이 다양한 상황을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있도록 시각 장애인을 보조하는 등 실생활에서 흔히 활용됩니다. 따라서 이미지 캡셔닝은 이미지를 설명함으로써 사람들의 콘텐츠 접근성" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L106-L106", + "line": 106, + "endLine": 106, + "excerpt": "또한 웹 검색은 올바른 답을 찾기 전에 많은 페이지를 탐색해야 하는 경우가 있으므로," + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L191-L191", + "line": 191, + "endLine": 191, + "excerpt": "기술 문서 지원: 사용자가 복잡한 기술 문서를 탐색하는 데 도움을 줍니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "이 노트북에서는 에이전트 기반 웹 브라우저 자동화 시스템을 구축해보겠습니다! 이 시스템은 웹사이트 탐색, 요소 상호작용, 정보 자동 추출이 가능합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "것도 귀찮습니다. 이때 llm이 쇼핑을 대신해준다면 어떨까요? 이 포스트에서는 온라인 의류 매장을 탐색하고, 특정 옷을 찾고, 가상 피팅 모델을 사용해 여러분이 그 옷을 입을 때 어떨지 보여주는 llm 기반 ai 어시스턴트를 만들어보겠습니다. 아래 데모를" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "s 추론 공급자를 통해 qwen/qwen2.5-72b-instruct 모델을 사용하도록 구성된 웹 탐색 에이전트를 보여줍니다. 이 에이전트에는 웹 브라우저를 사용할 수 있게 해주는 playwright mcp 서버가 함께 제공됩니다! 에이전트 설정은 hug" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging face와 같은 여러 플랫폼을 오" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "태스크로 모델을 탐색할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": " 시각적으로 상호작용하는 모든 모델을 vla로 정의하기도 합니다. 이 정의에 따르면 vla는 ui 탐색을 수행하거나 에이전트 워크플로우에 사용될 수 있습니다. 하지만 많은 사람들은 이러한 애플리케이션이 vlm 도메인에 속한다고 믿습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 블로그 게시물에서는 벤치마크의 설계와 구성을 다루고, 평가 결과를 탐색하며, 현재 모델과 복잡한 데이터 분석 작업을 효과적으로 해결하는 능력 사이의 상당한 격차에 대해 논의합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L263-L264", + "line": 263, + "endLine": 264, + "excerpt": "있다. 시스템이 개별 사용자에 맞게 적응할수록, 기존의 선입견을 강화하고 심화시키며, 선택적 정보 탐색을 통해 확증 편향을 만들고, 문제적인 관점을 재생산하는 반향실 효과(echo chamber)를 형성할 위험이 있다. 사용자의 선호를 학습하고 이에 적응" + } + ] + }, + { + "korean": "탐험", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "encoder model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "인코더 모델", + "occurrences": 6, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "brandnewbert는 어떤 유형의 모델인가요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "인코더 모델과 마스킹된 언어 모델링을 참고하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L160-L160", + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "colpali와 같은 colbert류 모델도 이중 인코더 모델이지만 한 가지 차이점이 있습니다: colpali는 이미지 인코더로 vlm을, 텍스트 인코더로 llm을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 본질적으로 인코더" + } + ] + } + ] + }, + "feature": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1136, + "documentCount": 174, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 894, + "documentCount": 145 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 94, + "documentCount": 14 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 148, + "documentCount": 15 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "기능", + "occurrences": 226, + "documentCount": 81, + "bySource": { + "transformers": 145, + "smolagents": 24, + "huggingface-blog": 57 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L136-L136", + "line": 136, + "endLine": 136, + "excerpt": "🤗 accelerate 및 다양한 기능에 대한 자세한 내용은 documentation를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "]에만 의존하도록 하려고 합니다. 모든 새로운 모델에 자동으로 제공되는 중요한 기능은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전트의 기능을 확장하는 강력한 방법입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토크나이저의 일부입니다. 채팅 템플릿은 대화 목록을 모델이 기대하는 형식인 '단일 토큰화가 가능한 문자열'로 변환" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L81-L83", + "line": 81, + "endLine": 83, + "excerpt": "상속은 🤗 transformers 라이브러리에서 모든 기능을 가져오는 것입니다. 이러한 점으로부터 비롯되는 두 가지 제약 조건은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "이 기능은 현재 pytorch에서만 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 가이드에서는 deepspeed 트레이닝을 배포하는 방법, 활성화할 수 있는 기능, 다양한 zero 단계에 대한 구성 파일 설정 방법, 오프로딩, 추론 및 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "색(greedy search)과 샘플링만이 지원되는 보조 디코딩(assisted decoding) 기능을 통해, 보조 디코딩은 배치 입력을 지원하지 않습니다. 보조 디코딩에 대해 더 알고 싶다면, 이 블로그 포스트를 확인해 주세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 및 peft 라이브러리와 같은 기능을 계속 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "] 클래스를 상속받아 기능을 확장시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "]는 생성이 언제 멈출지를 결정하는 데 사용됩니다 (eos 토큰 외). 이 기능은 pytorch 구현에만 제공됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "] 메소드가 이 역할을 하며, 이는 생성 기능을 가진 모든 모델에서 사용 가능합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "고리즘을 포괄적으로 탐구하며, 향상된 대규모 언어 모델 아키텍처에 대해 논합니다. 이 과정에서 각 기능의 개선 사항을 보여주는 실용적인 예제를 확인합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md#L19-L22", + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (진행 상황 보고, tensorboard 또는 기타 머신 러" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "는 특정 범주로 경고를 세분화할 수 있습니다. 예를 들어, 이미 더 이상 사용되지 않는 기능이나 경로에 대해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "용 가능한 모든 파이프라인을 감싸는 래퍼입니다. 다른 파이프라인처럼 인스턴스화되며, 추가적인 편의 기능을 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이러한 프로세서는 저장 및 로딩 기능을 구현하는 다음 기본 클래스를 상속받습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 방법을 배우려면 텍스트 생성 전략 가이드를 참조하세요. 이 가이드는 토큰 스트리밍과 같은 관련 기능을 사용하는 방법도 설명합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "s s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합니다. 이 두 클래스는 공통 메소드를 포함하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "] 클래스는 pytorch에서 완전한 기능(feature-complete)의 훈련을 위한 api를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "pabilities 논문에서 제안되었습니다. altclip(clip의 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "를 자동으로 생성할 것입니다. 이는 다른 일부 모델링 api와 다른 점입니다. 이 기능의 일반적인 사용 사례는 마스크 채우기(mask filling)입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "ing, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "는 54배 적습니다. 우리는 또한 자연어 명령을 따를 수 있는 제로샷 이미지-텍스트 생성의 새로운 기능을 입증했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L137-L137", + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "인필링 기능은 7b 및 13b 기반 모델에서만 사용할 수 있으며, python, instruct, 34b 또는 70b 모델에서는 사용할 수 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "10개의 주요 언어에 걸친 강력한 기능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대형 언어 모델은 최근 규모가 커짐에 따라 긴급한 기능을 개발하여 단순한 패턴 매칭을 넘어 더 높은 수준의 추론을 수행하고 생생한 이미지와 텍스트를 생성하는 것으로 나타났습니다. 더 작은 규모에서 훈련된 단" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "틱(agentic) ai 시대에 발맞춰 exaone 4.0은 에이전틱 도구 사용 능력과 같은 핵심 기능을 통합했고, 기존의 다국어 능력을 영어, 한국어와 더불어 스페인어까지 확장했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "핵심 구조 및 기능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "]의 past_key_values 매개변수로 이 기능에 접근하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하며, 우리는 라마3를 커뮤니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "먼저, 슬라이딩 윈도우 어텐션 기능을 포함하는 플래시 어텐션2의 최신 버전을 설치해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "paligemma의 모든 기능을 소개하는 블로그 포스트는 이곳에서 찾을 수 있습니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "처를 기반으로 한 경량 시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "모델을 소개합니다. 중요 개선 사항은 향상된 이미지 이해, 고급 비디오 이해, 통합 시각 에이전트 기능, 확장된 다언어 지원을 포함하고 있습니다.모델 아키텍처는 naive dynamic resolution 지원을 통해 임의의 이미지 해상도를 처리할 수 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "ything model)은 분할 모델의 규모를 확장하는 데 있어 획기적인 발전이며, 강력한 제로샷 기능과 유연한 프롬프트 기능을 제공합니다. 하지만 sam은 11억 개의 마스크로 훈련되었음에도 불구하고, 특히 복잡하고 정교한 구조를 가진 객체를 분할할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L202-L202", + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "기능별 메모리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "소는 일반적인 github 저장소처럼 작동합니다. 저장소는 버전 관리, 커밋 기록, 차이점 시각화 기능을 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L149-L149", + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "rs는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련 문제들을 일부 줄여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "마지막으로, 이 기능은 모듈식 파일을 \"풀어내어\" 단일 모델, 단일 파일 디렉토리 구조로 변환하는 새로운" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "omo는 lomo를 기반으로, adam 옵티마이저처럼 각 매개변수에 대해 적응형 학습률을 적용하는 기능이 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "새로운 기능을 사용해보고 싶다면, 다음 소스에서 라이브러리를 설치하는 것이 좋습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "pex는 avx-512 이상을 지원하는 cpu에 최적화되어 있으며, avx2만 지원하는 cpu에도 기능적으로 작동합니다. 따라서 avx-512 이상의 intel cpu 세대에서는 성능상 이점이 있을 것으로 예상되지만, avx2만 지원하는 cpu (예: a" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "(ddp)을 통해 향상된 훈련 속도를 누릴 수 있습니다. 이는 pytorch의 내장 기능입니다. 일반적으로 ddp를 사용하는 것이 좋으며, dp는 일부 모델에서 작동하지 않을 수 있으므로 주의해야 합니다. pytorch 문서에서도 ddp의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "low, keras 모듈을 사용하고 라이브러리의 기본 클래스를 상속하여 모델 로딩 및 저장과 같은 기능을 재사용하면 됩니다. 모델에 대한 코딩 철학에 대해 더 자세히 알고 싶다면 repeat yourself 블로그 글을 확인해보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L231-L231", + "line": 231, + "endLine": 231, + "excerpt": "이 기능은 amd gpus에서 지원됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "섹션에서는 오프로딩, 이상치 임곗값, 모듈 변환 건너뛰기 및 미세 조정과 같은 8비트 모델의 특정 기능을 살펴봅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "에서 설치할 수 있습니다. eetq는 cuda 기능이 8.9 이하이고 7.0 이상이어야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이 라이브러리에서 사용되는 양자화 방법은 선형 양자화입니다. quanto는 다음과 같은 여러 가지 기능을 제공합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "quark를 통해 양자화된 모델은 함께 조합할 수 있는 광범위한 기능을 지원합니다. 구성에 관계없이 모든 양자화된 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "]의 기능을 구현하는 데 사용됩니다. autoclass는 사전 훈련된 모델의 아키텍처를 이름이나 경로에서 자동으로 가져오는 '바로가기'입니다. 과업에 적합한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L27-L28", + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "예제 스크립트에 구현하고 싶은 기능이 있으면 pull request를 제출하기 전에 포럼 또는 이슈에서 논의해 주세요. 버그 수정은 환영하지만 가독성을 희생하면서까지 더 많은 기능을 추가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "전체 데이터 세트에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L136-L136", + "line": 136, + "endLine": 136, + "excerpt": "전체 데이터 세트에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L45-L46", + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "깊이 추정을 추론하는 가장 간단한 방법은 해당 기능을 제공하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L343-L343", + "line": 343, + "endLine": 343, + "excerpt": "든 속성 열(columns)을 삭제합니다. 기본값은 일반적으로 true입니다. 이는 사용되지 않는 기능 열을 삭제하는 것이 이상적이며, 입력을 모델의 호출 함수로 풀기(unpack)가 쉬워지기 때문입니다. 하지만 이 경우에는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L240-L242", + "line": 240, + "endLine": 242, + "excerpt": "텍스트 쿼리를 이용한 제로샷 객체 탐지 외에도 owl-vit 모델은 이미지 가이드 객체 탐지 기능을 제공합니다. 이미지를 쿼리로 사용해 대상 이미지에서 유사한 객체를 찾을 수 있다는 의미입니다. 텍스트 쿼리와 달리 하나의 예제 이미지에서만 가능합니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L243-L246", + "line": 243, + "endLine": 246, + "excerpt": "감지하고, 파일을 수정한 후에 파일을 계속 재실행하여 테스트가 성공할 때까지 기다리는 매우 유용한 기능을 제공합니다. 따라서 수정한 내용을 확인한 후 pytest를 다시 시작할 필요가 없습니다. 모든 테스트가 통과될 때까지 이 과정을 반복한 후 다시 전체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "]는 시퀀스 패킹, lora, 양자화 및 deepspeed와 같은 기능을 지원하여 크기 상관없이 모델 효율적으로 확장할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "nt accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "웹 브라우징을 위해 google 검색과 동등한 기능을 제공하는 기본 [" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "에이전트는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "코드 합성 없음: 도구 기능으로 제한됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "더 고급 기능은 안내서를 확인하세요" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "추가 기능과 함께 설치" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "현의 토대가 되며, 외부 api 상호 작용, 속도 제한, 클라이언트 관리 등 모델이 상속하는 공통 기능을 제공합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "잘 설계된 에이전트 시스템은 오류를 기록하고 다시 시도하는 기능을 통해 llm이 자신의 실수를 교정할 수 있게 해줍니다. 그렇다고 해도 처음부터 llm이 실수하지 않도록 워크플로우를 간단하게 만드는 것이 훨씬 효과적" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "fuse는 llm 엔지니어링을 위한 오픈소스 플랫폼입니다. ai 에이전트를 위한 추적 및 모니터링 기능을 제공하여 개발자가 제품을 디버깅하고, 분석하고, 최적화할 수 있도록 도와줍니다. langfuse는 네이티브 통합, opentelemetry, sdk를" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L10-L10", + "line": 10, + "endLine": 10, + "excerpt": "과거 실행된 에이전트를 확인하기 위한 몇 가지 기능을 제공합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "gradio가 제공하는 다음과 같은 기능 덕분에 python 개발자들이 강력한 mcp 서버를 매우 쉽게 구현할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어졌으며, 이를 통해 llm에 새로운 기능을 더 쉽게 연결할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L14-L15", + "line": 14, + "endLine": 15, + "excerpt": "huggingface에서 llm(language model)에 에이전트 기능을 부여하는 라이브러리" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "이러한 급격한 변화로 인해 클라이언트 애플리케이션별로 mcp 기능과 개정판 지원이 달라지고, 이는 설계 선택에 추가적인 도전 과제가 되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "륭한 소개, 기존 비전 언어 모델들의 개요, 그리고 이를 파인튜닝하는 방법을 제공합니다. 더 많은 기능과 모델을 다루는 2025년 4월 업데이트를 작성했으니, 이 글도 꼭 확인해보세요!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "제한된 액션 범위: 에이전트가 수행할 수 있는 액션은 미리 정의된 도구에만 한정되어 있어 기능이 제한됨" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "그 이후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimoda" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L223-L223", + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "단발적이며, 실제 데이터 세트와 반복적 추론이 부족합니다. 이는 전체적인 워크플로우 또는 멀티모달 기능을 평가하는 능력을 제한합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "기능 및 아키텍처 개요" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "00개의 크라우드소싱 파이썬 프로그래밍 문제로 구성되어 있으며, 프로그래밍 기초, 표준 라이브러리 기능 등을 다룹니다. 각 문제는 작업 설명, 코드 솔루션 및 3개의 자동화된 테스트 케이스로 구성됩니다. 논문에서 설명한 바와 같이, 데이터 품질 보장을 위" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "개념은, 사용자의 목표에 맞춰 행동을 수행하는 시스템으로, 오늘날 대부분의 ai 에이전트는 하나의 기능만 수행하는 것이 아니라, 여러 기능을 수행할 수 있도록 llm을 통합하여 만들어진다. 이 새로운 기술 흐름의 핵심적인 아이디어는 컴퓨터 프로그램이 더 " + } + ] + }, + { + "korean": "능력", + "occurrences": 97, + "documentCount": 37, + "bySource": { + "transformers": 51, + "smolagents": 4, + "huggingface-blog": 42 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "연산 능력(compute capability) 순서로 정렬(가장 빠른 장치부터):" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "이게 전부입니다! 몇 줄의 코드만으로 llm의 능력을 활용할 수 있게 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt3/4, falcon, llama와 같은 대규모 언어 모델의 인간 중심 과제를 해결하는 능력이 빠르게 발전하고 있으며, 현대 지식 기반 산업에서 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 실제 과제에 배포하는 것은 여전히 어려운 과제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "본 내부 블록으로 혁신했습니다. 이 설계는 autoformer에 복잡한 시계열에 대한 점진적 분해 능력을 부여합니다. 또한, 확률 과정 이론에서 영감을 받아 시계열의 주기성을 기반으로 자기상관 메커니즘을 설계했으며, 이는 하위 시계열 수준에서 종속성 발견" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "범위하게 연구되었습니다. 이들은 다양한 분류 기반의 생물의학 작업에서 큰 성공을 거두었지만, 생성 능력의 부족은 그들의 적용 범위를 제한했습니다. 본 논문에서는 대규모 생물의학 문헌을 사전 학습한 도메인 특화 생성형 트랜스포머 언어 모델인 biogpt를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "달성했습니다. 또한 blip은 제로샷 방식으로 비디오-언어 작업에 직접 전이될 때도 강력한 일반화 능력을 보여줍니다. 이 논문의 코드, 모델, 데이터셋은 공개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "단일 모델에서 이미지 캡션 생성 작업에서의 최첨단 성능을 포함한 광범위하고 일반적으로 적용 가능한 능력을 보여주며, 텍스트 전용 작업에서 llama-2를 능가하면서 mixtral 8x7b와 gemini-pro와 같은 모델들 사이에서도 경쟁력을 갖추고 있습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "지도(weak supervision)와 데이터 및 모델 규모의 확장만으로도 모델이 자연스럽게 대화 능력을 갖추게 된다는 점을 확인하였습니다. 더해서 모델의 대화형 프로그램 합성 능력을 평가하기 위해 다회 대화 기반 프로그래밍 벤치마크(mtpb)를 개발했습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "델군은 exaone 3.5 모델군의 높은 실용성과 exaone deep 모델군의 향상된 사고 추론 능력을 각각 non-reasoning mode와 reasoning mode로 통합한 자연어 모델(language model)입니다. 에이전틱(agentic)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "odel)입니다. 전용 비전 인코더를 기존 개발된 exaone 4.0 프레임워크에 통합하여 모델의 능력을 비전과 자연어를 고려한 멀티모달리티로 확장했습니다. exaone 4.5는 1.2b 크기의 비전 인코더를 포함해 총 33b 크기의 모델로 구성됩니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "b 개의 파라미터가 활성화됩니다. 다양한 벤치마크를 통한 성능 평가를 통해 k-exaone은 추론 능력, 에이전틱 작동 능력, 범용 지식, 다국어 이해, 그리고 긴 문맥 처리 능력을 증명했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "을 필요로 합니다. lstf는 출력 - 입력 간 정확한 장기 의존성 결합도를 포착해내는 높은 예측 능력을 모델에 요구합니다. 최근 연구들은 예측 능력을 향상시킬 수 있는 트랜스포머의 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나, 트랜스포머를 lstf에 직접 적용하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ransformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리 능력(256k 토큰)을 모두 활용하는 것을 목표로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하며, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "th transformer는 hugging face가 만든 웹 애플리케이션으로, 여러 모델의 생성 능력을 보여주며 그 중에는 gpt도 포함되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "메커니즘을 도입합니다. 이러한 경량 구성 요소들을 통합함으로써, 우리는 단순한 mlp 구조의 학습 능력을 크게 향상시켜 최소한의 컴퓨팅 사용으로 복잡한 트랜스포머 모델들을 능가하는 성능을 달성합니다. 더욱이, tsmixer의 모듈식 설계는 감독 학습과 마" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "claude 3.5 sonnet 같은 선도적인 ai 시스템과 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 텍스트 능력에서는 오픈소스 모델 중 상위권에 랭크되어 있습니다. 이러한 발전은 qwen2-vl을 강력한 멀티모달 처리 및 추론 능력이 필요한 다양한 응용 분야에서 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능력은 여전히 제한적이며, 따라서 지식 집약적 작업에서 그들의 성능은 작업별 아키텍처에 비해 뒤떨어집니다. 또한, 그들의 결정에 대한 근거를 제공하고 세계 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "상된 버전입니다. sam-hq는 sam의 핵심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "게 향상하며, 성능이 포화하는 징후를 보이지 않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "는 학습되지 않은 상태에서도 객체를 분할할 수 있는 합성곱 신경망에서는 볼 수 없는 매우 흥미로운 능력을 보여줍니다. dino 체크포인트는 hub에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" 일반화 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 새로운 언어-이미지 사전 학습 방법을 비디오 도메인으로 효과적으로 확장하는 방법은 아직 해결되지 않은 문제입니다. 본 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L27-L28", + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "직관적으로 말뭉치에서 지정된 토큰 집합을 균일하게 예측하는 모델의 능력에 대한 평가로 생각할 수 있습니다. 중요한 점은 토큰화 과정이 모델의 펄플렉서티에 직접적인 영향을 미치므로 서로 다른 모델을 비교할 때 항상 이를 고려" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "증강 생성(retrieval-augmented generation, rag)은 대규모 언어 모델의 능력과 외부 지식 검색을 결합하여 더 정확하고 사실에 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자 쿼리에" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L196-L196", + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "더 강력한 llm으로 에이전트 추론 능력 향상시키기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "python 개발자 여러분, llm에 특별한 능력을 부여하고 싶으신가요? 그렇다면 gradio가 가장 빠른 방법입니다! gradio의 mcp(model context protocol) 연동을 이용하면 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "generative) 모델의 일종입니다. 거대 비전 언어 모델은 우수한 제로샷(zero-shot) 능력을 가지고 있으며, 일반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사례로는 이미지에 대해 대화" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "code agents: 고유한 코딩 능력을 활용해 실행 가능한 python 코드를 직접 작성하는 에이전트" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L302-L303", + "line": 302, + "endLine": 303, + "excerpt": "원래 mmmu 벤치마크의 더 나은 버전입니다. 여러 모달리티에 걸쳐 고급 ai 모델의 진정한 이해 능력을 평가합니다. mmmu보다 더 복잡한 구조를 가지며, 예를 들어 비전 전용 입력 설정이 있고 후보 옵션 수가 4개에서 10개로 증가했습니다. 이 벤치마" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "easoning, dabstep)를 구축했습니다. dabstep은 최첨단 llm과 ai 에이전트의 능력을 평가하기 위해 설계된 450개 이상의 데이터 분석 작업으로 구성되어 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "lm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된 모델이 필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot mo" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": " oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L97-L97", + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": "가 많기 때문에 개선 폭이 컸다고 보고 있습니다. math-verify는 이러한 형식의 답변 처리 능력을 크게 향상시켰고, 그 결과 높은 점수 상승으로 이어졌습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을 결합한 하이브리드 전략으로 이 문제를 해결합니다. 목표는 간단합니다. 모델이 이전에 접하지" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": " 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무엇인지, 곧 등장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기 시작했다. 그중 최근 빠르게 부상한 기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "ynchronous inference) 설정을 소개합니다. 이 설정은 더 높은 적응성과 빠른 복구 능력을 보여주는 것으로 확인되었습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "변수", + "occurrences": 313, + "documentCount": 83, + "bySource": { + "transformers": 272, + "smolagents": 34, + "huggingface-blog": 7 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "하드웨어별 환경 변수를 사용해 가속기를 선택하고 순서를 설정하세요. 실행할 때마다 명령줄에서 설정하거나" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "코드는 완전히 이해하기 쉬워야 합니다. 변수 이름을 명확하게 지정하고 약어를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 예를 들어," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "과 같이, 사용자가 원하는 경우 언제든지 매개변수를 전달할 수 있도록 허용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "함수에 올바른 매개변수를 전달해 호출했습니다. 파리를 기준으로 위치를 프랑스로 추론했으며, 온도 단위는 섭씨를 사용해야 한다고 판단했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L654-L654", + "line": 654, + "endLine": 654, + "excerpt": "라는 변수로 대화 기록을 받습니다. 파이썬에서와 마찬가지로 템플릿 내의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "환경 변수를 추가하는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 48, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "zero-3, gpu 간 매개변수 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distribut" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 탐색을 호출하고, 최적의 시험 매개변수를 가져오세요. 백엔드는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L132-L132", + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "에 캐시됩니다. 셸 환경 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인간과 비슷한 텍스트 이해 및 생성 능력을 보이기 위해, 현재 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "환경 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스 인스턴스로 매개변수화 할 수 있습니다. generate 메소드의 동작을 제어하는 모든 생성 매개변수 목록을 확인하려면 이 클래스를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서 평가되었" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b, 13b, 34b, 70b 매개변수 크기로 사용할 수 있습니다. code llama 모델은 코드를 생성하고 설명하며, 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilli" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": " 투영 행렬과 내용 투영 행렬 공유 이전 실험들을 기반으로, 이는 성능에 영향을 주지 않으면서 매개변수를 절약할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "는지는 거의 알려져 있지 않습니다. 이 연구에서 우리는 현재까지 평가된 가장 큰 150억 개의 매개변수를 가진 모델을 훈련합니다. 우리는 모델이 규모가 커짐에 따라 단일 아미노산의 해상도로 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 정보를 학습한다는 것을 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "a 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 transformer와 mamba 기반의 하이브리드 전문가 혼합(moe) 언어 모델로, 총 매개변수 수는 52b에서 398b까지 다양합니다. 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 모델들은 350m, 700m, 1.2b, 2.6b의 네 가지 크기의 매개변수로 제공되며, cpu, gpu, npu 하드웨어에서 효율적으로 실행되도록 설계되었습니다. 이로 인해 특히 낮은 지연 시간, 오프라인 작동 및 개인 정보 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "128개의 전문가(expert)를 사용하여 총 약 400b 매개변수 중 17b 활성 매개변수를 갖는 고성능 llama 4 maverick" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "높은 효율성: 마스크 품질을 상당히 개선했음에도 불구하고, 추가된 매개변수는 단 0.5%에 불과합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "매개변수는 이미지를 분할하는 정사각형 패치의 크기를 제어합니다. 이 값은 기본적으로 512로 설정되어 있으며 필요에 따라 조정 가능합니다. 이미지 처리기는 리사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "한, 모델 크기에 따라 클립당 입력 프레임 수가 달라지므로, 사전 학습된 모델을 선택할 때 이 매개변수를 고려해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "스크립트는 openai 체크포인트에서 필요한 모든 매개변수를 자동으로 결정합니다. openai 변환을 수행하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 특정 모델 버전을 가져올 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "매개변수는 각 샤드에 대해 기본적으로 5gb로 설정되어 있는데, 이는 메모리 부족 없이 무료 등급 gpu 인스턴스에서 더 쉽게 실행할 수 있기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "매개 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "parameter-efficient fine tuning (peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련됩니다. 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "매개변수를 활용할 수 있는 모델에 대해 텐서 병렬 처리를 지원합니다. 모델 분할 방식은 두 가지가 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "orch 연산들은 아직 mps에서 지원되지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 환경 변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "지원하는 모든 태스크와 쓸 수 있는 매개변수를 담은 목록은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "도 실행되며, 정의되지 않은 변수나 사용되지 않은 변수를 발견하면 경고합니다. 이 검사를 로컬에서 실행하려면 다음을 사용하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "] 를 생성하고 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "매개변수로 이들 모듈의 데이터 유형을 변경할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 디바이스(gpu 및 cpu)에서 사용할 메모리 양을 할당해 보세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 모델을 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 프로세스 수를 늘리면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "몇 가지 전역 변수를 정의해 보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "로 설정하세요! 다른 유일한 필수 매개변수는 모델 저장 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "매개변수에 아무 값도 전달하지 마세요. 또한, 기본값은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": " 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "은 유일한 필수 매개변수로, 모델을 저장할 위치를 지정합니다. (먼저 hugging face에 로그인 필수)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L267-L269", + "line": 267, + "endLine": 269, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 반환하는 예측의 수를 지정할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "로 설정하세요! 유일하게 필요한 다른 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "매개변수로 설정된 최대 길이를 넘지 않도록 긴 시퀀스를 잘라냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": " 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 체크포인트를 전역 변수로 선언하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L578-L578", + "line": 578, + "endLine": 578, + "excerpt": "매개변수화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수에 지정된 디렉토리에 모델 체크포인트를 저장합니다. 체크포인트는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "수백만 개의 매개변수로 대규모 모델을 훈련하는 것은 적절한 하드웨어 없이 어려울 수 있습니다. gpu 메모리가 부족한 경우 발생할 수 있는 일반적인 오류는 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "이 클래스는 기본적으로 아래와 같은 루프로 동작하며, 기존 변수와 지식도 에이전트 로그에 함께 반영됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "등)을 직접 전달하는 것을 지원합니다. 이러한 매개변수들은 자동으로 기본 모델의 완성 호출로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델 동작을 구성할 수 있게 해줍니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 설정해보겠습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "도구는 json 스키마로 정의됩니다: 이름, 설명, 매개변수 타입 등." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "인수는 환경 변수(" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "에이전트에 더 많은 매개변수 제공" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L99-L99", + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "2단계: 환경 변수 설정" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "llm이 이해하고 활용할 수 있는 mcp 도구로 변환합니다. 함수의 docstring은 도구와 매개변수의 설명을 생성하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L70-L71", + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "매개변수(typescript)에 제공된" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "여기서 핵심 아이디어는, 도구 호출이 코드 내부에서 직접 이루어진다는 점입니다. 이를 통해 변수와 상태 관리가 훨씬 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 됩니다. 에이전트는 루프, 함수, 조건문 안에서 도구를 호출할 수 있으며, 이는 본질적으로 각 액션마" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": " 국한되어 매우 좁고 제한적입니다. 이 작업은 현실 세계의 일부에 불과하며, 실제로는 다른 차원과 변수가 다양하게 작용합니다. 향후 동일한 벤치마크를 확장하여 승인률(발행자 거부), 인증 중단률, 계절적 요소를 포함한 더 넓은 시간 범위의 실시간 상황 등" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수 방정식 부분 파싱 실패" + } + ] + }, + { + "korean": "속성", + "occurrences": 77, + "documentCount": 32, + "bySource": { + "transformers": 64, + "smolagents": 13, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "]의 속성으로 저장되며, 따라서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L504-L504", + "line": 504, + "endLine": 504, + "excerpt": "속성에 저장됩니다. 채팅 템플릿이 설정되지 않은 경우 해당 모델 클래스의 기본 템플릿이 대신 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L334-L335", + "line": 334, + "endLine": 335, + "excerpt": "속성이 있고 모델 클래스에 올바른" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "속성에서 호출된 것을 볼 수 있습니다. 이는 첫 번째 레이어의 두 번째 블록에서 첫 번째 배치 중에 발생했다는 것을 알 수 있습니다. 마지막으로, 절대적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "]입니다. 아래 문서에서 확인할 수 있듯이, 이 클래스는 다음과 같은 속성을 가지고 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/configuration.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모든 구성 클래스에 존재하는 공통 속성은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "일반적으로 사용할 때와 동일하게 각 속성들에 접근할 수 있으며, 모델이 해당 속성을 반환하지 않은 경우" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "특수 토큰(마스크, 문장 시작 등) 관리: 토큰을 추가하고, 쉽게 접근할 수 있도록 토크나이저의 속성에 할당하며, 토큰화 과정에서 분리되지 않도록 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "속성이 등록할 때 사용하는 키(여기서는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "니다. 본 논문은 시계열의 장기 예측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "제에 유연하게 대응할 수 있습니다. 마지막으로, 본 시스템이 어포던스(affordance)나 객체 속성과 같은 일반화된 질의에도 높은 적응력을 보임을 확인하였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 불필요한 계산이 포함되어 있음을 의미합니다. 따라서 우리는 이러한 self-attention 헤드들을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "대해 심층 컨텍스트 언어 모델을 비지도 학습으로 훈련합니다. 그 결과 모델은 그 표현에서 생물학적 속성에 대한 정보를 포함합니다. 이 표현은 시퀀스 데이터만으로 학습됩니다. 학습된 표현 공간은 아미노산의 생화학적 특성 수준에서부터 단백질의 원거리 상동성까" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 제안합니다. 이전 연구들이 주로 새로운 카테고리에 대한 개방형 객체 탐지를 평가한 반면, 우리는 속성으로 지정된 객체에 대한 참조 표현 이해에 대한 평가도 수행할 것을 제안합니다. grounding dino는 coco, lvis, odinw, refco" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L47-L48", + "line": 47, + "endLine": 48, + "excerpt": "종속성 설치를 권장합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "스를 상속하는 경우, 예를 들어 class gemmamodel(llamamodel): 의 경우, 종속성이 자동으로 추론됩니다. 모든 서브모듈은 슈퍼클래스로부터 자동으로 추론됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L188-L188", + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": "속성은 입력이 기기에 어떻게 배치되어야만 하는지를 명시하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "transformers의 선택적 종속성 수가 많이 늘어났기 때문에 개발 설치를 실패할 수도 있습니다. 개발 설치가 실패하는 경우, 작업 중인 deep learning 프레임워크 (pytorc" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "속성을 통해 식별할 수 있습니다.:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L227-L227", + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "속성에 담겨있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 onnx로 내보내려면 먼저 추가 종속성을 설치하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "riptors): 각 키포인트를 둘러싼 이미지 영역의 표현으로 텍스처, 그라데이션, 방향 및 기타 속성을 캡처합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L158-L160", + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "를 생성하는 작업을 담당합니다. 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "를 사용하여 이미지의 색상 속성을 임의로 변경합니다. 하지만, 자신이 원하는 이미지 라이브러리를 사용할 수도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L175-L175", + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "영상 전처리를 위해 pytorchvideo 라이브러리를 활용할 것입니다. 필요한 종속성을 가져오는 것으로 시작하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L307-L309", + "line": 307, + "endLine": 309, + "excerpt": "잠재적인 종속성 및 상태 관련 버그(tear down)를 감지하기 위해 테스트를 여러 번, 연속으로, 무작위로 또는 세트로 반복하는 것이 좋습니다. 그리고 직접적인 여" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "다음 명령어를 실행하여 필요한 종속성을 설치합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "툴의 설명 속성은 에이전트 시스템에 의해 llm 프롬프트에 포함되는 부분으로, llm이 해당 도구를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 바로 이 부분에" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L367-L367", + "line": 367, + "endLine": 367, + "excerpt": "실행 후 무슨 일이 일어났는지 확인하는 데 유용한 몇 가지 속성이 있습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L253-L253", + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "속성을 가진 객체를 반환합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "속성에 포함시키세요." + } + ] + }, + { + "korean": "특성", + "occurrences": 49, + "documentCount": 23, + "bySource": { + "transformers": 42, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 7 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L606-L606", + "line": 606, + "endLine": 606, + "excerpt": "에 적합한 모델 카드를 만드는 데 시간을 할애하는 것은 가치가 있습니다. 모델 카드는 체크포인트의 특성을 강조해야 합니다. 예를 들어 이 체크포인트는 어떤 데이터셋에서 사전 훈련/세부 훈련되었는지? 이 모델은 어떤 하위 작업에서 사용해야 하는지? 그리고 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L447-L447", + "line": 447, + "endLine": 447, + "excerpt": " 포함되지 않은 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방식입니다. 비지도 학습은 데이터 분포의 통계적 특성을 활용해 유용한 패턴을 찾아냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/audio_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "log mel spectrogram)*과 같은 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L494-L494", + "line": 494, + "endLine": 494, + "excerpt": "권장하지만, 이를 사용할 때 llm 출력이 약간 다를 수 있습니다. 이것은 행렬 곱셈 커널 자체의 특성 때문입니다 -- 더 자세한 내용은 여기에서 읽어볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/configuration.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래스는 모델별 특성을 구현합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "특성 추출기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "(masked language modeling), 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응답(question answering) 등의 여러 작업에 특화된 간단한 api를 제공합니다. 사용 예시" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "를 포함합니다. 이 표현은 시퀀스 데이터만으로 학습됩니다. 학습된 표현 공간은 아미노산의 생화학적 특성 수준에서부터 단백질의 원거리 상동성까지 구조를 반영하는 다중 규모의 조직을 가지고 있습니다. 이 표현에는 2차 및 3차 구조에 대한 정보가 인코딩되어 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": ". 언어와 비전 모달리티를 효과적으로 융합하기 위해, 폐쇄형 탐지기를 개념적으로 세 단계로 나누어 특성 강화기, 언어 기반 쿼리 선택, 교차 모달리티 융합을 위한 교차 모달리티 디코더를 포함하는 긴밀한 융합 솔루션을 제안합니다. 이전 연구들이 주로 새로운" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": "informer의 세가지 독특한 특성: (i) probsparse 셀프 어텐션 메커니즘으로, 시간 복잡도와 메모리 사용량에서 o(l logl)를 달성하며 시퀀스 의존성 정렬에서 비교 가능한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L29-L31", + "line": 29, + "endLine": 31, + "excerpt": "에 추가할 시간적 특성. 이는 트랜스포머 인코더의 \"위치 인코딩\" 역할을 합니다. 예를 들어 \"월의 일\", \"연도의 월\" 등을 스칼라 값으로 (그리고 벡터로 쌓아서) 나타냅니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L422-L422", + "line": 422, + "endLine": 422, + "excerpt": " 컬렉티브가 필요하며, 이는 잠재적으로 상당한 통신 오버헤드를 추가합니다. 파이프라인 병렬 처리의 특성상 작은 마이크로 배치가 사용되며, 산술 연산 강도(마이크로 배치 크기)를 균형 있게 유지하면서 파이프라인 버블(마이크로 배치 수)을 최소화하는 것에 중" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "피, 데이터 세트는 이미 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어져 있습니다. 무작위로 예제를 살펴보면서 특성을 확인해보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "라는 두 특성을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이미지 검색: vqa 모델을 사용하여 원하는 특성을 가진 이미지를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 \"강아지가 있어?\"라고 물어봐서 주어진 이미지 묶음에서 강아지가 있는 모든 이미지를 받아볼 수" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "응답(vqa), 문서 이해, 이미지 캡셔닝 등이 있습니다. 일부 비전 언어 모델은 이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L181-L181", + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "첫 번째 사례에서는 문서를 설명하는 에이전트가 필요하다고 가정합니다(에이전트적 특성은 약하지만 최소한의 사용 사례에는 좋습니다). 다음과 같이 codeagent(자체 코드를 작성하는 에이전트)를 초기화할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "3년에 crossfit hanna 가맹점에 초점을 맞춰, 인센티브를 통해 사용자가 다른 권한 부여 특성 지표로 전환하도록 장려하여 사기 거래를 줄이는 것을 목표로 한다면, 가능한 가장 낮은 수수료를 기준으로 어떤 옵션이 가장 비용 효율적일까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L130-L131", + "line": 130, + "endLine": 131, + "excerpt": "언어 지시가 여기에 포함됩니다. 반면, suffix는 로봇의 의사결정 정책(policy)과 관련된 특성을 포착합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이러한 특성들은 연속적인 정도 차이를 가진다. ai 에이전트마다 역량 수준은 서로 다르며, 단독으로 작동할 수도 있고 여러 에이전트가 협력하여 하나의 목표를 달성할" + } + ] + }, + { + "korean": "특징", + "occurrences": 75, + "documentCount": 29, + "bySource": { + "transformers": 64, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "백본(backbone)은 원시(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. 이후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재 공간으로 투사됩니다. 투사된 이미지와" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다. 그 후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재(latent) 공간으로 투영됩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "되었습니다. 기업이 대규모로 구현할 수 있도록 만들어진 모델로서, command-r은 다음과 같은 특징을 자랑합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "효과와 2차 구조의 최첨단 지도 예측을 가능하게 하고, 넓은 범위의 접촉 부위 예측을 위한 최첨단 특징을 향상시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "크나이저는 sentencepiece를 기반으로 하는 bpe 모델입니다. sentencepiece의 특징 중 하나는 시퀀스를 디코딩할 때 첫 토큰이 단어의 시작이라면 (예를 들어 \"banana\"), 토크나이저는 문자열 앞에 공백을 추가하지 않는다는 것입니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "토크나이저는 sentencepiece를 기반으로 한 bpe 모델입니다. sentencepiece의 특징 중 하나는 시퀀스를 디코딩할 때 첫 번째 토큰이 단어의 시작이면 (예: \"banana\") 토크나이저는 문자열 앞에 접두사 공간을 추가하지 않는 것입니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "간 모델의 발전 선상에 있으며, 플래시어텐션의 정신을 따르는 효율적인 하드웨어 인식 설계와 구현을 특징으로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 크기에 비례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "쌍 외에도, 일반적으로 모델에 추가적인 특징을 제공합니다. 다음은 그 특징들에 대해 소개합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "준 transformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 비교하며, 시간적 어텐션과 공간적 어텐션을 각각의 블록 내에서 별도로 적용하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 하는 temporal video grounding(tvg) 문제를 다룹니다. 세밀한 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "저장소 특징" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "nk 1 변형인 apollo-mini를 사용할 수 있습니다. apollo 옵티마이저는 다음과 같은 특징을 지원합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L320-L320", + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 특징 추출" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "미지 내의 특정 포인트를 식별하고 위치를 탐지합니다. 이러한 키포인트는 랜드마크라고도 불리며 얼굴 특징이나 물체의 일부와 같은 의미 있는 특징을 나타냅니다. 키포인트 감지 모델들은 이미지를 입력으로 받아 아래와 같은 출력을 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "류를 위해서는 레이블이 달린 특정 이미지 데이터로 모델 학습이 필요하며, 이 모델은 특정 이미지의 특징을 레이블에 \"매핑\"하는 방법을 학습합니다. 새로운 레이블이 있는 분류 작업에 이러한 모델을 사용해야 하는 경우에는, 모델을 \"재보정\"하기 위해 미세 조" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L201-L201", + "line": 201, + "endLine": 201, + "excerpt": "저희가 보여드린 접근 방식은 다음과 같은 특징이 있습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "의 주요 특징:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "뛰어난 통합 멀티모달 모델입니다. 이해와 생성 프로세스를 분리하는 분리된 시각적 인코딩 아키텍처가 특징입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "무엇인지에 대해서는 아직 명확한 합의가 없지만, 최근 등장한 ai 에이전트들에 공통적으로 나타나는 특징은 **‘에이전트적(agentic)’**이라는 것, 즉 일정 수준의 자율성을 가지고 행동한다는 것이다. 목표가 주어지면, 이를 여러 하위 과제로 분해하고" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "m은 우리가 공개하는 오픈소스 vla 모델로, 작지만 충분히 강력한 성능을 갖추고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "피처", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "함수", + "occurrences": 299, + "documentCount": 84, + "bySource": { + "transformers": 256, + "smolagents": 17, + "huggingface-blog": 26 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L128-L128", + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "는 경우, 노트북에서도 🤗 accelerate를 실행할 수 있습니다. 훈련을 담당하는 모든 코드를 함수로 감싸서 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "함수 시그니처에는 타입 주석을 사용해야 합니다. 그 외에는 타입 주석보다 변수 이름이 훨씬 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L71-L73", + "line": 71, + "endLine": 73, + "excerpt": " 추가 매개변수로 호출하지 않았다면 아무것도 채우지 마십시오. 이렇게 하면 항상 더 \"자연스러운\" 함수 정의의 기본 인수를 유지할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전트의 기능을 확장하는 강력한 방법입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 25, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L224-L224", + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "함수에 대한 보고입니다. 첫 번째 항목은 유일한 입력을 나타내고 두 번째 항목은 유일한 출력을 나타냅니다. 이 함수가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L155-L156", + "line": 155, + "endLine": 156, + "excerpt": "] 함수를 사용하는 모델의 경우," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "함수를 정의하고 이를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "] 함수를 제공하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "api에서 모든 클래스와 함수를 설명합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "함수로 파일을 특정 위치에 다운로드할 수 있습니다. 예를 들어 아래 명령은 t0 모델의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/audio_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/file_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/file_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/file_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파일에 있는 transformers의 일반 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 이미지 프로세서에서 사용되는 유틸리티 함수들을 나열하며, 주로 이미지를 처리하기 위한 함수 기반의 변환 작업들을 다룹니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/modeling_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 라이브러리에서 사용되는 사용자 정의 레이어와 모델링을 위한 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 라이브러리에서 파이프라인을 위해 제공하는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/time_series_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/time_series_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/time_series_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 시계열 기반 모델에서 사용할 수 있는 유틸리티 함수와 클래스들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 토크나이저에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열하며, 주로 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/trainer_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/trainer_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/trainer_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L87-L87", + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "함수를 호출할 때 2개의 플래그를 주목하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L126-L126", + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "함수를 정의하여 모든 메모리를 해제하고, gpu 메모리의 최대 할당량을 정확하게 측정하도록 합시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "기타 함수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/peft.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "]은 transformers 라이브러리와 함께 어댑터를 관리할 수 있도록 peft 라이브러리의 함수들을 제공합니다. 이 믹스인은 현재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "scaled dot product attention(sdpa) 연산자를 기본적으로 제공합니다. 이 함수는 입력과 하드웨어에 따라 여러 구현 방식을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서나 gpu inference에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "의 일부로 스케일된 점곱 어텐션(sdpa) 연산자를 기본적으로 포함합니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "의 일부로 네이티브 스케일된 내적 어텐션(spda) 연산자를 포함하고 있습니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 적용될 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 정보는 공식문서나 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L250-L250", + "line": 250, + "endLine": 250, + "excerpt": "기본 설정으로 주어지는 어텐션 함수를 변경하면 계산 성능과 메모리 사용량을 크게 개선할 수 있습니다. 인터페이스에 대한 자세한 설명은 어텐션 인터페이스 개요를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "정적 (사인 함수 기반) 위치 임베딩 사용 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "image pre-training 논문에서 제안되었습니다. siglip은 clip에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tv" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": " scaled dot-product attention (sdpa) 연산자를 포함하고 있습니다. 이 함수는 입력 및 사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현 방식을 적용할 수 있습니다.자세한 내용은 공식 문서나 gpu 추론 페이지를 참조하십시오." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "] 함수를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "]로 실행한 훈련 과정에 대한 요약 통계를 출력하기 위해 두 개의 도우미 함수를 정의하겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "함수 사용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "을 채웁니다. 유틸리티 함수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L341-L341", + "line": 341, + "endLine": 341, + "excerpt": "와 비선형 활성화 함수인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_gradio.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_gradio.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_gradio.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "에 맞는 pipeline을 생성한 다음, gradio의 interface.from_pipeline 함수에 전달하여 인터페이스를 만드세요. gradio는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L150-L150", + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "에는 아래에 복사되는 클래스 또는 함수의 전체 경로가 포함되어야 합니다. 예를 들어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/optimum.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ", furiosa, onnx runtime, gptq를 위한 양자화와 저수준 pytorch 양자화 함수를 지원하는 최적화 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 intel cpu/hpu, amd gpu, furiosa npu 등 특정 하드웨어와 onnx run" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "화, 캘리브레이션, qat 같은 더 복잡한 기능을 수행하기 위해서는 quanto 라이브러리의 해당 함수를 직접 호출해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L227-L227", + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "모델의 최종 활성화 함수 출력은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "] 함수와 동일한 api를 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L140-L140", + "line": 140, + "endLine": 140, + "excerpt": "이제 다음 작업을 수행할 전처리 함수를 만들어보겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "이제 전처리 함수를 만듭니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L161-L163", + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 이미지 처리를 적용하고 ocr의 결과를 변환하는 함수를 작성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "그런 다음 전처리 함수를 만들어 변환을 적용하고 이미지의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "유사도 점수를 얻으려면, 이들을 유사도 함수에 전달해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L144-L144", + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "함수를 사용하여 테스트 세트에서 모델을 평가할 수 있습니다. 이 함수는 훈련 과정에서 모델의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "다음은 문자열 리스트를 결합하고 결과를 토큰화하는 첫 번째 전처리 함수입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "하고 결과를 토큰화하는 첫 번째 전처리 함수입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "생성하려는 전처리 함수는 다음과 같아야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "각 딕셔너리는 coco 객체 어노테이션입니다. 단일 예제에 대해 어노테이션의 형식을 다시 지정하는 함수를 추가해 보겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "에 매핑하는 함수를 만드는 방법입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "를 토큰화하고 시퀀스가 distilbert의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 자르기 위한 전처리 함수를 생성하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L97-L97", + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": "생성하려는 전처리 함수는 아래 조건을 만족해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "만들 전처리 함수는 아래 요구사항을 충족해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L288-L288", + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "함수를 사용하고 있습니다. 내부적으로 이 함수는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "아래 함수가 위에서 설명한대로 이미지와 질문에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "- 특정 테스트 함수의 이름" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "메서드를 사용하여 전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하세요:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "에 정의된 모든 콜백 함수를 실행합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "에이전트가 계획을 생성하면, 콜백 함수가 해당 계획을 사용자에게 보여주고 다음 옵션 중 하나를 선택하도록 안내합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "도구는 python 함수로 노출됩니다(바인딩을 통해)." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": " 계산 수행을 위해 직접 코드를 작성합니다 (\"코드 작성용 에이전트\"와는 반대 개념). 이를 통해 함수 중첩, 루프, 조건문 등을 자연스럽게 조합할 수 있습니다. 보안을 위해 e2b나 docker를 통한 샌드박스 환경 실행을 지원합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L257-L257", + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "클래스와 함수에 대한 자세한 정보를 확인하고 싶으시면 api 레퍼런스를 살펴보세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L18-L19", + "line": 18, + "endLine": 19, + "excerpt": " 다른 호출을 하도록 하는 대신, 두 api를 한 번에 호출하고 연결된 출력을 사용자에게 반환하는 함수인 \"return_spot_information\"이라는 하나의 통합된 도구를 만들 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L83-L83", + "line": 83, + "endLine": 83, + "excerpt": "그 다음 에이전트를 초기화할 때 이 함수를 다음과 같이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "python 함수를 llm 도구로 자동 변환: gradio 앱의 각 api 엔드포인트는 해당하는 이름, 설명, 입력 스키마를 가진 mcp 도구로 자동 변환됩니다. 함수의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "최신 llm은 함수 호출(또는 도구 사용)을 위해 구축되어 사용자가 특정 사용 사례 및 실제 작업에 맞춰진 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "llm 출력이 함수 실행을 결정" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L70-L71", + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "함수를 사용하거나" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "gradio mcp 가이드 - python 함수를 mcp 도구로 변환하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "다. 이를 통해 변수와 상태 관리가 훨씬 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 됩니다. 에이전트는 루프, 함수, 조건문 안에서 도구를 호출할 수 있으며, 이는 본질적으로 각 액션마다 동적으로 변화하는 도구 실행 그래프를 생성할 수 있습니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L428-L428", + "line": 428, + "endLine": 428, + "excerpt": "사용하여 json 스키마 형식으로 전달하거나, 타입 힌트와 docstring을 포함한 python 함수로 전달할 수 있습니다. 자세한 내용은 채팅 템플릿 도구 문서를 참조하거나, 아래 예제를 수정하면 됩니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "openai에서 공개한 humaneval 데이터셋은 각 문제마다 손으로 작성된 함수 시그니처, 문서 문자열, 본체 및 여러 유닛 테스트를 포함한 164개의 프로그래밍 문제를 포함합니다. 이 데이터셋은 openai의 엔지니어와 연구원들이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "모델이 함수가 어떻게 실행될지를 결정함" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": " 행동 시퀀스, 즉 action chunk를 생성합니다. 이 모듈은 flow matching 목적 함수를 사용해 학습되며, 노이즈가 섞인 샘플을 정답(ground truth)으로 되돌리도록 모델을 학습시킵니다. 반면, 토큰화와 같은 이산(discrete)" + } + ] + } + ] + }, + "feature extractor": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 8, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "특성 추출기", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "특성 추출기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "특징 추출기", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L320-L320", + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + ] + }, + { + "korean": "피처 추출기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "feature map": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "특성 맵", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "특징 맵", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "피처맵", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "feed-forward network": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "순방향 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "순전파 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "전방향 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "fine-tuning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 351, + "documentCount": 70, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 320, + "documentCount": 64 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 30, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "미세 조정", + "occurrences": 273, + "documentCount": 53, + "bySource": { + "transformers": 261, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 11 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L574-L574", + "line": 574, + "endLine": 574, + "excerpt": "o-answer 쌍 등이 포함될 수 있습니다. 불러온 체크포인트 중 어느 것도 다운스트림 작업에서 미세 조정되지 않았다면, 모델 테스트만으로 충분합니다. 모델이 완전히 기능을 갖추었는지 확인하기 위해 마지막 단계로 gpu에서 모든 테스트를 실행하는 것이 좋습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L197-L198", + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "은 mrpc 데이터 세트에서 미세 조정되어 문장 쌍을 패러프레이즈인지 아닌지를 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L609-L609", + "line": 609, + "endLine": 609, + "excerpt": "법입니다. 이는 토큰화와 매우 유사합니다. 훈련 중에 사용된 토큰화를 정확히 일치시킬 때 추론이나 미세 조정에서 최고의 성능을 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 59, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "가사를 생성하기 위해 사전훈련된 트랜스포머를 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "🤗 hub에서 미세 조정된 모델과 함께 사용자 정의 생성 설정을 저장하고 공유하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "ddp 미세 조정을 위한 하이퍼파라미터 탐색" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "미세 조정된 모델에 사용할 수 있는 가중치 감쇠가 적용된 옵티마이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "bart는 특히 텍스트 생성을 위한 미세 조정에 효과적이지만 이해 작업에도 잘 작동합니다. glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L50-L51", + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "barthez는 🤗 bart와 유사한 방식으로 시퀀스-투-시퀀스 작업에 맞춰 미세 조정될 수 있습니다. 다음을 확인하세요: examples/pytorch/summarization/." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답, 언어 추론과 같은 다양한 작업에서 미세 조정될 수 있으므로, 특정 작업을 위해 아키텍처를 수정할 필요가 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "jupyter notebook: 사용자 정의 데이터셋에서 blip를 이미지 캡셔닝으로 미세 조정하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L154-L154", + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "추가 훈련이나 미세 조정에는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "]이 학습/미세 조정된 후에는 다른 모델과 마찬가지로 저장/불러오기가 가능합니다. 자세한 사용법은 예제를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": ". 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 크기의 오픈 모델을 능가하며, 우리는 모델 개발에 대한 상" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L71-L71", + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "제한된 메모리를 가진 gpu에서 xturing 라이브러리를 사용하여 llama 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 노트북 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "on and fine-tuned chat models에서 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L34-L36", + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": " 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "지시 조정 모델인 미스트랄-7b-instruct-v0.1은 지도 미세 조정(sft)과 직접 선호도 최적화(dpo)를 사용한 채팅에 최적화된 기본 모델입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "없는 텍스트 말뭉치에 대한 언어 모델의 생성적 사전 학습을 수행하고, 각 특정 과제에 대한 판별적 미세 조정을 수행함으로써 이러한 과제에서 큰 성과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이전 접근 방식과 달리, 우리는 모델 아키텍처에 최소한의 변화를 요구하면서 효과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "48, 896x896의 3가지 해상도로 제공되며, 3개의 기본 모델과 55개의 다양한 작업에 대해 미세 조정된 버전, 그리고 2개의 혼합 모델이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성능을 달성했습니다. 한 데이터셋에서 마스크된 사전 훈련 표현을 다른 데이터셋으로 전이하는 것도 최고 수준의 예측 정확도(sota)를 산출했습니다.*" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 통해 출력을 생성합니다. 검색기와 시퀀스-투-시퀀스 모듈은 사전 훈련된 모델로 초기화되며, 함께 미세 조정되어 검색과 생성 모두 다운스트림 작업(모델을 특정 태스크에 적용하는 것)에 적응할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "합니다. 도입된 학습 가능한 매개변수를 훈련하기 위해 저희는 여러 출처에서 가져온 44,000개의 미세 조정된 마스크 데이터셋을 구성했습니다. hq-sam은 오직 이 44,000개 마스크 데이터셋만으로 훈련되며 gpu 8대를 사용했을 때 단 4시간이 소요됩니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supervised 방식의 사전 학습을 능가한다는 것을 보여주었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ltitask supervision)에 확장했을 때, 결과 모델은 표준 벤치마크에 잘 일반화되며, 미세 조정이 필요 없는 제로샷 전송 설정에서 이전의 완전히 지도된(fully-supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습니다. 사람과 비교하면, 이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "리얼에서 분산 설정을 위해 pytorch, keras 및 🤗 accelerate를 사용하여 모델을 미세 조정하는 방법을 보았습니다. 다음 단계는 모델을 커뮤니티와 공유하는 것입니다! hugging face는 인공지능의 민주화를 위해 모두에게 지식과 자원을 공개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "or memory efficient llm optimization (apollo) 는 사전 학습과 미세 조정 모두에 대해 전체 파라미터 학습을 지원하는, 메모리 효율적인 옵티마이저입니다. 이 옵티마이저는 sgd와 유사한 메모리 효율성으로 adamw 수준의 성능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "meter-efficient fine tuning (peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련됩니다. 이 접근 방식은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "모델을 미세 조정하거나 제작용으로 사용하고자 하는 실전 개발자를 위한 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ". 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L93-L96", + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": ". 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는 cnn/dailymail 데이터 세트에서 t5-small을 미세 조정합니다. t5 모델은 훈련 방식에 따라 추가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트에서 wav2vec2를 미세 조정하여 오디오를 텍스트로 변환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트를 wav2vec2로 미세 조정하여 화자의 의도를 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "docvqa dataset을 사용해 layoutlmv2 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "food-101 데이터 세트에서 vit를 미세 조정하여 이미지에서 식품 항목을 분류합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 가이드는 미세 조정된 vit 모델 (교사 모델)을 mobilenet (학생 모델)으로 증류하는 방법을 🤗 transformers의 trainer api 를 사용하여 보여줍" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "distilgpt2 모델을 eli5 데이터 세트의 r/askscience 하위 집합으로 미세 조정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "eli5 데이터 세트에서 r/askscience 부분을 사용해 distilroberta 모델을 미세 조정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "swag 데이터 세트의 'regular' 구성으로 bert를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L158-L160", + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "모델을 미세 조정 하려면, 미리 학습된 모델에서 사용한 전처리 방식과 정확하게 일치하도록 사용할 데이터를 전처리해야 합니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "프롬프팅 대신 미세 조정을 해야 하는 경우" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추출적 질의 응답을 하기 위해 squad 데이터 세트에서 distilbert 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "sceneparse150 데이터 세트를 이용해 segformer 미세 조정하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "ucf101 데이터 세트의 하위 집합을 통해 videomae 모델을 미세 조정하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "vilt 미세 조정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "로운 레이블이 있는 분류 작업에 이러한 모델을 사용해야 하는 경우에는, 모델을 \"재보정\"하기 위해 미세 조정이 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L24-L26", + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "개방형 어휘(open-vocabulary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를 탐지할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L344-L345", + "line": 344, + "endLine": 345, + "excerpt": "lomo 옵티마이저는 제한된 자원으로 대형 언어 모델의 전체 매개변수 미세 조정과 적응형 학습률을 통한 저메모리 최적화(adalomo)에서 도입되었습니다. 이들은 모두 효율적인 전체 매개변수 미세 조정 방법으로 구성되어 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L164-L164", + "line": 164, + "endLine": 164, + "excerpt": "]는 훈련 루프를 처리하며 한 줄의 코드로 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 직접 훈련 루프를 작성하는 것을 선호하는 사용자의 경우, 기본 pytorch에서 🤗 transformers 모델을 미세 조정할 수도 있" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "rag는 기본 대규모 언어 모델이나 미세 조정된 모델을 사용하는 것에 비해 다음과 같은 몇 가지 중요한 장점을 제공합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "고 재현이 용이한 오픈소스 vlm인 llava에 관한 내용이었으며, 오픈 모델을 발견하고 평가하며 미세 조정하는 방법에 대한 팁도 함께 소개했습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "미세 튜닝", + "occurrences": 14, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 14, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + } + ] + }, + { + "korean": "미세조정", + "occurrences": 17, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L178-L179", + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": "원격 센싱 (인공위성) 이미지와 캡션을 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "gemma3n은 사전 훈련된 버전과 명령어 기반 미세조정 버전이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 gemma 버전과 많은 부분을 공" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이곳은 미세조정을 위한 초안 스크립트입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L181-L181", + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "미스트랄-7b의 지도형 미세조정(sft)을 수행하는 데모 노트북은 이곳에서 확인할 수 있습니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "감성 분석을 위한 roberta 미세조정을 하는 방법에 대한 노트북.🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L147-L147", + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "마땅한 모델을 찾을 수 없는 경우 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델을 미세조정해야 합니다. 미세조정 방법에 대한 자세한 내용은 미세조정 튜토리얼을 참조하세요. 사전 훈련된 모델을 미세조정한 후에는 모델을 hub의 커뮤니티와 공유하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "데이터셋 에서 미세조정하는 방법" + } + ] + }, + { + "korean": "전이학습", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L435-L435", + "line": 435, + "endLine": 435, + "excerpt": "전이학습 (transfer learning)" + } + ] + }, + { + "korean": "파인튜닝", + "occurrences": 46, + "documentCount": 12, + "bySource": { + "transformers": 27, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 19 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "파인튜닝 모델 (finetuned models)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "고품질의 토큰으로 deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과, deepseek-v3는 다른 오픈 소스 모델들을 능가하며 선도적인 비공개 소스 모델들과 필적하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "peft 파인튜닝" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "marian 모델은 라이브러리의 다른 번역 모델들보다 크기가 작아 파인튜닝 실험과 통합 테스트에 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해상도 차이, 그리고 레이블이 달린 데이터에 대한 높은 요구입니다. 세 가지 주요 기법을 제안합니다: 1) 훈련 안정성을 개선하기 위한 resid" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이미지 캡셔닝 모델을 파인튜닝합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "생성 요약을 위한 billsum 데이터셋 중 캘리포니아 주 법안 하위 집합으로 t5를 파인튜닝합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "프랑스어로 번역하기 위해 t5 모델을 opus books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": ", 비전 언어 모델의 내부 구조에 대한 훌륭한 소개, 기존 비전 언어 모델들의 개요, 그리고 이를 파인튜닝하는 방법을 제공합니다. 더 많은 기능과 모델을 다루는 2025년 4월 업데이트를 작성했으니, 이 글도 꼭 확인해보세요!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "구조화된 생성에 특화되어 파인튜닝된 모델" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L332-L332", + "line": 332, + "endLine": 332, + "excerpt": "파인튜닝" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "smolvla는 자체 데이터로 파인튜닝하든, 기존 로보틱스 스택에 연결하든 쉽게 사용하고 통합할 수 있도록 설계되었습니다." + } + ] + } + ] + }, + "flatten": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "1차원 변환", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "평탄화", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "on 사용자들에게는 그 과정이 보이지 않도록 동작합니다. 현재 linter는 단일 수준의 상속만을 평탄화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": " 이렇게 생성된 dct 계수 행렬은 일반적으로 희소(sparse)하며, 이를 1차원 정수 시퀀스로 평탄화합니다. 이때 저주파 성분(low-frequency components)이 우선적으로 배치되어, 핵심 정보가 손실되지 않도록 합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "평활화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "forward KL": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "순방향 KL", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "순방향 KL 발산", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "forward pass": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "순방향 전파", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "순전파", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L289-L296", + "line": 289, + "endLine": 296, + "excerpt": "에 추측한 후, 채팅 모델로 생성 결과를 확인합니다. 만약 채팅 모델이 추측을 확인하면, 한 번의 순전파에서 여러 개의 토큰을 생성할 수 있어 병목 현상이 크게 줄어들고 생성 속도가 빨라집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 유용합니다. 그러나 oom 오류가 발생하면 이 값을 줄이세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L453-L454", + "line": 453, + "endLine": 454, + "excerpt": "tensorparallel과 유사하게 텐서를 샤딩(sharding)하는 병렬 처리 기법이지만, 순전파(forward)나 역전파(backward) 계산 시점에 전체 텐서를 다시 복원한다는 점에서 차이가 있습니다. 따라서 모델 자체를 수정할 필요가 없습니다" + } + ] + }, + { + "korean": "전방 전달", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "freezing": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "가중치 동결", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "동결", + "occurrences": 3, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "coders and large language models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 so" + } + ] + }, + { + "korean": "파라미터 고정", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "feature extraction": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 14, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 8 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "특성 추출", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "특성 추출기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "(masked language modeling), 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응답(question answering) 등의 여러 작업에 특화된 간단한 api를 제공합니다. 사용 예시는 작" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "특징 추출", + "occurrences": 10, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L142-L142", + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "특징 추출 (feature extraction)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L320-L320", + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 특징 추출" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + ] + } + ] + }, + "fine-tuned model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "미세 조정 모델", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 튜토리얼에서 model hub에서 훈련되거나 미세 조정 모델을 공유하는 두 가지 방법에 대해 알아봅시다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "미세조정 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "GAN": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "갠", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + 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{ + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [] + }, + "generative model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 17, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "생성 모델", + "occurrences": 17, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 15, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "질문 생성 모델 평가하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": " 규모 ai를 가능하게 하기 위해 rag(검색 증강 생성)와 도구 사용을 목표로 하는 확장 가능한 생성 모델입니다. 오늘 우리는 대규모 프로덕션 워크로드를 목표로 하는 새로운 llm인 command-r을 소개합니다. command-r은 높은 효율성과 강력한 정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "r than generators 논문에서 제안되었습니다. electra는 두가지 트랜스포머 모델인 생성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습됩니다. 우리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "반면, 마스크 생성 모델은 대량의 데이터로 학습되며 두 가지 모드로 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "blip-2 같은 생성 모델로 제로샷 vqa 추론을 실행하는 방법" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": ", 에이전트를 구동하는 텍스트 생성 모델 - 에이전트는 단순한 llm과 다르며, llm을 엔진으로 사용하는 시스템입니다. 다음 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": " 여부를 반환합니다. 정책은 이미지가 부적절한 기준을 말합니다. shieldgemma 2는 이미지 생성 모델의 출력을 필터링하는 데에도 사용될 수 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "생성형 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "제너레이티브 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "global memory": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "전역 메모리", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 절약할 수 있으며, 더 낮은 비트 너비를 사용함으로써 통신 시간이 줄어들어 추론 속도가 " + } + ] + } + ] + }, + "gradient": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 21, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 21, + "documentCount": 6 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "경사", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "그래디언트", + "occurrences": 16, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 16, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L223-L223", + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "zero-3는 옵티마이저, 그래디언트, 매개변수를 여러 gpu에 걸쳐 분할합니다. zero-2와 달리 zero-3는 여러 gpu에 대규모 모델을 가져올 수 있기 때문에 훈련 외에도 추론에도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "여러 배치의 그래디언트를 누적하는 그래디언트 누적 클래스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "그래디언트 스케일링을 위한 보조 부분 공간(sub-space)의 랭크" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고하는 것이 좋습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "기울기", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "통합 기울기(integrated gradient)를 이용하여 electra 미세 조정하고 해석하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L567-L567", + "line": 567, + "endLine": 567, + "excerpt": "이 더 높습니다. 특히 fp16보다 정밀도가 낮은 bf16의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 이유로 기울기를 평균화할 때 손실이 최소화되므로 감소 연산에는 fp16이 기본값으로 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "grokadamw는 grokking 현상(기울기가 천천히 변화해 일반화가 지연되는 현상)에서 성능이 향상되는 모델들에게 적합하도록 설계된 옵티마이저입니다. grokadamw는 더 뛰어난 성능과 안정성" + } + ] + }, + { + "korean": "변화도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "gradient accumulation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "그래디언트 누적", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "여러 배치의 그래디언트를 누적하는 그래디언트 누적 클래스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고하는 것이 좋습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "그래디언트 축적", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "gradient descent": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + 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(은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 " + } + ] + }, + { + "korean": "중간층", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "히든 레이어", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "horizontal fusion": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "수평 융합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "hyperparameter": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 55, + "documentCount": 28, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 52, + "documentCount": 27 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "초매개변수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "하이퍼 파라미터", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "하이퍼파라미터", + "occurrences": 55, + "documentCount": 28, + "bySource": { + "transformers": 52, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "trainer api를 사용한 하이퍼파라미터 탐색" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "] 클래스는 하이퍼파라미터와 추가 훈련 옵션을 지정하는 곳이라는 것을 기억하세요. 이러한 훈련 옵션 중 하나는 모델을 허브로 직접 푸시하는 기능을 포함합니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "등과 같은 하이퍼파라미터를 설정할 수 있습니다. 사용 가능한 하이퍼파라미터 목록은 아래 표를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L177-L177", + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "작업 유형 및 하이퍼파라미터를 지정하여 어댑터 구성을 정의합니다. 하이퍼파라미터에 대한 자세한 내용은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L279-L279", + "line": 279, + "endLine": 279, + "excerpt": "pp는 조정해야 할 새로운 하이퍼파라미터인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L255-L255", + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L355-L355", + "line": 355, + "endLine": 355, + "excerpt": "]로 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]의 훈련 하이퍼파라미터를 정의합니다. 모델 저장 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L312-L312", + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "학습 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L157-L157", + "line": 157, + "endLine": 157, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L186-L189", + "line": 186, + "endLine": 189, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L137-L140", + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "에 도달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 훈련" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L211-L212", + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": "*나 시계열 압축(time-series compression) 같은 방법들이 제안되었지만, vq는 하이퍼파라미터에 매우 민감하여, 다양한 로봇 설계 간의 일반성을 확보하기 어렵다는 한계가 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "head": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 87, + "documentCount": 35, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 85, + "documentCount": 33 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "헤드", + "occurrences": 87, + "documentCount": 35, + "bySource": { + "transformers": 85, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "과 같은 특정 헤드 레이어를 가진 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": ", 어텐션 헤드 수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L143-L147", + "line": 143, + "endLine": 147, + "excerpt": ". 따라서 80억 개의 파라미터를 가진 \"8b\" 모델은 16gb의 메모리를 차지하며, 추가적인 오버헤드를 위한 약간의 여유가 필요합니다. 이는 3090이나 4090와 같은 24gb의 메모리를 갖춘 하이엔드 gpu에 적합합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "보다 작은 값인 경우) 통신 오버헤드를 줄이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L293-L293", + "line": 293, + "endLine": 293, + "excerpt": "대규모 언어 모델은 일반적으로 여러 개의 어텐션 헤드를 가지고 있어 여러 개의 셀프 어텐션 계산을 병렬로 수행합니다. 대규모 언어 모델이 40개의 어텐션 헤드를 가지고 bfloat16 정밀도로 실행된다고 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델의 어텐션 헤드를 가지치기합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "다음 자동 클래스들은 특정 헤드 없이 기본 모델 클래스를 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "및 causallm 헤드가 있는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "]모델에 불러올 수 있다는 의미입니다. (단, 생성 모델에는 분류 헤드가 존재하지 않기 때문에, 해당 부분은 무작위로 초기화됩니다.)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "esmfold는 esm-2 스템을 사용하며, 최첨단의 정확도로 단백질 접힘 구조를 예측할 수 있는 헤드를 갖추고 있습니다. alphafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(m" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L383-L385", + "line": 383, + "endLine": 385, + "excerpt": "를 통해 cpu 메모리가 충분한 한 더 작은 머신에서도 모델을 로드할 수 있습니다. 다만 통신 오버헤드로 인해 추론 속도가 느려질 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "로 출시되었는데, 이는 어텐션 기반 모델의 kv 헤드 수와 유사하다고 판단 가능합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정 헤드를 부착하는 새로운 설계 패러다임이 포함됩니다. 또한 기존 패치 채널 혼합 방법의 일반적인 문제인 노이즈가 있는 채널 상호작용을 효과적으로 처리하고 다양" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "어진 크기의 패치로 벡터화하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스를 트랜스포머를 통해 인코딩한 다음 적절한 헤드를 통해 예측 길이의 예측을 출력합니다. 모델은 다음 그림과 같이 도식화됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "]은 상단에 헤드가 없는 기본적인 트랜스포머 입니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "특정 작업을 수행하기 위해 특정 헤드가 붙은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "마지막으로, 이 방식은 우리가 줄이고자 하는 상당한 오버헤드를 모델 기여 과정에 추가하게 됩니다. 이 접근 방식은 종종 모델 기여에 모델링 코드(~1,000줄), 프로세서(~500줄), 테스트, 문서 등을 추가해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L87-L87", + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "이 두 모드 간의 gpu 간 통신 오버헤드의 주요 차이점은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "transformer 헤드를 마스킹하고 가지치기하는 간단한 방법을 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L188-L188", + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": ": 어텐션 헤드 (attention heads)의 수를 설정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L272-L272", + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초기화되" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "인수가 제공되지 않으면 작업에 특화된 헤드 없이 모델 아키텍처로 기본 설정됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L316-L317", + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(localization) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L114-L114", + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "직접 응답(direct response) 가장 낮은 배포 자원 오버헤드를 제공하며, 현재 사용 중인 도구들은 실행 중에 샘플링(sampling)이나 추가 정보 요청(elicitation)를 필요로 하지 않습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "어텐션 레이어는 헤드당 학습된 어텐션 싱크 사용 (softmax 분모에 추가적인 가산 값 적용)" + } + ] + } + ] + }, + "hidden state": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 15, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 11 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "은닉 상태", + "occurrences": 15, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 15, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "백본(backbone)은 원시(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 은닉 상태" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": " 정확히 일치할 것으로 예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "와 다릅니다. 임베딩은 문맥에 독립적(각 토큰마다 하나의 임베딩 벡터)이고, 은닉 상태는 문맥에 의존적(토큰 시퀀스마다 하나의 은닉 상태)입니다. 임베딩 행렬은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "와 배치 생성의 경우 두 곳에서 은닉 상태(hidden state)를 마스킹하는 특정 로직이 있습니다. 관련 내용은 이곳을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L225-L225", + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "크기는 여러 요인에 따라 달라지며, 주요 요인은 시퀀스 길이, 은닉 상태의 크기 및 배치 크기입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "은닉 상태를 출력하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "전체 은닉 상태와 어텐션 가중치에 대한 액세스를 단일 api를 사용하여 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "\"이상치\"는 특정 임곗값을 초과하는 은닉 상태 값을 의미하며, 이러한 값은 fp16으로 계산됩니다. 값은 일반적으로 정규 분포 ([-3.5, 3.5])를 따르지만, 대규모 모델의 경우 이 분포는 매" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "풀링 이전의 마지막 은닉 상태를 얻고 싶다면," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "image classification": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 47, + "documentCount": 17, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 47, + "documentCount": 17 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "영상 분류", + "occurrences": 6, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "영상 분류" + } + ] + }, + { + "korean": "이미지 분류", + "occurrences": 41, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": 41, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "rvl-cdip(문서 이미지 분류 데이터 세트)로 layoutlm 미세 조정하기)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L107-L108", + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "]과 같이), 다른 하나는 이미지 분류에 적합한 것입니다([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "]은 이미지 분류를 위한 모델 헤드로, 기본 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 밒 언어 모델입니다. 이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "기에 비례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 최대 1,536×1,536 해상도의 이미지를 다룰 수 있습니다. 이 모델은 imagenet-v2 이미지 분류, coco 객체 탐지, ade20k 의미론적 분할, kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "cnn 의존성이 필요하지 않으며, 이미지 패치를 순차적으로 입력받는 순수한 transformer가 이미지 분류 작업에서 매우 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 대규모 데이터로 사전 학습된 후, imagenet, cifar-100, vtab 등 다양한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우리는 이미지 분류에서 최근 성공을 거둔 순수 트랜스포머 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "이미지 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또한 모델의 깊" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류" + } + ] + } + ] + }, + "image segmentation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 13, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 6 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "세그멘테이션", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L258-L258", + "line": 258, + "endLine": 258, + "excerpt": "시멘틱 세그멘테이션 모델([" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 파악하거나 그에 대한 질문에 답변할 수도 있" + } + ] + }, + { + "korean": "영상 분할", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "이미지 분할", + "occurrences": 11, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "segment anything은 이미지 분할 모델로, 어텐션 메커니즘에서 query-key-value(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "니다. clipseg는 가중치가 고정된 clip 모델에 최소한의 디코더를 결합하여 제로샷 및 원샷 이미지 분할을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "이미지 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "mask generation)은 이미지에 대한 의미 있는 마스크를 생성하는 작업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "]에서 사용하는 것입니다. 모델을 사용하여 이미지 분할을 위한" + } + ] + } + ] + }, + "in-place": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "제자리", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "제자리 연산", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "inference": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 593, + "documentCount": 131, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 434, + "documentCount": 109 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 30, + "documentCount": 10 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 129, + "documentCount": 12 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "예측", + "occurrences": 170, + "documentCount": 66, + "bySource": { + "transformers": 153, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 14 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "감정 분석을 위해 electra를 미세 조정하고 captum 통합 기울기로 예측을 해석하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "e)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 핵심 구성 요소입니다. 간단히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": " 토큰 집합을 선택하는 것에 초점을 두고 있기 때문이며, 다음 토큰의 logit 분포값을 정확하게 예측할 필요는 없기 때문입니다. 핵심은 다음 토큰 logit 분포가 대략적으로 동일하게 유지되어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "hui xu, jianmin wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 트랜스포머 라는 논문에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 예측은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "ok corpus와 wikipedia로 구성된 대규모 코퍼스에서 마스킹된 언어 모델링과 다음 문장 예측(next sentence prediction) 목표를 결합해 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "]를 사용하여 모델에 이미지를 준비하고, 예측된 토큰 id를 텍스트로 디코딩할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": " 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "단일 통합 모델로 처리할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 clip 모델을 백본으로 삼고, 고해상도 예측을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "바라봅니다. 즉, 프로그램 합성 과정 명세를 자연어로 표현하고, 기대하는 프로그램 합성을 조건부로 예측하여 생성하는 일종의 순차적 예측 문제(sequence prediction problem)로 접근했습니다. 이를 위해 자연어와 프로그래밍 언어 데이터를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "k-v3는 로드 밸런싱을 위한 보조 손실 없는 전략을 개척하고, 더 강력한 성능을 위해 다중 토큰 예측 훈련 목표를 설정합니다. 저희는 14.8조 개의 다양하고 고품질의 토큰으로 deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "생성 모델의 그럴듯한 대안 토큰으로 손상시킵니다. 그리고 나서, 모델이 손상된 토큰의 원래 토큰을 예측하도록 훈련시키는 대신, 판별 모델을 각각의 토큰이 생성 모델의 샘플로 손상되었는지 아닌지 학습합니다. 실험들은 통해 이 새로운 사전학습 방식은 마스킹된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "esm-2는 다양한 구조 예측 작업에서 테스트된 모든 단일 시퀀스 단백질 언어 모델을 능가하며, 원자 수준의 구조 예측을 가능하게 합니다. 이 모델은 zeming lin, halil" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 이 모델은 제로샷 설정에서 많은 다운스트림 작업을 수행할 수 있게 되었습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " li, hui xiong, wancai zhang가 제안한 informer: 장기 시퀀스 시계열 예측(lstf)을 위한 더욱 효율적인 트랜스포머(beyond efficient transformer)라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "기본 모델인 미스트랄-7b-v0.1은 인터넷 규모의 데이터에서 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "sal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 텍스트를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "adee sinthong, jayant kalagnanam이 제안한 tsmixer: 다변량 시계열 예측을 위한 경량 mlp-mixer 모델이라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "t kalagnanam이 제안한 시계열 하나가 64개의 단어만큼 가치있다: 트랜스포머를 이용한 장기예측라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "rta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 마스크 디코더에 학습 가능한 토큰을 주입합니다. 이 토큰은 모델이 더 높은 품질의 분할 마스크를 예측하도록 돕는 핵심적인 요소입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같은 밀집 예측 작업, 의미적 분할(ade20k val에서 53.5의 miou)과 같은 광범위한 비전 작업에 적합합니다. 이 모델은 coco에서 이전 최고 성능을 박스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다. 이 모델은 kashif에 의해 기여되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "본 논문에서는 길고, 편집되지 않은 비디오에서 문장으로 설명된 순간의 시작/종료 시점을 예측하는 것을 목표로 하는 temporal video grounding(tvg) 문제를 다룹니다. 세밀한 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "전 학습에서 얻어졌으며, 이는 nlp에서는 해당되지 않는 경우가 많습니다. 저자들은 마스크된 패치 예측(마스크된 언어 모델링에서 영감을 받은 self-supervised 사전 학습 목표)을 사용한 실험도 수행했습니다. 이 접근 방식으로 더 작은 vit-b" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 인터넷에서 대량의 오디오를 글로 옮긴 것을 예측하도록 간단히 훈련된 음성 처리 시스템의 성능을 연구합니다. 68만 시간의 다국어 및 다중 작업 지도(multitask supervision)에 확장했을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L27-L28", + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "직관적으로 말뭉치에서 지정된 토큰 집합을 균일하게 예측하는 모델의 능력에 대한 평가로 생각할 수 있습니다. 중요한 점은 토큰화 과정이 모델의 펄플렉서티에 직접적인 영향을 미치므로 서로 다른 모델을 비교할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "이미지 속 객체의 경계 상자를 그리고 클래스를 예측하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L211-L211", + "line": 211, + "endLine": 211, + "excerpt": "그런 다음 예측값과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L175-L175", + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "그런 다음 예측과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "mv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는 추출형 질의 응답(extractive questio" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "이미지 캡셔닝(image captioning)은 주어진 이미지에 대한 캡션을 예측하는 작업입니다. 이미지 캡셔닝은 시각 장애인이 다양한 상황을 탐색하는 데 도움을 줄 수 있도록 시각 장애인을 보조하는 등 실생활에서 흔히 활용됩니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "그런 다음 예측과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L27-L28", + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "인과 언어 모델링은 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하며, 모델은 왼쪽의 토큰에만 접근할 수 있습니다. 이는 모델이 미래의 토큰을 볼 수 없다는 것을 의미합니다. 인과 언어 모델의 예로 gpt-2가 있죠." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링은 시퀀스에서 마스킹된 토큰을 예측하며, 모델은 양방향으로 토큰에 액세스할 수 있습니다. 즉, 모델은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전체 시퀀" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 한 장면의 단일 이미지에서 장면의 깊이 정보를 예측하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 즉, 단일 카메라 시점의 장면에 있는 물체의 거리를 예측하는 과정입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "그리고 예측과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L242-L242", + "line": 242, + "endLine": 242, + "excerpt": "질문과 모델이 예측하기 원하는 문맥(context)를 생각해보세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L151-L151", + "line": 151, + "endLine": 151, + "excerpt": "]하는 함수를 만듭니다. 예측을 먼저 로짓으로 변환한 다음, 레이블의 크기에 맞게 모양을 다시 지정해야 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "함수를 만들어서 예측과 레이블을 계산하여 정확도를 계산하도록 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L146-L146", + "line": 146, + "endLine": 146, + "excerpt": "그런 다음 예측값과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "]에 실제 예측과 실제 레이블을 전달하여 점수를 계산하는 함수를 만듭니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "]에 예측값과 레이블을 전달하여 sacrebleu 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "가 있을 것으로 예상됩니다. 영상 분류 모델은 영상을 입력으로 받아 어느 클래스에 속하는지에 대한 예측을 반환합니다. 이러한 모델은 영상이 어떤 내용인지 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 영상 분류의 실제 응용 예는 피트니스 앱에서 유용한 동작 / 운동 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L107-L107", + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이제 예측값을 시각화해봅시다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L301-L303", + "line": 301, + "endLine": 303, + "excerpt": "실행된 테스트의 순서가 다르고 예측할 수 없기 때문에," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L122-L122", + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "]는 예측 및 테스트 단계를 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "]를 호출하여 예측의 정확도를 계산합니다. 예측을" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "예측성 부족: 예상치 못한 또는 안전하지 않은 출력에 더 취약합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L12-L12", + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "실행이 제대로 진행되었는지 확인하기 어렵습니다. 에이전트 워크플로우는 설계상 예측 불가능하기 때문입니다(만약 예측 가능했다면 일반적인 코드를 사용했을 것입니다)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "이렇게 하면 llm 같은 예측 불가능한 요소가 개입해 오류를 만들 위험 없이 100% 안정적인 시스템을 얻을 수 있습니다. 에이전트 같은 행위자적 기능을 사용하지 않아야 앱을 단순하" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L356-L356", + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 나오기 때문입니다. 생성 크기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 ins" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": ". 기능적 정확성과 표면형 제약 조건을 포함한 다중 기준 평가 지표를 활용하여, codex-002 예측 중 오답률이 1.8%에 불과한 고품질 데이터셋을 생성합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "는 통제력이 커질수록 위험도 함께 증가한다. 특히 문제되는 지점은, 개발자가 시스템의 모든 행동을 예측할 필요가 없게 되는 것과 같이, ai 에이전트 개발을 촉진하는 이점들이, 동시에 안전을 위협하는 위험을 만들어낸다는 점이다. 안전 관련 피해는 사생활 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L59-L60", + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": "vla) 모델에 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 관측(raw visual observations)과 자연어 지시를 입력으로 " + } + ] + }, + { + "korean": "인퍼런스", + "occurrences": 3, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L180-L180", + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "인퍼런스 (inference)" + } + ] + }, + { + "korean": "추론", + "occurrences": 420, + "documentCount": 106, + "bySource": { + "transformers": 278, + "smolagents": 27, + "huggingface-blog": 115 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L616-L616", + "line": 616, + "endLine": 616, + "excerpt": "brand_new_bert를 다운스트림 작업에서 추론 또는 미세 조정에 사용하는 방법을 자세히 보여주는 노트북을 추가하는 것이 매우 유용합니다. 이것은 pr을 병합하는 데 필수적이지는 않지만 커뮤니티에 매" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "[!warning] 캐싱은 추론에만 사용해야 합니다. 학습 중에 활성화되면 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "함수에 올바른 매개변수를 전달해 호출했습니다. 파리를 기준으로 위치를 프랑스로 추론했으며, 온도 단위는 섭씨를 사용해야 한다고 판단했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L344-L344", + "line": 344, + "endLine": 344, + "excerpt": " 요청된 형식으로 호출했음을 알 수 있습니다. 모델은 우리가 프랑스의 파리를 지칭하고 있다는 것을 추론했고, 프랑스가 si 단위의 본고장임을 기억하여 온도를 섭씨로 표시해야 한다고 판단했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스와 통합되어 있습니다. 구성 파일을 제공하거나 제공된 템플릿을 사용하기만 하면 됩니다. 추론의 경우, transformers는 대용량 모델을 가져올 수 있으므로 zero-3 및 오프로딩을 지원합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 내에서 추론에 사용할 때, 모델은 내부적으로 기본 생성 설정을 적용하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "사용할 수도 있습니다. 예를 들어 코드 3줄만 써서 모델을 훈련시킨 다음, 다른 프레임워크 상에서 추론할 수 있습니다. 모델을 운영 환경에 배포하기 위해 onnx나 torchscript 형식으로 내보낼 수도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 몇 개의 초기 입력값을 제공한 후, 그 출력을 다시 모델에 입력으로 사용하여 반복적으로 호출하는 추론 과정입니다. 🤗 transformers에서는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": " 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파이프라인은 모델을 추론에 활용할 수 있는 훌륭하고 쉬운 방법입니다. 이 파이프라인은 라이브러리의 복잡한 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity reco" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": " 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도를 높일 수 있습니다. transformers는 awq와 gptq 양자화 알고리즘을 지원하며, bitsandbytes를 통해 8비트와 4비트 양자화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답, 언어 추론과 같은 다양한 작업에서 미세 조정될 수 있으므로, 특정 작업을 위해 아키텍처를 수정할 필요가 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "blip-2는 이미지와 조건에 따라 텍스트 프롬프트를 입력받아 조건부 텍스트를 생성합니다. 추론 시 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "단일 이미지 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "용 중인 하드웨어에 따라 적용될 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 정보는 공식문서나 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L154-L154", + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "을 사용하고 추론에는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "ixture-of-experts(moe) 언어 모델인 deepseek-v3를 소개합니다. 효율적인 추론과 비용 효율적인 훈련을 달성하기 위해, deepseek-v3는 deepseek-v2에서 철저히 검증된 multi-head latent attention" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "체크포인트 불러오기 및 추론하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "phafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(msa) 단계를 수행하지 않습니다. 이는 esmfold 체크포인트가 완전히 \"독립적\"이며, 예측을 위해 알려진 단백질 시퀀스와 구" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "0 모델군은 exaone 3.5 모델군의 높은 실용성과 exaone deep 모델군의 향상된 사고 추론 능력을 각각 non-reasoning mode와 reasoning mode로 통합한 자연어 모델(language model)입니다. 에이전틱(agent" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "성능을 달성함과 동시에, 동등 규모의 최신 sota 모델을 능가하는 문서 이해 능력과 한국 문화적 추론 능력을 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "라는 mixture-of-experts 기반 구조를 채택해 총 236b 개의 파라미터를 갖고 추론 시 23b 개의 파라미터가 활성화됩니다. 다양한 벤치마크를 통한 성능 평가를 통해 k-exaone은 추론 능력, 에이전틱 작동 능력, 범용 지식, 다국" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 연구는 언어 이해, 추론 및 안전성에 대한 학술 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "억(9b)과 270억(27b) 파라미터 크기로 제공되는 gemma 2는 1세대보다 더 높은 성능과 추론 효율성을 제공하며, 상당한 안전성 향상을 포함하고 있습니다. 사실 270억 규모의 모델은 크기가 두 배 이상인 모델과 비교해도 경쟁력 있는 대안을 제공" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "896의 고정 해상도를 사용하기 때문에 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 이러한 아티팩트를 방지하고 추론 중 성능을 향상시키려면," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L99-L99", + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "grounding dino로 추론하고 sam과 결합하는 데모 노트북은 여기에서 찾을 수 있습니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": "지만 장기 시계열 시퀀스를 단계별 방식이 아닌 한 번의 전방 연산으로 예측하여 장기 시퀀스 예측의 추론 속도를 크게 향상시킵니다. 4개의 대규모 데이터셋에 걸친 광범위한 실험은 informer가 기존 방법들을 크게 능가하며 lstf 문제에 새로운 해결책을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "은 특히 임베디드 soc cpu에 최적화되어 있어, 클라우드 연결에 의존하지 않고 빠르고 로컬화된 추론이 필요한 장치에 이상적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "⚡️ 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "을 사용하여 훈련되었지만, 원래 추론은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L383-L385", + "line": 383, + "endLine": 385, + "excerpt": "pu 오프로딩을 활성화하면, gpu 메모리가 부족할 때 모델이 구성 요소를 cpu로 이동시킵니다. 추론 시 다양한 구성 요소들이 gpu와 cpu 간에 동적으로 로드되고 언로드됩니다. 이를 통해 cpu 메모리가 충분한 한 더 작은 머신에서도 모델을 로드할 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "중요한 양식에서는 어텐션만큼 성능을 내지 못했습니다. 우리는 이러한 모델의 주요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete mod" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "gqa(grouped query attention): 더 빠른 추론이 가능하고 더 작은 크기의 캐시를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "paligemma의 추론은 다음처럼 수행됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "스 모델 중 상위권에 랭크되어 있습니다. 이러한 발전은 qwen2-vl을 강력한 멀티모달 처리 및 추론 능력이 필요한 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있는 다재다능한 도구로 만들어줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "erta를 활용한 질문 응답 작업에서의 optimum과 transformers 파이프라인을 이용한 추론 가속화에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L166-L170", + "line": 166, + "endLine": 170, + "excerpt": "인 하드웨어에 따라 적용할 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "단일 미디어 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "추론 시에는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ynet captions에서 30.77% 향상) 3d 시각적 특징을 사용하는 tvg에 비해 5배의 추론 가속을 달성함을 실험적으로 입증합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현 방식을 적용할 수 있습니다.자세한 내용은 공식 문서나 gpu 추론 페이지를 참조하십시오." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "람의 정확도와 견고성에 근접합니다. 우리는 강력한 음성 처리를 위한 추가 작업의 기반이 될 모델과 추론 코드를 공개합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": " 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L223-L223", + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "대형 모델 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "우, 예를 들어 class gemmamodel(llamamodel): 의 경우, 종속성이 자동으로 추론됩니다. 모든 서브모듈은 슈퍼클래스로부터 자동으로 추론됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 훈련과 추론에 사용하는 하드웨어는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. gpu에 대해 자세히 알아보려면, tim dettmer의 훌륭한 블로그 포스트를 확인해보세요" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "분산 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L369-L369", + "line": 369, + "endLine": 369, + "excerpt": "parallelformers (현재는 추론에만 해당)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "] api를 제공하여 주어진 작업에 대해 모델을 빠르게 추론하는 데 사용하고, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_gradio.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_gradio.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_gradio.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 통합되어 추론을 위한 간단한 인터페이스를 빠르게 생성할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "추론을 위한 pipeline" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L74-L75", + "line": 74, + "endLine": 75, + "excerpt": "이 사용되지 않습니다. 그런 다음 큐 메커니즘을 사용하면, 다음과 같은 동적 배치를 사용하기 위해 추론 전 단계에 몇 개의 항목을 축적하는 것과 같은 멋진 작업을 할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L74-L74", + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "추론을 더욱 가속화하기 위해 awq 양자화와 flashattention-2 를 결합 할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L234-L234", + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "는 추론에만 사용해야 합니다)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "그래프 최적화 및 양자화와 같은 기법을 사용하여 추론을 위해 최적화됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "미세 조정한 모델을 추론에 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정된 모델을 사용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 추론에 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "기본 모델 추론으로 동일한 작업을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "이제 입력을 처리하고 추론을 할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "미세 조정된 모델을 추론에 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "서 모든 마스크를 생성합니다. 이를 위해 그리드 형태의 점들을 생성하고 이를 이미지에 오버레이하여 추론합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론 시에 직접 미세 조정한 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "직접 깊이 추정 추론하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미세조정 한 모델을 추론에 사용하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "디코더 전용 모델로 추론을 실행하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델 사용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "미세 조정된 모델을 추론에 사용하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 사용하여 추론합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 추론에 사용하는 방법입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "미세 조정한 모델을 추론에 사용하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "미세조정된 vilt 모델로 추론하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "직접 제로샷 이미지 분류 모델 추론 실행하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L48-L49", + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "]을 활용하면 가장 간단하게 owl-vit 모델을 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 제로샷(zero-shot) 객체 탐지용 파이프라인을 인스턴스화합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L184-L189", + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": "사용하는 것이 좋습니다. 이 클래스는 구성에 따라 주어진 체크포인트에서 올바른 아키텍처를 자동으로 추론하고 가져올 수 있습니다. 모델을 체크포인트에서 가져올 때 이" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "react라는 이름은 \"추론(reason)\"과 \"행동(act)\"을 결합한 것입니다. 실제로 이 구조를 따르는 에이전트는 주어진 작업을 해결하기 위해 필요한 만큼 여러 단계를 거칩니" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "[!tip] inference providers는 서버리스 추론 파트너가 지원하는 수백 개의 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 지원되는 프로바이더 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "제한된 추론: 단순한 rag 파이프라인은 다단계 논리적 추론이나 쿼리 정제를 허용하지 않습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "]: hugging face의 추론 api를 사용하여 모델에 접근" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "높은 표현력: 복잡한 로직과 제어 흐름을 허용하고 도구를 결합하고, 반복하고, 변환하고, 추론할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "vllm: 효율적인 모델 추론을 위한 vllm 지원을 추가합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L232-L232", + "line": 232, + "endLine": 232, + "excerpt": "빠른 llm 추론 및 서빙을 위해 vllm을 사용하는 모델입니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L125-L126", + "line": 125, + "endLine": 126, + "excerpt": "에이전트 워크플로우에서 발생하는 오류 중 일부는 실제 오류이고, 다른 일부는 llm 엔진이 제대로 추론하지 못한 탓입니다. 예를 들어, 자동차 그림을 만들어 달라고 요청한" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "hub에 호스팅된 수천 개의 ai 모델과 space에 직접 연결할 수 있습니다. llm의 일반적인 추론 능력과 hugging face의 모델들의 특화된 능력을 결합한다면, llm은 단순히 텍스트 질문에 답하는 것을 넘어 일상생활의 문제를 해결해줄 것 입니" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "클라이언트 sdk를 확장하여 mcp 클라이언트로서 mcp 서버에서 도구를 가져와 추론 중에 llm에 전달할 수 있도록 했습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "버전이나 추론 api를 통해 불러올 수 있을 뿐 아니라, openai, anthropic 등 다양한 모델도 litellm 통합을 통해 지원합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "기존 모델에 추론 기능 추가" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요를 파악하며, 작동 원리를 이해하고, 적합한 모델을 찾는 방법, 추론에 사용하는 방법, 그리고 trl의 새 버전을 사용해 쉽게 파인튜닝하는 방법을 다룹니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L81-L81", + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "명시적 추론:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal ag" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "dabstep: 다단계 추론을 위한 데이터 에이전트 벤치마크" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L83-L83", + "line": 83, + "endLine": 83, + "excerpt": "finqa는 구조화 및 비구조화 증거를 활용한 수치 추론 연구를 위한 8천 개의 질문-답변 쌍과 2,800개의 재무 보고서로 구성된 대규모 데이터셋입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L335-L335", + "line": 335, + "endLine": 335, + "excerpt": "어떤 llm 추론 제공자에서도 transformers agent 생성" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "30% 더 빠른 반응 속도와 2배의 작업 처리량을 위한 비동기 추론(asynchronous inference) 을 지원합니다." + } + ] + } + ] + }, + "initialization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 115, + "documentCount": 44, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 71, + "documentCount": 31 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 9 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 10, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "가중치 초기화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "초기화", + "occurrences": 115, + "documentCount": 44, + "bySource": { + "transformers": 71, + "smolagents": 34, + "huggingface-blog": 10 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "]는 자동으로 분산 설정 유형을 감지하고 훈련에 필요한 모든 구성 요소를 초기화합니다. 장치에 모델을 명시적으로 배치할 필요는 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L254-L254", + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "걸리는 경우 효율적이지 않습니다. 매우 큰 체크포인트만 사용할 수 있는 경우, 새 환경에서 임의로 초기화된 가중치로 더미 모델을 만들고 해당 가중치를 🤗 transformers 버전과 비교하기 위해 저장하는 것이 더 의미가 있을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "는 초기화 시간에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L134-L134", + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "호출 의 세부 사항을 모두 처리해주기 때문에, 모델에 채팅 템플릿이 있으면 파이프라인을 초기화하고 메시지 목록을 전달하기만 하면 됩니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L30-L32", + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "를 사용해서만 초기화할 수 있기 때문에 완벽한 구성이 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L262-L262", + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "컨텍스트 매니저를 사용하면 모델을 더 빠르게 초기화할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 초기화 메소드에 전달할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "이 외에도 모델을 초기화하는 다양한 방법이 있지만, llm을 처음 시작할 때 이 설정을 추천합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L216-L216", + "line": 216, + "endLine": 216, + "excerpt": "모델을 삭제하고 메모리를 다시 초기화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L38-L40", + "line": 38, + "endLine": 40, + "excerpt": "사용자 정의 모델은 초고속 초기화(superfast init)가 특정 모델에 적용될 수 있는지 여부를 결정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "있다는 의미입니다. (단, 생성 모델에는 분류 헤드가 존재하지 않기 때문에, 해당 부분은 무작위로 초기화됩니다.)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때, 온라인 가중치의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L252-L253", + "line": 252, + "endLine": 253, + "excerpt": "사용을 권장합니다. 어텐션 메커니즘 전환은 모델을 초기화할 때 이루어집니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L37-L38", + "line": 37, + "endLine": 38, + "excerpt": "아래의 코드 스니펫은 patchtsmixer 모델을 무작위로 초기화하는 방법을 보여줍니다. patchtsmixer 모델은 trainer api와 호환됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "lization)를 통해 출력을 생성합니다. 검색기와 시퀀스-투-시퀀스 모듈은 사전 훈련된 모델로 초기화되며, 함께 미세 조정되어 검색과 생성 모두 다운스트림 작업(모델을 특정 태스크에 적용하는 것)에 적응할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L149-L149", + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "transformers는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "메서드를 사용하여 미리 훈련된 인스턴스에서 간단하고 통일된 방식으로 초기화할 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "nf4는 qlora 논문에서 소개된 4비트 데이터 유형으로, 정규 분포에서 초기화된 가중치에 적합합니다. 4비트 기반 모델을 훈련할 때 nf4를 사용해야 합니다. 이는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L272-L272", + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": " 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초기화되므로 의미 있는 결과를 얻으려면 먼저 모델을 훈련시켜야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "파이프라인을 실행해 봅시다. 먼저 파이프라인을 초기화하세요. 모델을 지정하지 않으면, 파이프라인은 자동으로 google/vit-base-patch16-224 모델로 초기화됩니다. 유사도를 계산하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이를 최소화하도록 훈련합니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "파이프라인 없이도 모델을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 모델과 프로세서를 초기화해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L45-L46", + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "]을 사용하는 것입니다. hugging face hub 체크포인트에서 파이프라인을 초기화합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "그 다음으로, 데이터 세트에 존재하는 라벨을 추출합니다. 또한, 모델을 초기화할 때 도움이 될 딕셔너리(dictionary data type)를 생성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L285-L285", + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "상태 초기화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L194-L197", + "line": 194, + "endLine": 197, + "excerpt": "개되었고, bpe와 굉장히 유사합니다. 워드피스는 훈련 데이터에 등장하는 모든 문자로 기본 어휘를 초기화한 후, 주어진 병합 규칙에 따라 점진적으로 학습합니다. bpe와는 대조적으로 워드피스는 가장 빈도수가 높은 기호 쌍을 선택하지 않고, 어휘에 추가되었을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "초기화: 시스템 프롬프트는" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이제 도구를 초기화하고 테스트해보겠습니다!" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L40-L41", + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "매개변수를 gemini api 베이스 url로 설정하여 gemini 모델을 초기화할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L70-L71", + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "]를 초기화할 때" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/agents.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "두 경우 모두 초기화 시" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "편의를 위해, 초기화 시 주어진 model_id에 대한 로컬" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "이전트에게 주어져야 하는 경우(일반적으로 시스템 프롬프트가 작동한다고 이해하는 것처럼): 에이전트 초기화 시" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "환경 변수가 설정되면 이제 langfuse 클라이언트를 초기화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L83-L83", + "line": 83, + "endLine": 83, + "excerpt": "그 다음 에이전트를 초기화할 때 이 함수를 다음과 같이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L294-L294", + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "1. 에이전트 초기화" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": " 요소는 mcp 서버 자체가 각 연결에 대한 상태를 유지해야 하는지 여부입니다. 이는 클라이언트가 초기화(initialize) 요청을 보낼 때 서버가 결정합니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L114-L114", + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "먼저, 모델과 프로세서를 초기화해봅시다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L181-L181", + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "소한의 사용 사례에는 좋습니다). 다음과 같이 codeagent(자체 코드를 작성하는 에이전트)를 초기화할 수 있습니다:" + } + ] + } + ] + }, + "instruction tuning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "인스트럭션 튜닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "지시 미세조정", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "iteration": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 76, + "documentCount": 34, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 53, + "documentCount": 22 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 3 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 20, + "documentCount": 9 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "반복", + "occurrences": 72, + "documentCount": 32, + "bySource": { + "transformers": 49, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 20 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "같은 일을 반복하지 마세요! 새로운 🤗 transformers 모델을 위해 추가할 코드의 대부분은 이미 🤗 transformers 어딘가에 존재합니다. 이미 존재하는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 토큰의 동일한 정보에 더하여 1000번째 토큰의 정보도 필요합니다. 이렇게 되면 토큰마다 모델은 반복적으로 많은 행렬 연산을 수행해야 합니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L654-L654", + "line": 654, + "endLine": 654, + "excerpt": "로 반복하거나" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "[!tip] 모델 코드를 반복적으로 수정하고 개발할 때 clear_import_cache 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "자기회귀 생성은 몇 개의 초기 입력값을 제공한 후, 그 출력을 다시 모델에 입력으로 사용하여 반복적으로 호출하는 추론 과정입니다. 🤗 transformers에서는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L301-L301", + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "t{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md#L19-L22", + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "그 결과, 모델 구성 요소가 여러 파일에 걸쳐 반복되는 경향이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L225-L225", + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "그리고 전체 프로세스는 레이어 lb에 대해 반복되고, 그 다음 lc로 순방향으로, 그다음은 역방향으로 lc -> lb -> la로 반복됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L57-L58", + "line": 57, + "endLine": 58, + "excerpt": "정 길이 모델의 ppl은 슬라이딩 윈도우 전략으로 평가해야 합니다. 이 전략에는 컨텍스트 윈도우을 반복적으로 슬라이딩해 모델이 각 예측을 수행할 때 더 많은 컨텍스트를 갖도록 하는 작업이 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "핵심적으로 이해해야 할 점은 dataset를 다룰 때와 마찬가지로 반복자를 사용 가능하다는 것입니다. 왜냐하면, 웹 서버는 기본적으로 요청을 기다리고 들어오는 대로 처리하는 시스템이기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L200-L203", + "line": 200, + "endLine": 203, + "excerpt": "를 반복하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L183-L183", + "line": 183, + "endLine": 183, + "excerpt": "시퀀스 끝 토큰을 패딩 토큰으로 사용하고 데이터를 반복할 때마다 토큰을 무작위로 마스킹하도록" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "계하는 것을 흔히 \"프롬프트 엔지니어링\"이라고 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 상당한 실험이 필요한 반복적인 과정입니다. 자연어는 프로그래밍 언어보다 훨씬 유연하고 표현력이 풍부하지만, 동시에 모호성을 초래할 수 있습니다. 또한, 자연어 프롬프트는 변화에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L243-L246", + "line": 243, + "endLine": 246, + "excerpt": "을 확인한 후 pytest를 다시 시작할 필요가 없습니다. 모든 테스트가 통과될 때까지 이 과정을 반복한 후 다시 전체 실행이 이루어집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L137-L140", + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "운 기호를 형성하는 병합 규칙을 학습합니다. 어휘가 원하는 어휘 크기에 도달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L203-L203", + "line": 203, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 및 테스트 데이터셋에 대한 'dataloader'를 생성하여 데이터 배치를 반복할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "✅ 다중 검색 수행: 에이전트는 필요에 따라 반복적으로 정보를 검색할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "는 코드로 액션을 작성하고 react 프레임워크에 따라 이전 출력 결과를 반복적으로 개선할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "높은 표현력: 복잡한 로직과 제어 흐름을 허용하고 도구를 결합하고, 반복하고, 변환하고, 추론할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "llm으로부터 청크가 도착하면, 메서드는 청크 처리를 반복합니다. 각 청크는 즉시 반환되며, 그런 다음 완전한 텍스트 응답과 모든 도구 호출을 재구성합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "llm 출력이 반복, 프로그램 지속을 제어함" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L132-L132", + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "http 405 오류 대신 웹 페이지를 반환할 경우 vscode가 해당 엔드포인트를 초당 여러 번 반복 요청(polling)한다는 사실을 알아냈습니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": " 여러 연구 주제를 추적하거나 문헌을 체계적으로 검토할 때 비효율적입니다. 여러 플랫폼에서 검색을 반복하고, 메타데이터를 추출하며 정보를 교차 검증하는 과정은 스크립트를 통한 자동화를 필요로 하게 됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L177-L177", + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "동적으로 이미지 검색. vlm 에이전트를 통한 gui 제어와 같이 에이전트가 반복적으로 스크린샷을 찍는 경우에 유용합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "단하지만 시간이 많이 소요되는 작업: 간단한 작업이라도 엄청난 양 때문에 간단한 분석이 수 시간의 반복 작업으로 변할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L48-L49", + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "가장 반복적으로 나타난 문제는 일부 모델이 예시에서 제시된 답변 형식을 제대로 따르지 못한다는 점입니다. 대신 답변을 소개하는 문장을 함께 출력하는 경우가 있었고" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 기껏해야 모델의 진정한 일반화 능력을 가늠한 것에 불과합니다. 동일한 공개 데이터셋으로 모델을 반복 평가할 때, 보고된 점수와 새로운 미검증 데이터에서의 실제 성능 사이에 차이가 발생합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "모델이 반복(iteration)과 프로그램 지속 여부를 제어함" + } + ] + }, + { + "korean": "이터레이션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 단계", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L278-L278", + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "사전 학습 단계 중 하나로, 모델은 일부 토큰이 무작위로 마스킹 된 손상된 문장을 입력받고, 원래의 문장을 예측해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과, deepseek-v3는 다른 오픈 소스 모델들을 능가하며 선도적인 비공개 소스 모델들과 필적하는 성능을 달성했음을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다." + } + ] + } + ] + }, + "image captioning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 14, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 6 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "이미지 캡셔닝", + "occurrences": 14, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이미지 캡셔닝" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "이미지 캡셔닝, 시각 질문 응답(vqa), 채팅과 같은 대화형 작업을 위한 blip-2 데모 노트북은 여기에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이미지 캡셔닝" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "사전학습된 clip모델을 이미지 캡셔닝을 위한 빔서치 추론에 어떻게 활용하는지에 관한 노트북" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": " 조정할 때 가장 잘 작동합니다. paligemma를 미세 조정할 수 있는 몇 가지 하위 작업에는 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 답변(vqa), 오브젝트 디텍션, 참조 표현 분할 및 문서 이해가 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이미지 캡셔닝" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요를 파악하며, 작동 원리를 " + } + ] + } + ] + }, + "image patch": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 7, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "이미지 조각", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L195-L195", + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "입력 토큰과 이미지 조각(segment) 사이의 유사성을 시각화 시키는 방법에 대한 노트북. 🌎" + } + ] + }, + { + "korean": "이미지 패치", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "이미지 패치 (image patch)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "경망의 특정 구성 요소를 대체하는 데 사용됩니다. 우리는 이러한 cnn 의존성이 필요하지 않으며, 이미지 패치를 순차적으로 입력받는 순수한 transformer가 이미지 분류 작업에서 매우 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 대규모 데이터로 사전 학습된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L28-L32", + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": ", 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미지와 해당 텍스트 설명을 연결하면 vit가 이미지 패치(image patches)를 입력으로 처리합니다. owl-vit 모델의 저자들은 clip 모델을 처음부터 학습(scratch learning)한 후에," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "닝을 수행했습니다. 또 다른 예로 fuyu-8b는 아예 이미지 인코더를 사용하지 않습니다. 대신, 이미지 패치를 직접 프로젝션 레이어에 입력하고, 그 결과로 나온 시퀀스를 자가회귀(auto-regressive) 디코더를 통해 처리합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L160-L160", + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "각 토큰당 하나씩 총 여러 개의 벡터로 이루어집니다. maxsim에서 각 텍스트 토큰 임베딩과 각 이미지 패치 임베딩 간의 유사성이 계산되며, 이 접근 방식은 뉘앙스를 더 잘 포착합니다. 이러한 이유로 colbert류 모델은 비용 효율성이 낮지만 성능이 더 좋습" + } + ] + } + ] + }, + "image processor": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 55, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 55, + "documentCount": 16 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "이미지 전처리기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "이미지 프로세서", + "occurrences": 55, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": 55, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L312-L312", + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "이미지를 수치상으로 표현한 텐서로, 모델에 입력으로 전달됩니다. 이 텐서는 이미지 프로세서를 통해 생성되면, 값은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 25, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 프로세서(image processor)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 프로세서를 위한 유틸리티" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 모델, 구성 등을 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L320-L320", + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L150-L151", + "line": 150, + "endLine": 151, + "excerpt": "티의 입력이 모델의 요구에 맞게 전처리 되었는지 확인해야 합니다. 이미지 데이터를 처리할 수 있는 이미지 프로세서와 텍스트 데이터를 인코딩할 수 있는 토크나이저를 결합한 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "다음 단계는 이미지를 텐서로 처리하기 위해 vit 이미지 프로세서를 가져오는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 경우 두 모델의 이미지 프로세서가 동일한 해상도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L158-L160", + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "를 생성하는 작업을 담당합니다. 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "다음 단계는 모델에 사용할 이미지와 주석을 준비하기 위해 segformer 이미지 프로세서를 불러오는 것입니다. 우리가 사용하는 데이터 세트와 같은 일부 데이터 세트는 배경 클래스로 제로 인덱스를 사용합니다. 하지만 배경 클래스는 150개의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "사전 훈련된 체크포인트와 체크포인트에 연관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L162-L163", + "line": 162, + "endLine": 163, + "excerpt": "]는 bert 토크나이저와 vilt 이미지 프로세서를 편리하게 하나의 프로세서로 묶습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L114-L115", + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L158-L159", + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + ] + } + ] + }, + "inference provider": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 14, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "추론 공급자", + "occurrences": 9, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "다음 예시는 nebius 추론 공급자를 통해 qwen/qwen2.5-72b-instruct 모델을 사용하도록 구성된 웹 탐색 에이전트를 보여줍니다. 이 에이전트에는 웹 브라우저를 사용할 수" + } + ] + }, + { + "korean": "추론 서비스 사업자", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "추론 제공자", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "를 활용하며 hub의 모든 추론 제공자를 지원합니다: cerebras, cohere, fal, fireworks, hf-inference, hyperbolic, nebius, novita, " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "smolagents는 로컬 트랜스포머 모델, 추론 제공자를 사용하여 제공되는 오픈소스 모델 또는 엔드포인트 폐쇄 소스 모델 제공자와 같은 다양한 모델 유형을 제공합니다. 현재 많은 에이전트 워크플로우가 추론을" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L335-L335", + "line": 335, + "endLine": 335, + "excerpt": "어떤 llm 추론 제공자에서도 transformers agent 생성" + } + ] + } + ] + }, + "input IDs": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "입력 ID", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L229-L229", + "line": 229, + "endLine": 229, + "excerpt": "모델에 전달된 입력 id 가져오기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L114-L114", + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "디코더 입력 id (decoder input ids)" + } + ] + }, + { + "korean": "입력 토큰 ID", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "kernel": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 56, + "documentCount": 24, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 18 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 21, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "커널", + "occurrences": 38, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": 24, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 13 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "요합니다 (이는 매개변수, 최적화 상태 및 그레이디언트에 대한 메모리 요구 사항일 뿐이며 cuda 커널 및 활성화에는 조금 더 필요합니다). 또한 더 작은 gpu를 대여하거나 구입하는 것이 더 저렴하지만 모델을 훈련하는 데 시간이 더 오래 걸리므로 비용과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L494-L494", + "line": 494, + "endLine": 494, + "excerpt": "사용할 것을 권장하지만, 이를 사용할 때 llm 출력이 약간 다를 수 있습니다. 이것은 행렬 곱셈 커널 자체의 특성 때문입니다 -- 더 자세한 내용은 여기에서 읽어볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L122-L122", + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "최적화된 mamba 커널 없이 mamba를 사용하면 지연 시간이 크게 증가하므로 권장되지 않습니다. 그래도 커널 없이 mamba를 사용하고자 한다면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "두 가지 구현이 공존합니다: 하나는 최적화되어 빠른 cuda커널을 사용하고, 다른 하나는 단순하지만 모든 장치에서 실행할 수 있습니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "는 환경에서 cuda 커널을 찾으면 이를 사용하며, prefill에서는 더 느립니다. 즉, 높은 cpu 오버헤드로 인해 \"웜업 실행\"이 필요하기 때문입니다. 관련 내용은 이곳과 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "다. 그러나 사용자는 모든 여유 gpu 메모리를 사용할 수는 없습니다. 모델이 gpu에 로드될 때 커널도 로드되므로 1-2gb의 메모리를 차지할 수 있습니다. 얼마나 되는지 확인하기 위해 gpu에 작은 텐서를 로드하여 커널이 로드되도록 트리거합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L376-L376", + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "deepspeed-inference는 cuda 커널을 기반으로 하는 매우 빠른 추론 모드에서 bert, gpt-2 및 gpt-neo 모델을 지원합니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "를 설정하여 cpu 커널을 대신 사용하도록 해야 합니다(이때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L199-L199", + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "는 빠른 프리필과 디코딩을 위해 exllama-v2 커널을 지원합니다. 시작하기 위해 먼저 최신 버전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 절약할 수 있으며, 더 낮은 비트 너비를 사용함으로써 통신 시간이 줄어들어 추론 속도가 빨라질 것으로 기대" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "특정 장치에 대한 사용자 정의 커널의 쉬운 추가" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/tools.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/tools.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/tools.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "ipython 커널에 표시할 때 객체가 올바르게 표시되어야 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "on의 성능이 크게 저하되었습니다. 그 이유는, 우리의 경우 score_mod가 최적화된 cuda 커널 외부에서 더해지기 때문입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "커널을 다운로드하여 메모리를 크게 절약할 수 있습니다. 이러한 구성이 갖춰지면 16gb ram을 가진 gpu에서도 20b 모델을 실행할 수 있습니다. 여기에" + } + ] + }, + { + "korean": "커널 함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "컨볼루션 커널", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "필터", + "occurrences": 18, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 8 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 특정 모델을 기여하는 데 특별히 까다로운 기준을 가지지 않는 경우 new model label을 필터링하여 요청되지 않은 모델이 있는지 확인하고 작업할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L718-L718", + "line": 718, + "endLine": 718, + "excerpt": "파이썬 메소드를 jinja 필터로 대체하세요. 일반적으로 같은 이름을 가지며, 예를 들어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이해 및 생성 작업 모두에 유연하게 적용될 수 있습니다. blip는 캡셔너가 합성 캡션을 생성하고 필터가 노이즈 캡션을 제거하는 부트스트래핑 방법을 통해 웹 데이터의 노이즈를 효과적으로 활용합니다. 우리는 이미지-텍스트 검색(recall@1에서 +2.7%" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": " 프랑스어 텍스트를 처리할 수 있는 모델을 사용하기 위해선 hub의 태그를 사용하여 적절한 모델을 필터링하면 됩니다. 필터링된 결과의 상위 항목으로는 프랑스어 텍스트에 사용할 수 있는 다국어 bert 모델이 반환됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L616-L617", + "line": 616, + "endLine": 617, + "excerpt": "필터를 사용하는 것 외에도, 각 서브 테스트의 정확한 이름을 확인한 후에 일부 혹은 전체 서브 테스트를 실행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "균 점수에 따라 순위가 매겨지는 또 다른 리더보드입니다. 모델 크기, 오픈소스 여부에 따라 모델을 필터링하고, 다양한 평가 지표에 대한 순위를 확인할 수도 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "프로덕션의 vlm은 탈옥과 규정 준수를 위한 유해한 출력을 방지하기 위해 입력과 출력을 필터링해야 합니다. 유해한 콘텐츠는 폭력적 입력부터 성적으로 노골적인 콘텐츠까지 다양합니다. 바로 여기에 멀티모달 안전 모델이 활용됩니다: 이들은 vlm의 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L373-L373", + "line": 373, + "endLine": 373, + "excerpt": "커스텀 평가 스크립트를 작성하려면, 추론 태그를 제대로 필터링하기 위해 토크나이저에서" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L218-L218", + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "우리는 alexandre chapin과 ville kuosmanen이 제작한 커스텀 필터링 도구를 사용해, 프레임 수, 시각적 품질, 작업 커버리지를 기준으로 데이터셋을 선별했습니다. 이후 세심한 수작업 검토 과정을 거쳐(특별히 marina" + } + ] + }, + { + "korean": "핵 함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "kernel fusion": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "커널 융합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "kernel launch": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "커널 실행", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "knowledge distillation": { + "unsupportedVariants": [ + "KD" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 7, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델 증류", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "지식 전이", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "지식 증류", + "occurrences": 7, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + 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"occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "명령어 기반 미세조정 버전은 지식 증류와 강화 학습을 통해 후처리 학습 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "컴퓨터 비전을 위한 지식 증류" + } + ] + } + ] + }, + "KV cache": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 28, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 28, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": ", 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐시 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한 어텐션 패턴을 사용합니다. 글로벌 셀프 어텐션 레이어 1개마다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "kv 캐시" + } + ] + }, + { + "korean": "키-값 캐시", + "occurrences": 24, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 24, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L340-L340", + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "키-값 캐시" + } + ] + } + ] + }, + "language model": { + "unsupportedVariants": [ + "LM" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 270, + "documentCount": 67, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 220, + "documentCount": 55 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 43, + "documentCount": 10 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "언어 모델", + "occurrences": 270, + "documentCount": 67, + "bySource": { + "transformers": 220, + "smolagents": 7, + "huggingface-blog": 43 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "요즘 llm의 가장 흔한 활용 사례 중 하나는 채팅입니다. 채팅은 일반적인 언어 모델처럼 단일 문자열을 이어가는 대신 여러 개의 메시지로 구성된 대화를 이어갑니다. 이 대화에는 \"사용자\"나 \"어시스턴트\"와 같은 역할과 메시지 텍스트가 포" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링을 위해 reformer 사전훈련하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L223-L225", + "line": 223, + "endLine": 225, + "excerpt": "러닝 작업이 gpu에서 실행된다는 것을 아실 겁니다. 다소 느리기는 해도 cpu에서 채팅 모델이나 언어 모델로부터 텍스트를 생성하는 것도 가능합니다. 하지만 모델을 gpu 메모리에 올려놓을 수만 있다면, gpu를 사용하는 것이 일반적으로 더 선호되는 방식입니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "인코더 모델과 마스킹된 언어 모델링을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델로 생성하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 55, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity recognition), 마스크드 언어 모델링(masked language modeling), 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": " 저장하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, llava와 같은 비전-언어 모델에서 토크나이저를 가져오면," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "🤗 hugging face의 마스킹 언어 모델링 강좌" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 마스크 언어 모델링 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "머로, toronto book corpus와 wikipedia로 구성된 대규모 코퍼스에서 마스킹된 언어 모델링과 다음 문장 예측(next sentence prediction) 목표를 결합해 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "영어 트윗을 위한 최초의 공개 대규모 사전 학습된 언어 모델인 bertweet을 소개합니다. bertweet은 bert-base(devlin et al., 2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며, rober" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "ge models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "meleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 밒 언어 모델입니다. 이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "code llama는 코딩 작업에 특화된 대규모 언어 모델 계열로, llama 2를 기반으로 개발되었습니다. 일반적인 코드, python 특화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "델은 프로그램 합성(program synthesis)을 위한 자기회귀(autoregressive) 언어 모델로, the pile, bigquery, bigpython 데이터로 순차적으로 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "bert와 그 변형 모델과 같은 사전 학습된 언어 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": " 파라미터를 가지며 토큰당 37b개가 활성화되는 강력한 mixture-of-experts(moe) 언어 모델인 deepseek-v3를 소개합니다. 효율적인 추론과 비용 효율적인 훈련을 달성하기 위해, deepseek-v3는 deepseek-v2에서 철저히 검증" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": " 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습됩니다. 우리가 관심을 가진 판별 모델은 시퀀스에서 어떤 토큰이 생성 모델에 의해 대체되었는지 식별합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "a ai의 fundamental ai research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "k-exaone 모델은 lg ai연구원이 개발한 대규모 다국어 언어 모델입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 연구는 언어 이해, 추론 및 안전성에 대한 학술 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "세조정 버전이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 gemma 버전과 많은 부분을 공유하지만 이번 버전에는 여러 가지 새로운 기법이 추가되었습니다. 대표적으로 교차 업데이트(altup)," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "일본어를 위한 자동회귀 언어 모델인 gpt-neox-japanese를 소개합니다. 이 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "jamba는 transformer와 mamba 기반의 하이브리드 전문가 혼합(moe) 언어 모델로, 총 매개변수 수는 52b에서 398b까지 다양합니다. 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "e models에서 소개되었습니다. 이 모델은 7b에서 65b개의 파라미터까지 다양한 크기의 기초 언어 모델을 모아놓은 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 모델 백본으로서 맘바는 언어, 오디오, 유전체학과 같은 여러 양식에서 최첨단 성능을 달성합니다. 언어 모델링에서 우리의 맘바-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "트랜스포머는 언어 모델링에서 딥러닝 성공의 주요 아키텍처였지만, 맘바와 같은 상태 공간 모델(ssm)이 최근 소규모 혹은 중간 규모에서 트랜스포머와 대등하거나 더 나은 성능을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L161-L161", + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "언어 모델링 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 현존하는 언어 모델 중 크기 대비 가장 강력한 미스트랄7b를 출시하게 되어 자랑스럽습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "다. 이는 toronto book corpus와 같은 장기 의존성을 가진 대규모 말뭉치를 사용하여 언어 모델링으로 사전 학습된 인과적(단방향) 트랜스포머입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "paligemma 모델은 구글이 제안한 paligemma – google의 최첨단 오픈 비전 언어 모델에서 소개 되었습니다. paligemma는 siglip 비전 인코더와 gemma 언어 인코더로 구성된 3b 규모의 비전-언어 모델로, 두 인코더가 멀티모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "언어 모델 사전 학습은 성능을 크게 향상시켰지만, 서로 다른 접근 방식을 면밀히 비교하는 것은 어렵습니다. 학습은 계산 비용이 많이 들고, 종종 크기가 서로 다른" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "소형 비전 언어 모델(smolvlm)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "어졌으며, 이는 nlp에서는 해당되지 않는 경우가 많습니다. 저자들은 마스크된 패치 예측(마스크된 언어 모델링에서 영감을 받은 self-supervised 사전 학습 목표)을 사용한 실험도 수행했습니다. 이 접근 방식으로 더 작은 vit-b/16 모델은 ima" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "클래스를 사용하여 peft 어댑터 모델을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 인과 관계 언어 모델용 peft 어댑터 모델을 가져오려면 다음 단계를 따르십시오:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "펄플렉서티(perplexity, ppl)는 가장 일반적인 언어 모델 평가지표 중 하나입니다. 자세히 알아보기 전에 이 평가지표는 고전적인 언어 모델(자기회귀 또는 인과적 언어 모델이라고도 함)에만 적용되며 bert와 같" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 수 있습니다. 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링(masked language modeling)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델(llm) 프롬프팅 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L213-L218", + "line": 213, + "endLine": 218, + "excerpt": "각 훈련 단계에서 유니그램 알고리즘은 현재 어휘와 유니그램 언어 모델이 주어졌을 때 훈련 데이터에 대한 손실(흔히 로그 우도로 정의됨)을 정의합니다. 그런 다음 어휘의 각 기호에 대해 알고리즘은 해당 기호를 어휘에서 제거" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "] 클래스를 감싸고 llama-2 및 mistral과 같은 언어 모델을 자동 회귀 기법으로 훈련하는 데 최적화된 [" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, rag)은 대규모 언어 모델의 능력과 외부 지식 검색을 결합하여 더 정확하고 사실에 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L5-L6", + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "는 다양한 프로바이더의 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 가이드는 에이전트와 함께 다양한 모델 유형을 사용하는 방법을 보여줍니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L152-L152", + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "b의 통합이 얼마나 강력한지 확연히 알 수 있었고, gradio spaces 지원으로 이제 대규모 언어 모델을 최신 머신 러닝 애플리케이션으로 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델 쉽게 이해하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델(vlm)이 요즘 화제입니다. 이전 블로그 포스트(2024년 4월 포스팅)에서 우리는 vlm들에 대해 깊이 있게 다뤘습니다. 그중 상당 부분은 최초의 성" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "언어 모델은 점점 더 강력해지고 있으며, 에이전트로서 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 특히 추론, 코드, 데이터가 교차하는 영역에서 흥미로운 사용 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": ". 즉, 인간 지능은 다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ging face hub에서 가장 많이 활용되는 리더보드로, 다양한 태스크에서 오픈 llm(대규모 언어 모델)의 성능을 비교합니다. 이 중 math-hard는 수학 문제에 특화된 평가로, llm이 고등학교 및 대학 수준의 수학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L87-L87", + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "0개의 문제를 포함한 코드 생성 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 자연어 사양으로부터 코드를 생성하는 언어 모델의 능력을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 저자들은 codewars, atcoder, kattis, codeforces 등 프로그래머들이 서로 문제를 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "수년간 transformer는 ai 분야에서 놀라운 발전을 이끌었습니다. 인간처럼 추론할 수 있는 언어 모델부터 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 멀티모달 시스템까지 등장했지만, 실제 로보틱스에서는 발전 속도가 훨씬 더뎠습니다. 로봇은 여전히 다양한 물체, 환경" + } + ] + } + ] + }, + "layer": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 252, + "documentCount": 65, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 220, + "documentCount": 55 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 29, + "documentCount": 8 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "계층", + "occurrences": 25, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 16, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 6 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L170-L170", + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "] 위에 시퀀스 분류를 위한 선형계층(linear layer)을 추가한 모델 헤드입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도 파라미터 수가 크게 증가하지 않도록 합니다. 두 번째는 계층 간 파라미터 공유(cross-layer parameter sharing)로, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 파라미터 수를 줄입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "라는 새로운 언어 표현 모델을 소개합니다. 최근의 다른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 과제를 보여주고, 정확도를 향상시키기 위해 경험적으로 검증된 구성 요소들을 도입합니다. 여기에는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정 헤드를 부착하는 새로운 설계 패러다임이 포" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 이러한 차이를 해결하기 위해, 우리는 'shifted windows'를 이용해 표현을 계산하는 계층적 트랜스포머를 제안합니다. shifted windows 방식은 겹치지 않는 로컬 윈도우에서 self-attention 계산을 제한하여 효율성을 높이는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer). 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "멀티 에이전트는 간단한 계층 구조로 구성됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L79-L81", + "line": 79, + "endLine": 81, + "excerpt": "또한 추가 보안 계층으로, import 목록에서 명시적으로 승인되지 않는 한 서브모듈에 대한 접근은 기본적으로 금지됩니다. 예를 들어," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "연구 탐색: 세 가지 추상화 계층" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "rteb는 기업 사용 사례에 특히 중점을 두고 설계되었습니다. 복잡한 계층 구조 대신 명확성을 위해 단순한 그룹을 사용합니다. 단일 데이터셋은 여러 그룹에 속할 수 있습니다(예: 독일 법률 데이터셋은 “법률” 그룹과 “독일어”" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L338-L338", + "line": 338, + "endLine": 338, + "excerpt": "다중 에이전트 계층 구조에서 여러 에이전트가 협업하도록 하기" + } + ] + }, + { + "korean": "레이어", + "occurrences": 189, + "documentCount": 43, + "bySource": { + "transformers": 172, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 17 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "과 같은 특정 헤드 레이어를 가진 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이러한 비효율성을 제거하기 위해 kv 캐시(key-value cache)를 사용합니다. 어텐션 레이어에서 이전에 처리한 토큰으로부터 얻은 키와 값 쌍을 저장해두고, 이후 토큰 예측 시 이를 재사용하여 연산을 줄이는 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "양방향 셀프 어텐션 레이어를 이용해서 reformer 모델을 훈련하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L285-L285", + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "zero-3의 또 다른 고려 사항은 여러 개의 gpu를 사용하는 경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "fsdp는 네트워크의 각 레이어를 래핑하여 적용됩니다. 래핑은 일반적으로 중첩 방식으로 적용되며 각각 순방향으로 지나간 후 전체 가중치를 삭제하여 다음 레이어에서 사용할 메모리를 절약" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "en) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "니다. 이 방법으로 모델을 특정 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/modeling_utils.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사용자 정의 레이어 및 유틸리티" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "로 로드하면 여기에 설명된 대로 사용 가능한 gpu에 모델의 서로 다른 레이어를 자동으로 배치합니다. 이것은 매우 효과적이긴 하지만 이러한 기본 파이프라인 병렬 처리는 gpu 유휴 문제를 해결하지 못한다는 점을 유의해야 합니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L61-L64", + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "를 따르며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": " 사용할 수 있습니다. 디코더로 선택한 아키텍처에 따라 교차 어텐션(cross-attention) 레이어가 무작위로 초기화될 수 있습니다. 사전 학습된 인코더와 디코더 체크포인트를 이용해 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 사용하는 점, 128k 토큰의 더 긴 컨텍스트 길이를 지원하는 점, 그리고 고해상도 이미지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "여러 가지 새로운 기법이 추가되었습니다. 대표적으로 교차 업데이트(altup), 학습된 증강 잔여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐시 공유 등이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": "달성하며 시퀀스 의존성 정렬에서 비교 가능한 성능을 보입니다. (ii) 셀프 어텐션 증류는 계단식 레이어 입력을 반으로 줄여 지배적인 어텐션을 강조하고 극단적으로 긴 입력 시퀀스를 효율적으로 처리합니다. (iii) 생성 스타일 디코더는 개념적으로 단순하지만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "jamba의 아키텍처는 블록과 레이어 기반 구조를 사용하여 transformer와 mamba 아키텍처를 통합할 수 있도록 설계되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어 또는 mamba" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "레이어는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "레이어와 동등한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "소개되었습니다. swin2sr은 swinir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인코딩합니다. 비디오에서 발생하는 긴 토큰 시퀀스를 처리하기 위해, 입력의 공간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "에는 모델 수만큼 많은 어텐션 레이어가 정의되어 있으며, 그 중 상당수는 서로 동일합니다. 안타깝게도, 수정과 변경 사항이 코드의 특정 부분에 적용되면서 독립적인 구현들이 서로 분기되는 경" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "학습할 레이어를 지정하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "각 레이어에 대한 텐서 병렬 계획을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 34, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "pipelineparallel (pp) - 모델이 수직으로 (레이어 수준) 여러 gpu에 분할되어 모델의 단일 gpu에는 하나 또는 여러 레이어가 배치됩니다. 각 gpu는 파이프라인의 서로 다른 단계를 병렬로 처리하며 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "구성 클래스는 모델을 구축하는 데 필요한 하이퍼파라미터(예: 레이어 수 및 은닉 크기)를 저장합니다. 구성 클래스를 직접 인스턴스화할 필요는 없습니다. 특히, 수정 없이 고 사전 학습된 모델을 사용하는 경우 모델을 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "레이어가 포함된 모든 모델에서 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "레이어를 포함하는 모든 모달리티의 모든 모델에서 잘 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L316-L317", + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L963-L966", + "line": 963, + "endLine": 966, + "excerpt": "특별히 생성된 작은 모델로 테스트하면 상당한 커버리지를 얻을 수 있습니다. 이러한 모델은 최소한의 레이어 수(예: 2), 어휘 크기(예: 1000) 등의 요소만 가집니다. 그런 다음" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L72-L74", + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L255-L255", + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "neftune은 예상치 못한 동작을 피할 목적으로 처음 임베딩 레이어로 복원하기 위해 훈련 후 비활성화 됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "예로 fuyu-8b는 아예 이미지 인코더를 사용하지 않습니다. 대신, 이미지 패치를 직접 프로젝션 레이어에 입력하고, 그 결과로 나온 시퀀스를 자가회귀(auto-regressive) 디코더를 통해 처리합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L81-L81", + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "널리 채택된 transformer 아키텍처에서 moe 레이어는 가장 일반적으로 각 transformer 블록 내의 표준 피드포워드 네트워크(ffn) 레이어를 대체하여 통합됩니다. 밀집 네트워크는 추론을 실행하기 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "각 어텐션 레이어는 128k 컨텍스트에 rope 사용" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "비전 모델 레이어의 절반을 생략해서 추론 속도를 높이고 모델 크기를 감소" + } + ] + }, + { + "korean": "추상화 수준", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "보다시피, 🤗 transformers에서는 상속을 사용하지만 추상화 수준을 최소한으로 유지합니다. 라이브러리의 어떤 모델에서도 두 수준 이상의 추상화가 존재하지 않습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "이는 스크립트 단계보다 한 단계 높은 추상화 수준으로 볼 수 있으며, 이때 “프로그래밍 언어”는 자연어가 됩니다. 이는 software 3.0 개념과 유사하며, 여기서 자연어로 하는 연구 지시가 실제 " + } + ] + }, + { + "korean": "층", + "occurrences": 35, + "documentCount": 20, + "bySource": { + "transformers": 30, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "여러 층의 신경망(neural network)을 사용하는 머신러닝 알고리즘입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L444-L444", + "line": 444, + "endLine": 444, + "excerpt": "in {0, \\ldots i - 1} \\)에만 주의를 기울입니다. 불필요한 계산을 줄이기 위해 각 층의 키-값 벡터를 모든 이전 시간 단계에 대해 캐시할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 모델은 트랜스포머를 심층 분해 아키텍처로 확장하여, 예측 과정에서 추세와 계절성 요소를 점진적으로 분해할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": ", 히든 크기는 더 큽니다. 임베딩에서 임베딩 크기를 히든 크기로 변환하기 위해 추가로 선형 변환 층이 사용됩니다. 임베딩 크기와 히든 크기가 동일할 경우에는 이 선형 변환 층이 필요하지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "화적 다양성을 아우르는 2억 5천만 개의 단백질 시퀀스에서 추출한 860억 개의 아미노산에 대해 심층 컨텍스트 언어 모델을 비지도 학습으로 훈련합니다. 그 결과 모델은 그 표현에서 생물학적 속성에 대한 정보를 포함합니다. 이 표현은 시퀀스 데이터만으로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "원합니다. 또한 mtp(multi-token prediction) 메커니즘을 도입해 모델 성능을 한층 더 높였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어 또는 mamba 레이어 중 하나와 그 뒤를 잇는 다층 퍼셉트론(mlp)으로 구성되어 있습니다. transformer 레이어는 8개의 레이어 중 하나의 비율로 주기적으로 배치됩니다. 또한 모델 용량을 확장하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "tsmixer는 패치 처리된 시계열의 다변량 예측 및 표현 학습을 위해 설계된 다층 퍼셉트론(mlp) 모듈로만 구성된 경량 신경망 아키텍처입니다. 우리의 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 mlp-mixer 모델의 성공에서 영감을 받았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L272-L272", + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "twork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L252-L255", + "line": 252, + "endLine": 255, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링을 위해 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예제는 pytorch notebook 또는 tensorflow notebook을 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L203-L205", + "line": 203, + "endLine": 205, + "excerpt": "객관식 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예는 아래 문서를 참조하세요. pytorch notebook 또는 tensorflow notebook." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "층의 가중치와 편향)를 버리고 새로운" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "우리는 앞으로 이러한 모델의 수가 증가할 것으로 예상합니다. 멀티모달 학습이 심층 표현을 더 잘 학습할 수 있는 유일한 방법이라는 것은 널리 알려진 사실입니다. 우리는 이러한 any-to-any 모델들과 데모를 선별해 모은 컬렉션을 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L241-L241", + "line": 241, + "endLine": 241, + "excerpt": "시퀀스를 한층 더 압축하기 위해 byte pair encoding (bpe)이 적용됩니다. 일반적인 방식과 마찬가지로, bpe는 여러 차원에 걸쳐 자주 등장하는 패턴" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L358-L359", + "line": 358, + "endLine": 359, + "excerpt": "반복적으로 상기시키는 대화 패턴, 그리고 에이전트의 역량과 한계를 맥락 속에서 솔직하게 드러내는 다층적 투명성 메커니즘이 필요하다." + } + ] + } + ] + }, + "learning rate": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 17, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 16, + "documentCount": 9 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "러닝 레이트", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 속도", + "occurrences": 7, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L400-L400", + "line": 400, + "endLine": 400, + "excerpt": "램 및 스케줄러 매개변수는 명령줄에서 설정할 수 있으므로 오류를 찾기 어렵지 않습니다. 예를 들어 학습 속도가 다른 곳에서 다른 값으로 설정된 경우 명령줄에서 이를 재정의할 수 있습니다. 최적화 프로그램 및 스케줄러 매개변수 외에도 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L437-L437", + "line": 437, + "endLine": 437, + "excerpt": "는 대신, 기존 모델이 학습한 지식을 출발점으로 삼아 더욱 빠르게 학습할 수 있습니다. 이를 통해 학습 속도를 높이고 필요한 데이터양도 줄일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " albert는 파라미터를 줄이기 위해 두 가지 기법을 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 bert의 학습 속도를 높입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L220-L220", + "line": 220, + "endLine": 220, + "excerpt": "옵티마이저 및 학습 속도 스케줄러" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L227-L227", + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "diffusion 기반 vla보다 5배 빠른 학습 속도" + } + ] + }, + { + "korean": "학습률", + "occurrences": 10, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "학습률 스케줄 (pytorch)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": " 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L72-L73", + "line": 72, + "endLine": 73, + "excerpt": "을 기본값으로 유지하면서 학습률만 조정해도 비슷한 효과를 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + ] + } + ] + }, + "learning rate scheduler": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "학습률 스케줄러", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "평균화(averaging)와 보간(interpolation)을 조합하여 사용합니다. 덕분에 기존의 학습률 스케줄러와 달리, sfo는 학습률을 점진적으로 낮추는 절차가 아예 필요 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + ] + }, + { + "korean": "학습률 조절기", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "likelihood": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 17, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "가능도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "우도", + "occurrences": 17, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 14, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "펄플렉서티는 시퀀스의 음의 로그 우도(negative log-likelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "ch 코드는 tensorflow 코드로 변환되어 pytorchic하지 않을 수 있고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 autoawq로 양자화된 모델을 가져오는 방법을 보여드리나, llm-awq로 양자화된 모델의 경우도 유사한 절차를 따릅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L640-L641", + "line": 640, + "endLine": 641, + "excerpt": "를 사용할 수 있습니다(이미 있는 일부 테스트에서 사용되는 경우도 있습니다. 주로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L194-L197", + "line": 194, + "endLine": 197, + "excerpt": "으로 워드피스는 가장 빈도수가 높은 기호 쌍을 선택하지 않고, 어휘에 추가되었을 때 훈련 데이터의 우도가 최대화되는 쌍을 선택합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L299-L300", + "line": 299, + "endLine": 300, + "excerpt": "의 경험이 시사하는 바가 있다면, 미래에는 더 느린 시스템이 전반적으로 더 나은 결과를 제공하는 경우도 나타날 수 있다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L171-L172", + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "다. 기존 연구에 따르면, 초기 또는 중간 레이어가 다운스트림 작업에 더 유용한 표현을 제공하는 경우도 많습니다. smolvla에서는 학습 시 action expert가 주의(attend)할 vlm 특징을 설정 가능한 n번째 레이어까지로 제한하며, 기본값" + } + ] + } + ] + }, + "linear layer": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 9, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 7 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "FC 레이어", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "선형 계층", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "토큰의 마지막 히든 상태에 선형 계층(linear layer)을 추가한 구조입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "선형 레이어", + "occurrences": 8, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L363-L363", + "line": 363, + "endLine": 363, + "excerpt": "에서 마지막 두 개의 선형 레이어는 일반적인 pytorch" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "를 위한 개별 선형 레이어를 생성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "가중치 패킹은 여러 선형 레이어를 하나의 더 큰 레이어로 합치는 기법입니다. 패킹된 전략인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L149-L149", + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "**센서모터 상태(sensorimotor states)**는 선형 레이어를 통해 단일 토큰으로 투영되어, 언어 모델의 토큰 차원과 정렬됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "LLM-as-a-judge": { + "unsupportedVariants": [ + "LLM-as-a-judge" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "LLM 평가자", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "logit": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 11, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 9 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "로그 오즈", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "로짓", + "occurrences": 11, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 모든 이미지와 텍스트 간의 쌍별 유사성에 대한 전역적 관점이 필요하지 않습니다. 소프트맥스 대신 로짓에 시그모이드 활성화 함수를 적용해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L348-L348", + "line": 348, + "endLine": 348, + "excerpt": "입력을 모델에 전달하고 로짓을 반환하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L297-L297", + "line": 297, + "endLine": 297, + "excerpt": "모델에 입력을 전달하고 로짓을 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "델(파인 튜닝된 비전 트랜스포머)을 모방하도록 할 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L151-L151", + "line": 151, + "endLine": 151, + "excerpt": "]하는 함수를 만듭니다. 예측을 먼저 로짓으로 변환한 다음, 레이블의 크기에 맞게 모양을 다시 지정해야 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L371-L371", + "line": 371, + "endLine": 371, + "excerpt": "평가지표를 불러오고, 예측값에서 평가지표를 계산할 함수를 정의합니다. 필요한 전처리 작업은 예측된 로짓(logits)에 argmax 값을 취하는 것뿐입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L310-L310", + "line": 310, + "endLine": 310, + "excerpt": "로짓에서 가장 가능성 있는 답변의 id를 가져와서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "에 전달하기 전에 예측을 로짓으로 변환해야 합니다(모든 🤗 transformers 모델은 로짓으로 반환한다는 점을 기억하세요):" + } + ] + }, + { + "korean": "원시 출력", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "loss": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 99, + "documentCount": 41, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 85, + "documentCount": 35 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 6 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "감소", + "occurrences": 21, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": 13, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 8 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L567-L567", + "line": 567, + "endLine": 567, + "excerpt": "예를 들어 그레이디언트가 여러 gpu에 걸쳐 평균화되는 경우와 같이 감소 연산은 손실이 발생합니다. 통신이 fp16 또는 bf16으로 수행되는 경우, 낮은 정밀도로 여러 숫자를 더하면 정확하지 않기 때문에 손실이 발생할 가능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "따라서, 양자화된 가중치를 사용할 때 추론 시간이 감소하지 않고 오히려 증가하는 경우가 많습니다. 이제 이론은 충분하니 실제로 시도해 봅시다! transformers를 사용하여 가중치를 양자화하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": " 임베딩에 유지됩니다; - 동일한 룩백 윈도우에 대해 어텐션 맵의 계산과 메모리 사용량이 제곱으로 감소합니다 - 모델이 더 긴 과거를 참조할 수 있습니다. 우리의 채널 독립적 패치 시계열 트랜스포머(patchtst)는 최신 트랜스포머 기반 모델들과 비교했" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "으로, 우리는 배치 크기를 100만 개까지 극단적으로 늘려보았고, 배치 크기 증가의 이점이 빠르게 감소하며 32k의 더 합리적인 배치 크기로도 충분하다는 것을 발견했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L182-L182", + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "소프트맥스와 레이어 정규화는 텐서 축약보다 연산 강도가 낮습니다. 하나 이상의 **감소 연산(reduction operations)**을 포함하며, 그 결과는 map을 통해 적용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L311-L311", + "line": 311, + "endLine": 311, + "excerpt": "- 텐서가 감소 연산을 기다리고 있는 상태임을 나타냅니다 (일반적으로 transformers에서의 사용 사례와는 직접적인 관련이 적습니다)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "gpu의 통합 메모리 아키텍처로 인해 메모리에 직접 접근할 수 있어 데이터 로딩 지연 감소" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L234-L234", + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "학습이 진행되면서 학습 손실이 원활하게 감소하는 것을 볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L117-L118", + "line": 117, + "endLine": 118, + "excerpt": "그림 2: 첫 호출 응답에서 파싱 오류가 발생하면 성공률이 21.3% 감소하고, 평균 스텝 수는 3.18에서 4.63으로 증가합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 다양한 방법을 통해 대규모 모델을 축소하기 시작했습니다. 이는 컴퓨팅 비용을 절감하고 배포를 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "행동 시퀀스 내 중복 감소로 인한 더 나은 행동 표현력" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L203-L204", + "line": 203, + "endLine": 204, + "excerpt": "험 ai 에이전트가 사람을 대체하는 경우(예: 직장에서 사람이 하던 일을 대신하는 경우), 일자리 감소와 경제적 영향을 초래할 수 있으며, 이는 기술을 만드는 사람들과 그 기술을 가능하게 한 데이터 제공자들(종종 동의 없이 데이터가 사용된 사람들) 사이의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "비전 모델 레이어의 절반을 생략해서 추론 속도를 높이고 모델 크기를 감소" + } + ] + }, + { + "korean": "로스", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "용어집을 기반으로 한 플래시카드 세트로, 지식을 장기적으로 유지하기 위해 특별히 설계된 오픈소스 크로스 플랫폼 앱인 anki를 사용하여 쉽게 학습/수정할 수 있는 형태로 제작되었습니다. 플래시카드 사용법에 대한 소개 동영상을 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "더를 효과적으로 공동 학습할 수 있게 하고, 낮은 복잡도의 희소한 2d 시각적 특징만을 사용하여 크로스 모달 특징 융합의 성능을 향상시킵니다. 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L31-L32", + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "리적 상호작용을 포착할 수 있는 아키텍처를 설계해야 합니다. 이와 관련된 중요한 도전 과제는 **크로스 임바디먼트 학습(cross-embodiment training)**입니다. 이는 로봇의 구조, 제어 공간, 그리고 행동 표현이 서로 다른 다양한 로봇 " + } + ] + }, + { + "korean": "손실", + "occurrences": 67, + "documentCount": 28, + "bySource": { + "transformers": 64, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L238-L244", + "line": 238, + "endLine": 244, + "excerpt": "하는 \"양자화(quantization)\" 방법을 사용할 수도 있습니다. 이 방법은 모델의 가중치를 손실 압축하여 각 파라미터를 8비트, 4비트 또는 그 이하로 줄일 수 있습니다. 특히 4비트에서 모델의 출력이 부정적인 영향을 받을 수 있지만, 더 크고 강" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L186-L188", + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "에서 했던 것 처럼 레이블을 통과시켰을 때 손실과 함께 사전 형태로 반환하는 것이 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L479-L479", + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "모델이 혼합 정밀도로 사전 학습되지 않은 경우와 같이 혼합 정밀도로 잘 작동하지 않는 경우 nan 손실을 유발할 수 있는 오버플로 또는 언더플로 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우에는 기본 fp16 모드를 명시적으로 비활성화하여 전체 fp32 정밀도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "레이블은 모델이 손실(loss)을 직접 계산할 수 있도록 전달되는 선택적 인자입니다. 이 레이블은 모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(labe" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "만약 gpu에 32gb의 vram이 없다면 어떻게 될까요? 모델 가중치를 성능에 큰 손실 없이 8비트 또는 4비트로 양자화할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다(참고: dettmers et al.). 최근의 gptq 논문 에서는 모델을 3비트 또는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "는 모델에서 계산한 손실이고" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "인자가 제공되면 손실을 계산할 수 있고, 모델이 튜플을 반환하는 경우 그 손실이 튜플의 첫 번째 요소로 반환되어야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "epseekmoe 아키텍처를 채택했습니다. 나아가 deepseek-v3는 로드 밸런싱을 위한 보조 손실 없는 전략을 개척하고, 더 강력한 성능을 위해 다중 토큰 예측 훈련 목표를 설정합니다. 저희는 14.8조 개의 다양하고 고품질의 토큰으로 deepsee" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L105-L106", + "line": 105, + "endLine": 106, + "excerpt": "코더-디코더 모델과 유사한 방식으로 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다. 보시다시피, 손실(loss)을 계산하려면 단 2개의 입력만 필요합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ge image pre-training 논문에서 제안되었습니다. siglip은 clip에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "상을 효율적으로 전송하고 저장하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 압축은 필연적으로 원본 정보의 손실과 아티팩트를 초래하며, 이는 시각적 품질을 심각하게 저하시킬 수 있습니다. 이러한 이유로, 압축된 이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L185-L186", + "line": 185, + "endLine": 186, + "excerpt": "[!tip] 배치(batch) 크기가 크거나 훈련 손실(training loss)이 계속해서 급격하게 변동한다면, beta_2 값을 [0.95, 0.99] 사이로 줄여보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "를 실행하고 각 gpu의 출력을 gpu 0으로 보내고 손실을 계산합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L90-L92", + "line": 90, + "endLine": 92, + "excerpt": "를 전달해 각 토큰에 대한 평균 음의 우도 값을 손실로 반환할 수 있습니다. 하지만 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하면 각 반복마다 모델에 전달하는 토큰이 겹칩니다. 컨텍스트로 처리하는 토큰에 대한 로그 우도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L277-L277", + "line": 277, + "endLine": 277, + "excerpt": "중첩 양자화는 추가적인 성능 손실 없이 추가적인 메모리를 절약할 수 있는 기술입니다. 이 기능은 이미 양자화된 가중치의 2차 양자화를 수행하여 매개변수당 추가로 0.4비트를 절약합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L240-L240", + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "x와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 완성됩니다. 모델 출력은 튜플이나 딕셔너리처럼 동작하며 (정수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L241-L241", + "line": 241, + "endLine": 241, + "excerpt": "매개변수로 ctc 손실에 적용할 축소(reduction) 방법을 지정하세요. 기본값인 합계 대신 평균을 사용하는 것이 더 좋은 경우가 많습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L345-L348", + "line": 345, + "endLine": 348, + "excerpt": "]가 훈련 과정에서 평가 손실(evaluation loss)을 계속 계산하기 때문에 모델의 성능을 대략적으로 알 수 있습니다. 추출적(extractive) 질의 응답은 보통 f1/e" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L234-L234", + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "학습이 진행되면서 학습 손실이 원활하게 감소하는 것을 볼 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "는 증류 손실의 중요도에 가중치를 줍니다. 이 예제에서는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L234-L234", + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "]는 훈련 과정에서 평가 손실(evaluation loss)을 계속 계산하기 때문에 모델의 성능을 대략적으로 알 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L213-L218", + "line": 213, + "endLine": 218, + "excerpt": "련 단계에서 유니그램 알고리즘은 현재 어휘와 유니그램 언어 모델이 주어졌을 때 훈련 데이터에 대한 손실(흔히 로그 우도로 정의됨)을 정의합니다. 그런 다음 어휘의 각 기호에 대해 알고리즘은 해당 기호를 어휘에서 제거할 경우 전체 손실이 얼마나 증가할지 계" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "손실을 계산하는 훈련 단계를 수행합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L211-L212", + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": ", 시간 단계별 구간화 방식이지만, 이 접근법은 고주파 제어 작업에서 어려움을 겪으며, 결과적으로 손실이 많은 표현과 비효율적인 학습으로 이어집니다. 이에 대한 대안으로 **벡터 양자화(vector quantization, vq)**나 시계열 압축(tim" + } + ] + }, + { + "korean": "손실값", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "오차", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L251-L251", + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "을 때 라이브러리 프레임워크에 따라 약간 다른 출력을 얻는 것은 정상이므로 1e-3(0.001)의 오차는 허용합니다. 거의 동일한 출력을 내는 것만으로는 충분하지 않으며, 완벽히 일치하는 수준이어야 합니다. 따라서 🤗 transformers 버전의 중간 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L378-L378", + "line": 378, + "endLine": 378, + "excerpt": "능을 개선하는 학습 방식입니다. 학습 중인 모델에 데이터를 입력하고, 예측 결과를 정답과 비교하여 오차를 계산합니다. 모델은 이 오차를 기반으로 가중치를 업데이트하며, 이러한 과정을 반복하여 성능을 최적화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gp" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": ")에서 오차 막대는 95% 신뢰구간을 나타냄" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": " 평가 방법을 구현했습니다. 예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "lowering": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "저수준화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "label": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 196, + "documentCount": 45, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 176, + "documentCount": 38 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 20, + "documentCount": 7 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "라벨", + "occurrences": 22, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "다중 라벨 분류 작업을 위해 distilbert 모델 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L354-L354", + "line": 354, + "endLine": 354, + "excerpt": " 기법의 한 종류입니다. 비지도 학습이나 지도 학습과 달리, 학습 과정 자체는 감독 방식 되지만, 라벨이 명시적으로 주어지는 것은 아닙니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "라벨과 점수가 출력되면 잘 설치된 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "을 예측하도록 훈련됩니다. 이러한 제한된 형태의 지도는 다른 시각적 개념을 지정하기 위해 추가적인 라벨링된 데이터가 필요하므로 그 일반성과 사용성을 제한합니다. 이미지 원시 텍스트에서 직접 학습하는 것은 훨씬 더 광범위한 지도 소스를 활용하는 아주 좋은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "지와 비디오 콘텐츠는 대화에 직접 포함됩니다. 여러 개의 이미지를 처리할 때는 이미지 및 비디오에 라벨을 추가하면 참조하기가 더 쉬워집니다. 사용자는 다음 설정을 통해 이 동작을 제어할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스를 반환" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "그 다음으로, 데이터 세트에 존재하는 라벨을 추출합니다. 또한, 모델을 초기화할 때 도움이 될 딕셔너리(dictionary data type)를 생성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "특성은 같은 질문마다 답변이 여러 개 있을 수 있습니다. 모두 다른 데이터 라벨러들로부터 수집되었기 때문인데요. 질문의 답변은 주관적일 수 있습니다. 이 경우 질문은 \"그는 어디를 보고 있나요?\" 였지만, 어떤 사람들은 \"아래\"로 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "공개 데이터셋: 코퍼스, 쿼리, 관련성 라벨이 완전히 공개됩니다. 이는 투명성을 보장하며 모든 사용자가 결과를 재현할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L222-L222", + "line": 222, + "endLine": 222, + "excerpt": " 많은 에피소드에 주석이 없거나, “task desc”, “move”, “pick”과 같은 모호한 라벨만 포함된 경우가 많았습니다. 이러한 품질 문제를 개선하고 데이터셋 전반의 텍스트 입력을 표준화하기 위해, 우리는 qwen2.5-vl-3b-instruc" + } + ] + }, + { + "korean": "레이블", + "occurrences": 153, + "documentCount": 37, + "bySource": { + "transformers": 148, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "다중 레이블 분류를 위해 bert 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L186-L188", + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "에서 했던 것 처럼 레이블을 통과시켰을 때 손실과 함께 사전 형태로 반환하는 것이 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L246-L246", + "line": 246, + "endLine": 246, + "excerpt": "레이블 (labels)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "어(영어 같은 고자원 언어부터 스와힐리어 같은 저자원 언어까지)에 대해 텍스트 함의 어노테이션으로 레이블링됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "모델은 여러 개의 레이블 인자를 수용할 수 있어야 하며, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "다중 레이블 텍스트 분류를 위한 bert (및 관련 모델) 미세 조정에 대한 노트북." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "에서 반환되는 레이블은 prob > threshold인 모델 차원의 인덱스를 나타내기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "함의, 질문 응답, 의미 유사성 평가, 문서 분류와 같은 다양한 작업을 포함합니다. 비록 대규모의 레이블이 없는 텍스트 말뭉치가 풍부하기는 하지만, 이러한 특정 작업에 대한 학습을 위한 레이블된 데이터는 부족하여 판별적으로 학습된 모델이 적절하게 성능을 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "모델에 필요한 이미지, 텍스트 및 선택적 레이블을 준비하는데" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해상도 차이, 그리고 레이블이 달린 데이터에 대한 높은 요구입니다. 세 가지 주요 기법을 제안합니다: 1) 훈련 안정성을 개선하기 위한 residual-post-norm 방법과 c" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "현재 최첨단 방법들을 +7.6% 및 +14.9% 능가합니다. 퓨샷(few-shot) 시나리오에서는 레이블이 지정된 데이터가 극히 제한적일 때 이전 최고 방법들을 +32.1% 및 +23.1% 능가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L263-L263", + "line": 263, + "endLine": 263, + "excerpt": "인 모델과 동일하게 진행되고, 7번째 레이어가 완료되면 데이터를 다시 레이어 0으로 보내거나 또는 레이블을 마지막 레이어로 보내야 할 필요가 있습니다. 이제 손실을 계산하고 옵티마이저가 작동할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "텍스트에 알맞은 레이블 붙이기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "]을 조정해야 합니다. 이렇게 하면 데이터 콜레이터는 텍스트와 레이블을 배치에서 가장 긴 요소의 길이에 동적으로 패딩하여 길이를 균일하게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "오디오 분류는 텍스트와 마찬가지로 입력 데이터에 클래스 레이블 출력을 할당합니다. 유일한 차이점은 텍스트 입력 대신 원시 오디오 파형이 있다는 것입니다. 오디오 분류의 실제 적용 분야에는 화자의 의도 파악, 언어 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L196-L196", + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "위에서 언급한 전처리 외에도 모델을 위해 레이블을 추가해야 합니다. 🤗 transformers의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 분류는 이미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "필드만 중요합니다. 언어 모델링 작업의 장점은 레이블이 필요하지 않다는 것입니다. 다음 단어 자체가 레이블입니다. (이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L87-L88", + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "그리고 예측과 레이블을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L21-L25", + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와 건물이 있는 이미지)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": " 중 하나는 감정 분석입니다. 이는 텍스트 시퀀스에 \"긍정적\", \"부정적\" 또는 \"중립적\"과 같은 레이블을 할당합니다. 주어진 텍스트(영화 리뷰)를 분류하도록 모델에 지시하는 프롬프트를 작성해 보겠습니다. 먼저 지시사항을 제공한 다음, 분류할 텍스트를 지정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "의미적 분할(semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 분할(segmentation)에는 여러 종류가 있으며, 의미적 분할의 경우 동일한 물체의 고유 인스턴스를 구분하지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "텍스트 분류는 자연어 처리의 일종으로, 텍스트에 레이블 또는 클래스를 지정하는 작업입니다. 많은 대기업이 다양한 실용적인 응용 분야에서 텍스트 분류를 운영하고 있습니다. 가장 인기 있는 텍스트 분류 형태 중" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "레이블을 토큰화할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 개체명 인식(named entity recognition, ner)입니다. 개체명 인식은 문장에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "]에 예측값과 레이블을 전달하여 sacrebleu 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "영상 분류는 영상 전체에 레이블 또는 클래스를 지정하는 작업입니다. 각 영상에는 하나의 클래스가 있을 것으로 예상됩니다. 영상 분류 모델은 영상을 입력으로 받아 어느 클래스에 속하는지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": ": 데이터의 레이블 (annotations)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "일반적으로 이미지 분류를 위해서는 레이블이 달린 특정 이미지 데이터로 모델 학습이 필요하며, 이 모델은 특정 이미지의 특징을 레이블에 \"매핑\"하는 방법을 학습합니다. 새로운 레이블이 있는 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L124-L124", + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "]는 테스트 세트에 대한 예측(레이블이 있는 경우 지표 포함)을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "먼저 모델을 가져오고 예상되는 레이블 수를 지정합니다. yelp 리뷰 데이터셋 카드에서 5개의 레이블이 있음을 알 수 있습니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L232-L232", + "line": 232, + "endLine": 232, + "excerpt": "도 최적화는 vlm으로도 확장될 수 있는, 언어 모델을 위한 대체 미세 조정 접근법입니다. 고정된 레이블에 의존하는 대신, 이 방법은 선호도에 기반하여 후보 응답을 비교하고 순위를 매기는 데 중점을 둡니다. trl 라이브러리는 vlm을 포함한 직접 선호도 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L405-L405", + "line": 405, + "endLine": 405, + "excerpt": "마지막 어시스턴트 턴을 제외한 모든 턴의 레이블을 마스킹해야 합니다. 그렇지 않으면 사고 과정 없이 이전 턴을 학습하게 되어 모델이 사고 과정 없이 응답을 생성하도록 가르치게 됩니다. 이는 전체 멀티" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "설명하는 50개의 쿼리가 포함되어 있습니다. 문서가 상당히 까다롭고, 합성되지 않은 쿼리와 고품질 레이블을 갖추었기 때문에 이 데이터셋을 벤치마크에 포함합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "정답", + "occurrences": 21, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 10 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "(loss)을 직접 계산할 수 있도록 전달되는 선택적 인자입니다. 이 레이블은 모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": ": 사람이 주석을 단 정답 리스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L282-L282", + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "정답은 12여야 하는데 21이라는 잘못된 답변이 나왔습니다. 이 경우, 프롬프트가 너무 기본적이거나 모델의 크기가 작아서 생긴 문제일 수 있습니다. 우리는 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "로젝터만 학습시켰습니다. 이때 모델에 이미지와 gpt-4가 생성한 질문을 입력하고, 모델의 출력이 정답 캡션과 일치하도록 학습했습니다. 프로젝터의 사전학습이 끝난 뒤에는 이미지 인코더를 계속 고정한 채, 텍스트 디코더와 프로젝터를 함께 학습시켰습니다. 이" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L155-L156", + "line": 155, + "endLine": 156, + "excerpt": "소프트맥스? 소프트맥스는 dse 모델이 계산한 여러 문장의 '유사도 점수'를 '정답일 확률'로 변환하여, 모델이 가장 가능성 높은 선택지를 고르거나 학습할 수 있도록 돕는 핵심적인 장치입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": " 규모(450개 문제), 개발자 편의성을 고려하여 전체 테스트 세트의 대표 하위 집합인 개발 세트(정답 포함)도 공개했습니다. 이 개발 세트는 연구자들이 평가 및 신속한 피드백 루프를 포함한 e2e 제출 파이프라인을 로컬에서 구성한 후 리더보드에 제출할 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이에 대한 정답(ground truth)은 다음과 같습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "성합니다. 이 모듈은 flow matching 목적 함수를 사용해 학습되며, 노이즈가 섞인 샘플을 정답(ground truth)으로 되돌리도록 모델을 학습시킵니다. 반면, 토큰화와 같은 이산(discrete) 행동 표현은 표현력은 뛰어나지만, 보통 자기회" + } + ] + } + ] + }, + "large language model": { + "unsupportedVariants": [ + "LLM" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 91, + "documentCount": 18, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 80, + "documentCount": 11 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "대규모 언어 모델", + "occurrences": 91, + "documentCount": 18, + "bySource": { + "transformers": 80, + "smolagents": 4, + "huggingface-blog": 7 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L270-L270", + "line": 270, + "endLine": 270, + "excerpt": "대규모 언어 모델 (llm)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델로 생성하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 52, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "nguage models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "code llama는 코딩 작업에 특화된 대규모 언어 모델 계열로, llama 2를 기반으로 개발되었습니다. 일반적인 코드, python 특화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "is)은 주어진 문제 명세에 대한 해답으로 프로그램을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 논문에서는 대규모 언어 모델(llm)을 활용한 대화형 프로그램 합성(conversational program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대화 사용 사례에 최적화되었습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "미스트랄-7b는 mistral.ai에서 출시한 첫 번째 대규모 언어 모델(llm)입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "를 줄일 수 있습니다. 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델(llm) 프롬프팅 가이드" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, rag)은 대규모 언어 모델의 능력과 외부 지식 검색을 결합하여 더 정확하고 사실에 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "]: litellm을 통해 수백 개의 대규모 언어 모델에 접근 제공" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L152-L152", + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "e hub의 통합이 얼마나 강력한지 확연히 알 수 있었고, gradio spaces 지원으로 이제 대규모 언어 모델을 최신 머신 러닝 애플리케이션으로 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "추론 모델은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 모델입니다. 이러한 모델은 처음에는 대규모 언어 모델에서 등장했으며, 최근에는 vlm 영역으로 확장되고 있습니다. 2025년까지는 qwen의 qvq-72b-preview라는 단 하나의 오픈소스 멀티모달 추" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " hugging face hub에서 가장 많이 활용되는 리더보드로, 다양한 태스크에서 오픈 llm(대규모 언어 모델)의 성능을 비교합니다. 이 중 math-hard는 수학 문제에 특화된 평가로, llm이 고등학교 및 대학 수준의 수학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + } + ] + } + ] + }, + "leaderboard": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 40, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "리더보드", + "occurrences": 39, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 33 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L158-L163", + "line": 158, + "endLine": 163, + "excerpt": "모델의 크기 외에도 고려할 점이 많습니다. 이를 한눈에 살펴보려면 리더보드를 참고하는 것이 좋습니다. 가장 인기 있는 리더보드 두 가지는 openllm leaderboard와 lmsys chatbot arena leaderbo" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L210-L210", + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "llm 리더보드" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L146-L147", + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L562-L563", + "line": 562, + "endLine": 563, + "excerpt": "[!tip] 효율적인 멀티 에이전트 구현의 심화 예제를 보려면 멀티 에이전트 시스템을 gaia 리더보드 상위권으로 끌어올린 방법을 확인하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "vision arena는 모델 출력에 대한 익명 투표만을 기반으로 하는 리더보드로, 지속적으로 업데이트됩니다. 이 아레나에서 사용자는 이미지와 프롬프트를 입력하면, 두 개의 서로 다른 모델의 출력이 무작위로 익명 제공되며, 사용자는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "로 답변을 생성하려면 코드 실행 환경에 대한 액세스만 필요하며, 참가자는 자동 평가를 위해 답변을 리더보드에 직접 제출할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "math-verify로 open llm 리더보드 바로잡기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "검색 결과 우선 평가 지표: 기본 리더보드 지표는 순위 지정 검색 결과 품질의 표준 측정값인 ndcg@10입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "순위표", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "최고 순위의 제출물이 표시된 순위표 보기. 링크: dabstep 리더보드" + } + ] + } + ] + }, + "loss function": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 7 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "손실 함수", + "occurrences": 12, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ge image pre-training 논문에서 제안되었습니다. siglip은 clip에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tv" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L240-L240", + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "x와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 완성됩니다. 모델 출력은 튜플이나 딕셔너리처럼 동작하며 (정수, 슬" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "한 후 상태에 따라 일부 작업(조기 종료, 결과 로그 등)을 실행합니다. 즉, 콜백은 사용자 정의 손실 함수와 같은 것을 구현하는 데 사용할 수 없으며, 이를 위해서는 [" + } + ] + } + ] + }, + "machine translation": { + "unsupportedVariants": [ + "NMT" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "기계 번역", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "t와 유사)와 왼쪽에서 오른쪽으로 디코딩하는 디코더(gpt와 유사)를 사용하는 표준 seq2seq/기계 번역 아키텍처를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + } + ] + }, + { + "korean": "신경 기계 번역", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "margin": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "마진", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "여유 폭", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "Markov decision process": { + "unsupportedVariants": [ + "MDP" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + 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"docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "을 예측하려면, 모델은 이전 999개 토큰의 정보가 필요합니다. 이 정보는 각 토큰 표현들 사이의 행렬 곱을 통해 표현됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "이기 때문에 큰 활성화와의 행렬 곱은 수치적인 오버플로우 조건으로 이어질 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L152-L152", + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "과적(causal) 블록 구조를 가집니다. 이때 단순한 즉시 실행 방식의 구현은 입력 전체에 대해 행렬 곱을 수행하고 softmax를 적용하기 때문에, 매우 비효율적입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "행렬 곱셈", + "occurrences": 8, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 8, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "간단히 말해서, 입력-가중치 행렬 곱셈은, \\( x \\)가 입력, \\( w \\)가 가중치 행렬, \\( y \\)가 출력인 경우 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에서 가장 연산 강도가 높은 부분입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴 수 있으며, 각 가속기가 텐서의 일부를 처리하므로 추론 속도가 향상됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L345-L346", + "line": 345, + "endLine": 346, + "excerpt": "행렬 형태로 계산을 살펴보면, 행렬 곱셈을 다중 gpu로 분할할 수 있는 방법을 쉽게 알 수 있습니다:" + } + ] + }, + { + "korean": "행렬곱", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "memory bandwidth": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "메모리 대역폭", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L275-L279", + "line": 275, + "endLine": 279, + "excerpt": "려지는 경향이 있습니다. 구체적으로 말하자면, 채팅 모델에서 텍스트를 생성할 때는 컴퓨팅 파워보다 메모리 대역폭이 병목 현상을 일으키는 경우가 많습니다. 이는 모델이 토큰을 하나씩 생성할 때마다 파라미터를 메모리에서 읽어야 하기 때문입니다. 따라서 채팅 모델에서 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L575-L576", + "line": 575, + "endLine": 576, + "excerpt": "^t \\) 계산에 매 단계마다 입력해야 합니다. 자기회귀 디코딩의 경우, 지속적인 재로드에 필요한 메모리 대역폭이 심각한 시간 병목 현상을 가져올 수 있습니다. 키-값 벡터의 크기를 줄이면 접근해야 하는 메모리 양이 줄어들어 메모리 대역폭 병목 현상이 감소합니다." + } + ] + } + ] + }, + "memory traffic": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "메모리 트래픽", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "mean-squared error": { + "unsupportedVariants": [ + "MSE" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 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"url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "각 gpu는 자체 미니 배치 데이터를 직접 사용합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "미니배치", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "더 큰 배치 사이즈: 학습 시 더 큰 미니배치를 사용합니다." + } + ] + } + ] + }, + "Microscaling": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "마이크로스케일링", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "mixed precision": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 26, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 26, + "documentCount": 11 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "혼합 정밀도", + "occurrences": 26, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 26, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "이 감지되면 프로그램이 어설트되고 다음과 같은 보고서가 출력됩니다. (이 예제는 fp16 혼합 정밀도에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L474-L474", + "line": 474, + "endLine": 474, + "excerpt": "deepspeed는 fp32, fp16 및 bf16 혼합 정밀도를 지원합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "pi를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "을 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도 훈련(automatic mixed-precision training)을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도(automatic mixed-precision) 학습을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "ipex와 혼합 정밀도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L294-L294", + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "] 클래스를 제공합니다. 이 클래스에는 기본 훈련 루프가 포함되어 있으며 분산 훈련, 혼합 정밀도 등과 같은 기능을 추가로 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "혼합 정밀도(mixed precision)로 분산 훈련하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "혼합 정밀도 학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 3509, + "documentCount": 188, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2931, + "documentCount": 162 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 95, + "documentCount": 11 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 483, + "documentCount": 15 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델", + "occurrences": 3504, + "documentCount": 188, + "bySource": { + "transformers": 2926, + "smolagents": 95, + "huggingface-blog": 483 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델이 커지면서 병렬 처리는 제한된 하드웨어에서 더 큰 모델을 훈련하고 훈련 속도를 몇 배로 가속화하기 위한 전략으로 등장했습니다. hugging face에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 165, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "hugging face transformers 라이브러리는 커뮤니티 기여자들 덕분에 새로운 모델을 제공할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 이는 도전적인 프로젝트이며 hugging face transformers 라이브러리와 구현할 모델에 대한 깊" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L60-L61", + "line": 60, + "endLine": 61, + "excerpt": "는 원래 정의된 입력을 가져와 모델에 공급할 수 있는 형식으로 변환합니다. 더 많은 정보를 포함할 수 있으며 일반적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 72, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "채팅 모델을 위한 템플릿" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "gpt-2 모델을 미세 조정하여 좋아하는 아티스트의 스타일로 가사를 생성하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 78, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L19-L24", + "line": 19, + "endLine": 24, + "excerpt": "이 글을 보고 있다면 채팅 모델에 대해 어느 정도 알고 계실 것입니다. 채팅 모델이란 메세지를 주고받을 수 있는 대화형 인공지능입니다. 대표적으로 chatgpt가 있고, 이와 비슷하거" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 59, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사용자 정의 모델 공유하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "을 기반으로 하는 모델과 함께 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 50, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundancy optimizer(zero)입니다. zero는 여러 단계로 작동합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. dis" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중요한 역할을 합니다. 텍스트 생성을 가능하게 하는 몇몇 모델로는 gpt2, xlnet, openai gpt, ctrl, transformerxl, xlm, bart, t5, git, whisper 등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 129, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이 인자는 모델에게 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지, 그리고 어떤 토큰은 무시해야 하는지를 알려줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "모델 구성 요소 맞춤 설정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "🤗 transformers에서는 🤗 transformers 모델을 학습시키는데 최적화된 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학습 당시 사용했던 데이터와 똑같아야 합니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처음부터 훈련시키" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "마지막으로 🤗 transformers가 제대로 설치되었는지 확인할 차례입니다. 사전훈련된 모델을 다운로드하는 코드입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/modeling_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 라이브러리에서 사용되는 사용자 정의 레이어와 모델링을 위한 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 함수들 대부분은 라이브러리 내 모델의 코드를 연구할 때만 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/time_series_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/time_series_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/time_series_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 시계열 기반 모델에서 사용할 수 있는 유틸리티 함수와 클래스들을 나열합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델로 생성하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 114, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/configuration.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 학습된 모델 구성(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래스는 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "특성 추출기는 오디오 또는 비전 모델을 위한 입력 특성을 준비하는 역할을 합니다. 여기에는 시퀀스에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 오디오 파일을 전처리하여 log-mel 스펙트로그램 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "기본적으로 모델 다운로드 중에는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "미세 조정된 모델에 사용할 수 있는 가중치 감쇠가 적용된 옵티마이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 출력" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파이프라인은 모델을 추론에 활용할 수 있는 훌륭하고 쉬운 방법입니다. 이 파이프라인은 라이브러리의 복잡한 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도를 높일 수 있습니다. transformers는 awq와 gptq 양자화 알고리즘을 지원하며, bitsandbytes를 통" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "모델의 생성 설정을 어떻게 확인하고, 기본값이 무엇인지, 매개변수를 어떻게 임시로 변경하는지, 그리고 사용자 지정 생성 설정을 만들고 저장하는 방법을 배우려" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "토크나이저는 모델의 입력을 준비하는 역할을 담당합니다. 이 라이브러리에는 모든 모델을 위한 토크나이저가 포함되어 있습니다. 대부분의 토크나이저는 두 가지 버전으로 제공됩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델의 훈련 방식을 커스터마이즈할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "albert는 bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrizati" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "altclip 모델은 zhongzhi chen, guang liu, bo-wen zhang, fulong ye, qinghong yang, ledell wu의 altcli" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "the autoformer 모델은 haixu wu, jiehui xu, jianmin wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "bart 모델은 2019년 10월 29일 mike lewis, yinhan liu, naman goyal, marjan ghazvininejad, abdelrahma" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "barthez 모델은 2020년 10월 23일, moussa kamal eddine, antoine j.-p. tixier, michalis vazirgiannis에 의해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "bartpho 모델은 nguyen luong tran, duong minh le, dat quoc nguyen에 의해 bartpho: pre-trained sequence" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "일본어 문장에 학습된 bert 모델 입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "bert 모델은 jacob devlin. ming-wei chang, kenton lee, kristina touranova가 제안한 논문 bert: pre-trai" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "bertweet 모델은 dat quoc nguyen, thanh vu, anh tuan nguyen에 의해 bertweet: a pre-trained language mod" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "이 모델은 2020-07-28에 출시되었으며 2021-03-30에 hugging face transformers에 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ormer for biomedical text generation and mining 에서 제안된 모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "blip-2 모델은 junnan li, dongxu li, silvio savarese, steven hoi의 blip-2: bootstrapping language-i" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "blip 모델은 junnan li, dongxu li, caiming xiong, steven hoi의 blip: bootstrapping language-image" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "chameleon 모델은 meta ai chameleon 팀의 논문 chameleon: mixed-modal early-fusion foundation models에서 제안되" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "clip 모델은 alec radford, jong wook kim, chris hallacy, aditya ramesh, gabriel goh, sandhini ag" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "clipseg 모델은 timo lüddecke와 alexander ecker가 image segmentation using text and image prompts 논문에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "이 모델은 2023년 8월 24일에 공개되었으며, 2023년 8월 25일에 hugging face transformers에 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "codegen 모델은 erik nijkamp, bo pang, hiroaki hayashi, lifu tu, huan wang, yingbo zhou, silvio sav" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "the cohere command-r 모델은 cohere팀이 command-r: 프로덕션 규모의 검색 증강 생성라는 블로그 포스트에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "convbert 모델은 zihang jiang, weihao yu, daquan zhou, yunpeng chen, jiashi feng, shuicheng yan에 의해 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "deberta 모델은 pengcheng he, xiaodong liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "deberta 모델은 pengcheng he, xiaodong liu, jianfeng gao, weizhu chen이 작성한 deberta: 분리된 어텐션을 활용한 디코" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "deepseek-v3 모델은 deepseek-v3 기술 보고서에서 deepseek-ai 팀에 의해 제안되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 37, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "electra 모델은 electra: pre-training text encoders as discriminators rather than generators 논문에서 제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인코더-디코더 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "i의 fundamental ai research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "exaone 4.0 모델군은 exaone 3.5 모델군의 높은 실용성과 exaone deep 모델군의 향상된 사고 추론 능력을 각각 non-reasoning mode와 reas" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "exaone 4.5 모델은 lg ai연구원에서 공개한 최초의 오픈 웨이트(open-weight) 비전-자연어 모델(vision-language model)입니다. 전용 비전 인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "k-exaone 모델은 lg ai연구원이 개발한 대규모 다국어 언어 모델입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "gemma 모델은 google의 gemma 팀이 작성한 gemma: open models based on gemini technology and research에서 제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "gemma2 모델은 google의 gemma2 팀이 작성한 gemma2: open models based on gemini technology and research에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "gemma 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이 모델은 2025년 5월 20일에 출시되었으며, 2025년 6월 26일에 hugging face transformers에 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "일본어를 위한 자동회귀 언어 모델인 gpt-neox-japanese를 소개합니다. 이 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "grounding dino 모델은 shilong liu, zhaoyang zeng, tianhe ren, feng li, hao zhang, jie yang, chunyuan li, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "the informer 모델은 haoyi zhou, shanghang zhang, jieqi peng, shuai zhang, jianxin li, hui xiong, wancai" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "jamba는 transformer와 mamba 기반의 하이브리드 전문가 혼합(moe) 언어 모델로, 총 매개변수 수는 52b에서 398b까지 다양합니다. 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "이 모델은 2025년 7월 10일에 출시되었으며, 2025년 7월 10일에 hugging face transformers에 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "llama 모델은 hugo touvron, thibaut lavril, gautier izacard, xavier martinet, marie-anne lachaux," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "llama2 모델은 hugo touvron, louis martin, kevin stone, peter albert, amjad almahairi, ya1smine ba" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "라마3 모델은 meta ai 팀이 제안한 메타 라마3 소개: 현재까지 가장 유능한 공개 가능 llm에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "meta는 이 모델을 2025-04-05에 출시하고 같은 날 hugging face transformers에 추가했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바(mamba) 모델은 albert gu, tri dao가 제안한 맘바: 선택적 상태 공간을 이용한 선형 시간 시퀀스 모델링라는 논문에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 32, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "bart와 동일한 모델을 사용하는 번역 모델 프레임워크입니다. 번역 결과는 각 모델 카드의 테스트 세트와 유사하지만, 정확히 일치하지는 않을 수 있습니다. 이 모델은 sshl" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 현존하는 언어 모델 중 크기 대비 가장 강력한 미스트랄7b를 출시하게 되어 자랑스럽습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "openai gpt 모델은 alec radford, karthik narasimhan, tim salimans, ilya sutskever가 작성한 improving langu" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "paligemma 모델은 구글이 제안한 paligemma – google의 최첨단 오픈 비전 언어 모델에서 소개 되었습니다. paligemma는 siglip 비전 인코더와 g" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "patchtsmixer 모델은 vijay ekambaram, arindam jati, nam nguyen, phanwadee sinthong, jayant kalagnanam이 제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "the patchtst 모델은 yuqi nie, nam h. nguyen, phanwadee sinthong, jayant kalagnanam이 제안한 시계열 하나가 64개의 단어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "qwen2-vl 모델은 알리바바 리서치의 qwen팀에서 개발한 qwen-vl 모델의 주요 업데이트 버전입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "roberta 모델은 yinhan liu, myle ott, naman goyal, jingfei du, mandar joshi, danqi chen, omer levy," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "이 모델은 2023-06-02에 발표되었으며 2025-04-28에 hugging face transformers에 추가되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "siglip 모델은 xiaohua zhai, basil mustafa, alexander kolesnikov, lucas beyer의 sigmoid loss for la" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "이 모델은 2025년 2월 20일에 출시되었으며, 동시에 허깅페이스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문은 swin transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 분야 간의 차이에서 비롯" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "swin2sr 모델은 marcos v. conde, ui-jin choi, maxime burchi, radu timofte가 제안한 논문 swin2sr: swinv2 t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "대규모 nlp 모델들은 언어 작업에서의 성능을 크게 향상하며, 성능이 포화하는 징후를 보이지 않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다. 이 모델은 kashif에 의해 기여되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "timesformer 모델은 facebook research에서 제안한 timesformer: is space-time attention all you need for video" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 그만큼 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 합니다. 효율적인 tvg를 위해, 본 논문에서는 tvg 모델의 시각적 입력과 텍스트 특징 모두에 최적화된 교란 패턴('프롬프트'라고 부름)을 통합하는 새로운 text-visual prompting(tvp) 프레임" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "vision transformer (vit) 모델은 alexey dosovitskiy, lucas beyer, alexander kolesnikov, dirk weissenborn, xiaohua zh" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "vivit 모델은 anurag arnab, mostafa dehghani, georg heigold, chen sun, mario lučić, cordelia schm" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "whisper 모델은 alec radford, jong wook kim, tao xu, greg brockman, christine mcleavey, ilya sutske" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L25-L26", + "line": 25, + "endLine": 26, + "excerpt": "x-clip 모델은 bolin ni, houwen peng, minghao chen, songyang zhang, gaofeng meng, jianlong fu, shi" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 학습 해부하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 46, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 공유하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 70, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 로드하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "이 철학의 핵심은 라이브러리의 단일 모델, 단일 파일 측면에서 잘 나타납니다. 이 구성 요소의 단점은 파일 간에 구성 요소의 상속과 임포트 가능성을 제한한다는 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "amw는 grokking 현상(기울기가 천천히 변화해 일반화가 지연되는 현상)에서 성능이 향상되는 모델들에게 적합하도록 설계된 옵티마이저입니다. grokadamw는 더 뛰어난 성능과 안정성을 위해 고급 최적화 기술이 필요한 모델에 특히 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "parameter-efficient fine tuning (peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 훈련과 추론에 사용하는 하드웨어는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. gpu에 대해 자세히 알아보려면, tim dettmer의 훌륭한 블로그 포스트를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델이 단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이 가이드는 cpu에서 대규모 모델을 효율적으로 훈련하는 데 초점을 맞춥니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 54, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "단일 gpu에서의 훈련이 너무 느리거나 모델 가중치가 단일 gpu의 메모리에 맞지 않는 경우, 다중-gpu 설정을 사용합니다. 단일 gpu에서 다중 gpu로 전환하기 위해서는 작업을 분산해야 합니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이전에는 mac에서 모델을 학습할 때 cpu만 사용할 수 있었습니다. 그러나 이제 pytorch v1.12의 출시로 apple의 실리콘 gpu를 사용하여 훨씬 더 빠른 성능으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 26, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "고정 길이 모델의 펄플렉서티(perplexity)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 31, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "대규모 transformers 모델을 사용하거나 연구하거나 확장하려는 기계 학습 연구원 및 교육자를 위한 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]을 사용하면 언어, 컴퓨터 비전, 오디오 및 멀티모달 태스크에 대한 추론을 위해 hub의 어떤 모델이든 쉽게 사용할 수 있습니다. 특정 분야에 대한 경험이 없거나, 모델을 이루는 코드가 익숙하지 않은 경우에도 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "조(멀티 스레딩, 비동기 등)를 지니고 있습니다. 반면에, 파이프라인(대부분 파이프라인 안에 있는 모델)은 병렬처리에 그다지 좋지 않습니다. 왜냐하면 파이프라인은 많은 ram을 차지하기 때문입니다. 따라서, 파이프라인이 실행 중이거나 계산 집약적인 작업 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "단계 1에서 수집한 파일에 이 맵을 적용하여 pr에 영향을 받는 모델 파일 목록을 얻습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "activation-aware weight quantization (awq)은 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 37, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "bitsandbytes는 모델을 8비트 및 4비트로 양자화하는 가장 쉬운 방법입니다. 8비트 양자화는 fp16의 이상치와 int8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "모델을 양자화하려면(현재 텍스트 모델만 지원됨) [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/optimum.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "/hpu, amd gpu, furiosa npu 등 특정 하드웨어와 onnx runtime과 같은 모델 가속기에서의 성능을 향상시키도록 설계되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "] 객체를 전달하여 모델을 양자화할 수 있습니다. 이 방식은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "n-harness를 🤗 transformers 백엔드와 함께 사용하여 quark로 양자화된 다양한 모델을 원활하게 평가할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 51, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 가이드에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "북과 함께 pytorch, tensorflow, 또는 jax/flax를 사용해 특정 태스크에 대한 모델을 훈련하는 방법을 보여주는 예제 스크립트도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 제품 환경에서 배포하기 위해서는 모델을 직렬화된 형식으로 내보내고 특정 런타임과 하드웨어에서 로드하고 실행할 수 있으면 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "성 입력 시퀀스를 텍스트 출력에 매핑합니다. siri와 alexa와 같은 가상 어시스턴트는 asr 모델을 사용하여 일상적으로 사용자를 돕고 있으며, 회의 중 라이브 캡션 및 메모 작성과 같은 유용한 사용자 친화적 응용 프로그램도 많이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 34, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": " answering)은 문서 이미지에 대한 질문에 답변을 주는 태스크입니다. 이 태스크를 지원하는 모델의 입력은 일반적으로 이미지와 질문의 조합이고, 출력은 자연어로 된 답변입니다. 이러한 모델은 텍스트, 단어의 위치(바운딩 박스), 이미지 등 다양한 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이미지 캡셔닝 모델을 파인튜닝합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "이는 이미지 유사성 및 이미지 검색 등 다양한 사용 사례가 있습니다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "드마크라고도 불리며 얼굴 특징이나 물체의 일부와 같은 의미 있는 특징을 나타냅니다. 키포인트 감지 모델들은 이미지를 입력으로 받아 아래와 같은 출력을 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 31, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "지식 증류(knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "하는 작업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 28, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링(masked language modeling)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": ", 텍스처와 같은 요소의 영향을 받을 수 있는 장면 내 물체와 해당 깊이 정보 간의 복잡한 관계를 모델이 이해해야 하므로 까다로운 작업입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 36, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L21-L25", + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 63, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "대규모 언어 모델(llm) 프롬프팅 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "a, siri 또는 google과 같은 가상 비서에게 날씨가 어떤지 물어본 적이 있다면 질의 응답 모델을 사용해본 적이 있을 것입니다. 질의 응답 태스크에는 일반적으로 두 가지 유형이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "미세 조정된 모델을 추론에 사용하기." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 사용하여 추론합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "영어 텍스트를 프랑스어로 번역하기 위해 t5 모델을 opus books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 27, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "는 클래스를 지정하는 작업입니다. 각 영상에는 하나의 클래스가 있을 것으로 예상됩니다. 영상 분류 모델은 영상을 입력으로 받아 어느 클래스에 속하는지에 대한 예측을 반환합니다. 이러한 모델은 영상이 어떤 내용인지 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 영상 분" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 34, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "각적 질의응답(vqa)은 이미지를 기반으로 개방형 질문에 대응하는 작업입니다. 이 작업을 지원하는 모델의 입력은 대부분 이미지와 질문의 조합이며, 출력은 자연어로 된 답변입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류는 특정 카테고리의 예시가 포함된 데이터를 학습되지 않은 모델을 사용해 이미지 분류를 수행하는 작업입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "먼저 🤗 transformers 모델이 어떻게 테스트되는지 살펴보고, 새로운 테스트를 작성 및 기존 테스트를 개선하는 방법을 알아봅시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "pair encoding (bpe), wordpiece, sentencepiece를 살펴보고 어떤 모델에서 어떤 토큰화 유형을 사용하는지 예시를 보여드리겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 27, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "pu 인스턴스는 외부 연결에 대한 방화벽으로 차단되어 연결 오류가 발생할 수 있습니다. 스크립트가 모델 가중치나 데이터를 다운로드하려고 할 때, 다운로드가 중단되고 다음 메시지와 함께 시간 초과됩니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "t-80b-a3b-thinking로 구동됩니다. inference api를 사용하면 모든 오픈소스 모델을 빠르고 쉽게 실행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, rag)은 대규모 언어 모델의 능력과 외부 지식 검색을 결합하여 더 정확하고 사실에 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L126-L126", + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "모델은 에이전트 시스템을 구동하는 llm을 의미합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "다양한 모델 사용하기" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": ", 에이전트를 구동하는 텍스트 생성 모델 - 에이전트는 단순한 llm과 다르며, llm을 엔진으로 사용하는 시스템입니다. 다음 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🌐 모델 독립적: hub의 inference providers나 openai, anthropic 등의 api를 통해 접근하거나, litellm 통합으로 다양한 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L97-L97", + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": "모델 통합" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/agents.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "smolagents는 실험적인 api로 언제든지 변경될 수 있습니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 26, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "모델" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/tools.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/tools.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/tools.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "smolagents는 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L161-L161", + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "더 자세하게 안내해준다면 성능이 낮은 모델도 충분히 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "rotocol) 연동을 이용하면 llm을 hugging face hub에 호스팅된 수천 개의 ai 모델과 space에 직접 연결할 수 있습니다. llm의 일반적인 추론 능력과 hugging face의 모델들의 특화된 능력을 결합한다면, llm은 단순히 텍" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "에이전틱 워크플로우에서 오픈 모델은 얼마나 강력할까?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 66, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델 쉽게 이해하기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": " json 기반 에이전트는 각 도구 호출 사이에 중간 상태를 유지할 수 없어 어려움을 겪음. 일부 모델은 병렬 도구 호출을 지원하나, 복잡한 시나리오(이전 결과에 따른 이후 액션 결정, 여러 결과를 비교/처리해야 하는 경우)는 다루기 어려움" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 132, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델(vlm)이 요즘 화제입니다. 이전 블로그 포스트(2024년 4월 포스팅)에서 우리는 vlm들에 대해 깊이 있게 다뤘습니다. 그중 상당 부분은 최초의 성" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "언어 모델은 점점 더 강력해지고 있으며, 에이전트로서 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 특히 추론, 코드, 데이터가 교차하는 영역에서 흥미로운 사용 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 41, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "우리는 hugging face lerobot에 최초의 로봇 파운데이션 모델을 공개했습니다! physical intelligence에서 개발한 π0와 π0-fast 모델이 이제 lerobot repository를 통해 제공되며," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 56, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 30, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "th-verify를 활용해 지금까지 open llm leaderboard에 제출된 총 3,751개 모델을 전부 다시 평가했고, 그 결과 이전보다 훨씬 더 공정하고 신뢰할 수 있는 모델 비교가 가능해졌습니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 27, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "mark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 38, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "vla: lerobot 커뮤니티 데이터로 학습된 효율적인 vision-language-action 모델" + } + ] + }, + { + "korean": "모형", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "수학 모형", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "예측 모델", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "]은 상단에 분포 헤드를 추가하여 시계열 예측에 사용할 수 있습니다. 이 모델은 이른바 확률적 예측 모델이며, 포인트 예측 모델이 아닙니다. 즉 샘플링할 수 있는 분포를 학습하며, 값을 직접 출력 하지는 않습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "통계 모형", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "학습 모델", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "g, vlp)은 다양한 비전-언어 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 하지만, 대부분의 기존 사전 학습 모델들은 이해 기반 작업이나 생성 기반 작업 중 하나에서만 뛰어난 성능을 발휘합니다. 또한 성능 향상은 주로 웹에서 수집한 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하여 신" + } + ] + } + ] + }, + "model parallelism": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델 병렬 처리", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L247-L247", + "line": 247, + "endLine": 247, + "excerpt": "네이티브 모델 병렬 처리(수직적) 및 파이프라인 병렬 처리" + } + ] + }, + { + "korean": "모델 병렬화", + "occurrences": 5, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "식을 자세히 살펴보면, 텐서 병렬화와 매우 유사한 것을 알 수 있습니다. 이는 이후에 설명될 수직 모델 병렬화와는 달리 각 레이어의 가중치를 분할/분할하기 때문입니다." + } + ] + } + ] + }, + "model serving": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델 배포", + "occurrences": 6, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L577-L577", + "line": 577, + "endLine": 577, + "excerpt": "모델 배포" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 가이드에서는 효율적인 대규모 언어 모델 배포를 위한 효과적인 기법들을 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "tf serving으로 hugging face에서 tensorflow vision 모델 배포에 대한 블로그 포스트" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L202-L202", + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "의 인스턴스를 초기화하려면 모델 배포 이름을 전달한 다음" + } + ] + }, + { + "korean": "모델 서빙", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "추론 서빙", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "momentum": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 18, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "관성", + "occurrences": 17, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 12 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L720-L720", + "line": 720, + "endLine": 720, + "excerpt": "필터를 추가하면 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": ", 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "일반 저장소 일관성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L273-L273", + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "은 성능에 큰 영향을 미치지 않습니다. 그러나 모델 가중치와 일관성을 유지하기 위해" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L182-L182", + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "표 2: 상업적 모델의 비용. 주관성/분산으로 인해 오픈 모델의 가격 분석은 포함하지 않았습니다. 비용/성능 %는 그림 4에서 탐색됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "uantile)와 99번째 분위수를 [-1, 1] 범위에 매핑하여, 서로 다른 로봇 시스템 간의 일관성을 확보하고 이상치에 대한 강건성을 높입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "가치: 일관성 (consistency)" + } + ] + }, + { + "korean": "모멘텀", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "schedule free optimizer (sfo)는 기본 옵티마이저의 모멘텀 대신 평균화(averaging)와 보간(interpolation)을 조합하여 사용합니다. 덕분에 기존의 학습률 스케줄러와 달리, sfo는 학습률을 점진" + } + ] + }, + { + "korean": "운동량", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "masked language modeling": { + "unsupportedVariants": [ + "MLM" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 9, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 7 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "마스크 언어 모델링", + "occurrences": 6, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L356-L356", + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "예시로는 마스크 언어 모델링이 있으며, 이는 문장의 일부 토큰을 제거한 상태로 모델에 입력하고, 모델이 해당 토큰을 예측하도록 학습하는 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 마스크 언어 모델링 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "마스크 언어 모델링 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 마스크 언어 모델링 장." + } + ] + }, + { + "korean": "마스크드 언어 모델링", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "의 복잡한 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity recognition), 마스크드 언어 모델링(masked language modeling), 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "esm 모델은 마스크드 언어 모델링(mlm) 목표로 훈련되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "언어 모델링은 인과적 언어 모델링과 마스크드 언어 모델링, 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이 가이드에서는 인과적 언어 모델링을 설명합니다. 인과 언어 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다. 또 창의적인 방향으로" + } + ] + } + ] + }, + "MCP client": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 10, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "MCP 클라이언트", + "occurrences": 10, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/tools.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/tools.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/tools.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "mcp 클라이언트" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "실시간 진행 상황 알림: gradio는 mcp 클라이언트에 진행 상황 알림을 스트리밍하기 때문에, 직접 구현하지 않고도 실시간으로 상태를 모니터링할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": 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"matched", + "occurrences": 49, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 48, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "MCP 서버", + "occurrences": 49, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 48 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "🛠️ 도구 독립적: mcp 서버의 도구나 langchain의 도구를 사용할 수 있고, hub space도 도구로 활용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": 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"_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "hugging face mcp 서버 구축기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L107-L107", + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이 워크플로우는 hugging face mcp 서버를 활용하며, hugging face spaces를 mcp 도구로 사용하는 표준 방식입니다. 설정 페이지는 각 클라이언트에 맞는 구성을 자동으로 생성하여" + } + ] + } + ] + }, + "metric": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 59, + "documentCount": 20, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 51, + "documentCount": 16 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "메트릭", + "occurrences": 17, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 16, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 로드할 수 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy 메트릭을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 🤗 evaluate 라이브러리로 평가 방법(evaluation method)을 빠르게 가져올 수 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L356-L356", + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 instruction 평가에서 파싱 오류를 방지하기 위해 필수적입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "지표", + "occurrences": 11, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 8, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "te 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy 지표를 가져옵니다(🤗 evaluate 둘러보기를 참조하여 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보세요):" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L379-L380", + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "coco-스타일 지표" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L146-L146", + "line": 146, + "endLine": 146, + "excerpt": "]에 전달하여 rouge 지표를 계산하는 함수를 만듭니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": " crossfit hanna 가맹점에 초점을 맞춰, 인센티브를 통해 사용자가 다른 권한 부여 특성 지표로 전환하도록 장려하여 사기 거래를 줄이는 것을 목표로 한다면, 가능한 가장 낮은 수수료를 기준으로 어떤 옵션이 가장 비용 효율적일까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "기본 평가 방법론과 지표(예: ndcg@10)는 잘 알려져 있고 견고하지만, 기존 벤치마크의 신뢰성은 종종 다음과 같은 문제로 인해 저하됩니다." + } + ] + }, + { + "korean": "평가 지표", + "occurrences": 25, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 21, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L97-L97", + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": " 만약 이 함수를 정의하지 않으면, 기본 compute_objective가 호출되고, f1과 같은 평가 지표의 합이 목푯값으로 반환됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L201-L203", + "line": 201, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하면 평가 방법을 빠르게 불러올 수 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L153-L155", + "line": 153, + "endLine": 155, + "excerpt": "훈련 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리로 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L379-L380", + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "로 평가됩니다. 기존에 구현된 평가 지표 중 하나를 사용할 수도 있지만, 여기에서는 허깅페이스 허브에 푸시한 최종 모델을 평가하는 데" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L135-L138", + "line": 135, + "endLine": 138, + "excerpt": "학습 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하면 평가 방법을 빠르게 불러올 수 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 seqeval 평가 지표를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L341-L341", + "line": 341, + "endLine": 341, + "excerpt": "를 인스턴스화하려면 훈련 설정과 평가 지표를 정의해야 합니다. 가장 중요한 것은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "]는 모델을 평가하고 평가 지표을 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L111-L112", + "line": 111, + "endLine": 112, + "excerpt": "]는 훈련 중에 모델 성능을 자동으로 평가하지 않습니다. 평가 지표를 계산하고 보고할 함수를 [" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "open vlm 리더보드는 비전 언어 모델들이 다양한 평가 지표와 평균 점수에 따라 순위가 매겨지는 또 다른 리더보드입니다. 모델 크기, 오픈소스 여부에 따라 모델을 필터링하고, 다양한 평가 지표에 대한 순위를 확인" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "검색 결과 우선 평가 지표: 기본 리더보드 지표는 순위 지정 검색 결과 품질의 표준 측정값인 ndcg@10입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "평가지표", + "occurrences": 6, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L17-L18", + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "펄플렉서티(perplexity, ppl)는 가장 일반적인 언어 모델 평가지표 중 하나입니다. 자세히 알아보기 전에 이 평가지표는 고전적인 언어 모델(자기회귀 또는 인과적 언어 모델이라고도 함)에만 적용되며 bert와 같은 마스킹" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L371-L371", + "line": 371, + "endLine": 371, + "excerpt": "다음으로, 평가지표를 불러오고, 예측값에서 평가지표를 계산할 함수를 정의합니다. 필요한 전처리 작업은 예측된 로짓(logits)에 argmax 값을 취하는 것뿐입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L284-L284", + "line": 284, + "endLine": 284, + "excerpt": "루프를 직접 작성할 때도 동일한 작업을 수행해야 합니다. 하지만 이번에는 각 에포크가 끝날 때마다 평가지표를 계산하여 보고하는 대신, [" + } + ] + } + ] + }, + "mixture of experts": { + "unsupportedVariants": [ + "MoE" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 9, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "전문가 혼합", + "occurrences": 8, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 6 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": " 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "jamba는 transformer와 mamba 기반의 하이브리드 전문가 혼합(moe) 언어 모델로, 총 매개변수 수는 52b에서 398b까지 다양합니다. 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "t(siglip-so-400m)를 사용하고, 총 16b 파라미터에 2.8b의 활성 파라미터만 있는 전문가 혼합(moe) 디코더를 사용합니다. 이 모델은 kimi-vl 기반 vlm을 긴 생각의 연쇄(long chain-of-thought) 방식으로 미세 조정 후 " + } + ] + }, + { + "korean": "전문가 혼합 모델", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": " 멀티모달 및 다국어 안전 모델입니다. 안전성 미세 조정과 함께 llama 4 scout(멀티모달 전문가 혼합 모델)에서 밀집하게 가지치기되었습니다." + } + ] + } + ] + }, + "modality": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 44, + "documentCount": 23, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 28, + "documentCount": 18 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모달리티", + "occurrences": 34, + "documentCount": 16, + "bySource": { + "transformers": 19, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 14 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "입니다. 이는 또한 음성-텍스트 변환, 시각-텍스트 변환과 같이 텍스트를 출력으로 하는 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중요한 역할을 합니다. 텍스트 생성을 가능하게 하는 몇몇 모델로는 gpt2, xlnet, openai gpt, ctrl, trans" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "모든 멀티모달 모델은 여러 모달리티(텍스트, 비전, 오디오)를 그룹화하는 데이터를 인코딩하거나 디코딩하는 객체가 필요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": " 활성화하려면, 다음 코드를 추가하고 토크나이저를 저장해야 합니다. 추가 특수 토큰은 반드시 특정 모달리티와 관련될 필요는 없으며, 모델이 자주 접근해야 하는 어떤 것이든 될 수 있습니다. 아래 코드에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "인 blip-2를 제안합니다. blip-2는 경량화된 querying transformer를 통해 모달리티 간의 차이를 연결하며, 두 단계로 사전 학습됩니다. 첫 번째 단계는 동결된 이미지 인코더로부터 비전-언어 표현 학습을 부트스트래핑하고, 두 번째 단계는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "를 기존 개발된 exaone 4.0 프레임워크에 통합하여 모델의 능력을 비전과 자연어를 고려한 멀티모달리티로 확장했습니다. exaone 4.5는 1.2b 크기의 비전 인코더를 포함해 총 33b 크기의 모델로 구성됩니다. exaone 4.5는 이전 exaone" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k 토큰까지 지원합니다. 비전 모달리티에서는 mobilenet v5를 비전 인코더로 도입하여 기본 해상도를 768x768 픽셀로 처리합니다. 또한 오디오 모달리티에서는 universal sp" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 핵심 해결책은 개방형 개념 일반화를 위해 폐쇄형 탐지기에 언어를 도입하는 것입니다. 언어와 비전 모달리티를 효과적으로 융합하기 위해, 폐쇄형 탐지기를 개념적으로 세 단계로 나누어 특성 강화기, 언어 기반 쿼리 선택, 교차 모달리티 융합을 위한 교차 모달리티" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선택적으로 전파하거나 잊을 수 있게 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L230-L230", + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "]은 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "모달리티에 구애받지 않음 (e.g cv,llm)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "]은 여러 모달리티에서 다양한 과업을 쉽게 처리할 수 있으며, 아래 표에 표시된 몇 가지 과업을 기본적으로 지원합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "은 자연어로 된 답변입니다. 이러한 모델은 텍스트, 단어의 위치(바운딩 박스), 이미지 등 다양한 모달리티를 활용합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "👁️ 모달리티 독립적: 텍스트뿐만 아니라 비전, 비디오, 오디오 입력도 처리할 수 있어 활용 가능한 애플리케이션 범위가 확장됩니다. 비전 관련 튜토리얼을 확인해보세요" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "any-to-any 모델은 이름에서 알 수 있듯이 모든 모달리티를 입력으로 받아 모든 모달리티(이미지, 텍스트, 오디오)를 출력할 수 있는 모델입니다. 이는 모달리티간 정렬(align)을 통해 이루어지며, 한 모달리" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "모달리티: 벤치마크는 현재 텍스트 전용 검색을 평가합니다. 향후 릴리스에서는 텍스트-이미지 및 기타 다중 모달 검색 작업을 포함할 계획입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "c. 모달리티 특화(modality specificity)" + } + ] + }, + { + "korean": "양식", + "occurrences": 10, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 9, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "funsd(양식 이해 데이터 세트)로 layoutlm 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "대화는 토크나이저의 채팅 템플릿을 사용하여 양식을 구성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "llama 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "llama2 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비효율성을 해결하기 위해 개발되었지만, 언어와 같은 중요한 양식에서는 어텐션만큼 성능을 내지 못했습니다. 우리는 이러한 모델의 주요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L185-L185", + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "패턴의 대소문자가 다른 경우(대문자와 소문자가 혼용된 대체 양식)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "데이터세트에는 이미지와 텍스트라는 두 가지 양식이 있기 때문에, 전처리 파이프라인에서 이미지와 캡션을 모두 전처리합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "영업팀과 이야기하고 싶다 ⇒ 문의 양식을 작성하도록 안내" + } + ] + } + ] + }, + "model context protocol": { + "unsupportedVariants": [ + "MCP" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "모델 컨텍스트 프로토콜", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "multi-step agent": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "멀티스텝 에이전트", + "occurrences": 6, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 어떻게 동작하나요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 아래 구조를 가집니다:" + } + ] + } + ] + }, + "multimodal model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 8, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "다중양식 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "멀티모달 모델", + "occurrences": 8, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "gemma 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "gemma3n은 사전 훈련된 버전과 명령어 기반 미세조정 버전이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 gemma 버전과 많은 부분을 공유하지만 이번 버전에는 여러 가" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "리밍 방식으로 자연스러운 음성 응답을 생성합니다. minicpm-o 2.6은 8b 파라미터를 가진 멀티모달 모델로, 비전, 음성, 언어 모달리티에 걸쳐 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. deepseek ai가 소개한 janus-pro-7b는 모달리티 간 콘텐" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L364-L365", + "line": 364, + "endLine": 365, + "excerpt": "는 텍스트·이미지 등 다양한 모달리티를 모델링하는 동시에, 행동 수행까지 함께 학습하는 일종의 **멀티모달 모델++**로 볼 수 있다." + } + ] + } + ] + }, + "named entity recognition": { + "unsupportedVariants": [ + "NER" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 8 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "개체 인식", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "개체명 인식", + "occurrences": 12, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "개체명 인식을 위해 t5 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "수 있는 훌륭하고 쉬운 방법입니다. 이 파이프라인은 라이브러리의 복잡한 코드를 대부분 추상화하여, 개체명 인식(named entity recognition), 마스크드 언어 모델링(masked language modeling), 감정 분석(sentiment an" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "keras와 함께 hugging face transformers를 사용하여 비영리 bert를 개체명 인식(ner)용으로 미세 조정하는 방법에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "(conneau et al., 2020)의 성능을 능가하여 세 가지 트윗 nlp 작업(품사 태깅, 개체명 인식, 텍스트 분류)에서 이전 최신 모델보다 더 나은 성능을 보여주었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "개체명 인식" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L140-L140", + "line": 140, + "endLine": 140, + "excerpt": "개체명 인식" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 개체명 인식(named entity recognition, ner)입니다. 개체명 인식은 문장에서 사람, 위치 또는 조직과 같은 각 개체의 레이블을 찾으려고 시도합" + } + ] + } + ] + }, + "neural network": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 25, + "documentCount": 15, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 23, + "documentCount": 13 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "뉴럴 네트워크", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "신경망", + "occurrences": 25, + "documentCount": 15, + "bySource": { + "transformers": 23, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 수 있었으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 rob" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 rob" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "리즘을 설계했습니다. 우리는 이러한 선택적 ssm을 어텐션이나 mlp 블록도 없는 단순화된 종단간 신경망 아키텍처인 맘바에 통합시켰습니다. 맘바는 빠른 추론(트랜스포머보다 5배 높은 처리량)과 시퀀스 길이에 대한 선형 확장성을 누리며, 백만 길이 시퀀스까지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "된 시계열의 다변량 예측 및 표현 학습을 위해 설계된 다층 퍼셉트론(mlp) 모듈로만 구성된 경량 신경망 아키텍처입니다. 우리의 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 mlp-mixer 모델의 성공에서 영감을 받았습니다. 우리는 vision mlp-mixer를 시계열" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transfo" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특징을 추출하는 데 시간이 오래 걸리고 그만큼 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 합니다. 효율적" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "er 인코더를 imagenet에서 성공적으로 훈련시킨 첫 번째 논문으로, 기존의 잘 알려진 합성곱 신경망(cnn) 구조와 비교해 매우 우수한 결과를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "결과적으로, 이 라이브러리는 신경망을 구축하기 위한 모듈식 도구 상자가 아닙니다. 라이브러리를 확장하거나 구축하려면 일반적인 python, pytorch, tensorflow, keras" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하여 신경망을 통해 데이터가 흐르는 흐름을 나타내는 계산 그래프(일반적으로 _중간 표현_이라고 함)가 구성됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "지와 텍스트 표현을 정렬하기 위한 임베딩 프로젝터(embedding projector, 보통 밀집 신경망), 그리고 텍스트 디코더(text decoder)로 구성되며, 이 순서로 쌓여 있습니다. 학습 방식은 모델마다 조금씩 다르게 설계됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L83-L84", + "line": 83, + "endLine": 84, + "excerpt": "π0 신경망(neural network)을 paligemma와 expert gemma와 함께 fine-tuning하려면, 다음 명령어를 실행하세요. 이 두 모델은 " + } + ] + }, + { + "korean": "인공 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "node": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 54, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 53, + "documentCount": 10 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "노드", + "occurrences": 52, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": 52, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L601-L601", + "line": 601, + "endLine": 601, + "excerpt": "gpu가 1개만 있는 경우 이 값을 명시적으로 설정할 필요는 없습니다. deepspeed는 지정된 노드에서 볼 수 있는 모든 gpu를 배포하므로 이 값을 명시적으로 설정할 필요는 없습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "80gb a100 gpu 8개를 가진 노드에 접근할 수 있다면, bloom을 다음과 같이 로드할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "로 모델을 자동으로 실행할 수 있으며, 8개의 h100으로 구성된 2개 노드면 충분할 것입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "유틸리티를 사용하지 않아 배치 크기의 확장성이 제한될 수 있습니다. 그러나 단일 노드 다중 gpu 설정에서는 ddp와 fdsp가 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "u 간의 연결 방식은 전체 훈련 시간에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 gpu가 동일한 물리적 노드에 있을 경우, 다음과 같이 확인할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "⇨ 단일 노드 / 다중-gpu" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L193-L193", + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "각 노드의 로그 레벨 설정을 구성하려면" + } + ] + }, + { + "korean": "뉴런", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "버텍스", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "유닛", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": " 모델의 품질이 향상되는 것을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "umaneval 데이터셋은 각 문제마다 손으로 작성된 함수 시그니처, 문서 문자열, 본체 및 여러 유닛 테스트를 포함한 164개의 프로그래밍 문제를 포함합니다. 이 데이터셋은 openai의 엔지니어와 연구원들이 수작업으로 제작했습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "정점", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "normalization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 51, + "documentCount": 33, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 42, + "documentCount": 29 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "노멀라이제이션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "정규화", + "occurrences": 45, + "documentCount": 29, + "bySource": { + "transformers": 40, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L333-L333", + "line": 333, + "endLine": 333, + "excerpt": " 또는 bart와 어떻게 다른가요?. 자주 변경해야 하는 것은 self-attention 레이어, 정규화 레이어의 순서 등을 변경하는 것입니다. 다시 말하지만, 자신의 모델을 구현하는 데 도움이 되도록 transformers에서 이미 존재하는 모델의 유사한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L302-L302", + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처리, 특징 추출(feature extraction), 정규화(normalization) 등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "픽셀 값을 정규화하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L282-L282", + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "이어(feed-forward layer), 활성화 레이어(activation layer), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 크기 조정하고 정규화하는 데 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L61-L64", + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 대체하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 리사이즈(또는 재스캐일링)하고 정규화하는데 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "임베딩 레이어 정규화 생략 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "re-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": " [vitimageprocessor]를 사용하여 이미지를 모델에 맞게 리사이즈(또는 리스케일)하고 정규화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L180-L180", + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "통계 정규화(statistical normalizations)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L461-L461", + "line": 461, + "endLine": 461, + "excerpt": "레이어 정규화를 수행한다면, 우선 std를 계산하고 두 번째로 mean을 계산한 다음 데이터를 정규화할 수 있습니다. operator 병렬화는 std와 mean을 병" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L185-L185", + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": ": 사용자 정의 퓨즈 레이어 정규화로 교할 레이어 정규화 레이어명. 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L161-L163", + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L106-L107", + "line": 106, + "endLine": 107, + "excerpt": "는 크기 조정 및 정규화 등 필요한 이미지 변환을 처리합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L166-L167", + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "를 자르고 정규화하며, 테스트 중에는 데이터 증강이 적용되지 않으므로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L198-L198", + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '랜덤 잘라내기(random cropping)' 및 '랜덤 수평 뒤집기(random horizontal fli" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L171-L172", + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "]로 이미지를 크기 조정하고 정규화하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L114-L115", + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L158-L159", + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L52-L53", + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": "실제 환경에서도 높은 효율성, 정밀성, 적응성을 달성합니다. flow matching은 원래 연속 정규화 플로우나 diffusion models의 생성 품질을 개선하기 위해 사용된 기법으로, π0에서도 유사한 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서" + } + ] + }, + { + "korean": "표준화", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "전처리 클래스 및 기본 모델 api는 모델 간에 쉽게 전환할 수 있도록 표준화되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "표준화된 연산자와 데이터 유형을 가진 그래프를 노출함으로써, onnx는 프레임워크 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 예를 들어, pytorch에서 훈련된 모델을" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "xt protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어졌으며, 이를 통해 llm에 새로운 기능을 더 쉽게 연결할 수 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "벤치마크의 일부로 제공되는 베이스라인은 채팅 및 추론 모델에 걸쳐 표준화된 프롬프트이므로, 최적화되지 않은 것으로 간주되어야 하며 성능의 하한입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L218-L218", + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "so100 로봇 팔에 초점을 맞춘 487개의 고품질 데이터셋을 큐레이션했으며, 이를 30 fps로 표준화했습니다. 그 결과 약 1천만 프레임 규모의 데이터가 구축되었는데, 이는 다른 인기 벤치마크 데이터셋에 비해 최소 한 자릿수(10배) 이상 작은 규모이지" + } + ] + } + ] + }, + "natural language processing": { + "unsupportedVariants": [ + "NLP" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 28, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 28, + "documentCount": 14 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "자연어 처리", + "occurrences": 28, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": 28, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "텍스트 생성은 개방형 텍스트 작성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리(nlp) 작업에 필수적입니다. 이는 또한 음성-텍스트 변환, 시각-텍스트 변환과 같이 텍스트를 출력으로 하는 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L290-L290", + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "자연어 처리 (nlp)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "작업별 파이프라인은 오디오, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "자연어 처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이해 작업에서 새로운 최첨단 성과를 기록했습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "bert는 개념적으로 단순하면서도 실증적으로 강력한 모델입니다. bert는 11개의 자연어 처리 과제에서 새로운 최고 성능을 달성했으며, glue 점수를 80.5% (7.7% 포인트 절대 개선)로, multinli 정확도를 86.7% (4.6% 포" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "생물의학 분야에서 사전 학습된 언어 모델은 일반 자연어 처리 분야에서의 성공에 영감을 받아 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 일반 언어 분야에서 사전 학습된 언어 모델의 두 가지 주요 계통인 bert(및 그 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "transformer 아키텍처는 자연어 처리 작업에서 사실상 표준으로 자리 잡았으나, 컴퓨터 비전 분야에서의 적용은 여전히 제한적입니다. 비전에서 어텐션 메커니즘은 종종 합성곱 신경망(cnn)과 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "자연어 처리(nlp)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": ". 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여 다양한 자연어 처리 작업을 즉시 수행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "텍스트 분류는 자연어 처리의 일종으로, 텍스트에 레이블 또는 클래스를 지정하는 작업입니다. 많은 대기업이 다양한 실용적인 응용 분야에서 텍스트 분류를 운영하고 있습니다. 가장 인" + } + ] + }, + { + "korean": "자연어처리", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "object detection": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 40, + "documentCount": 12, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 36, + "documentCount": 10 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "객체 감지", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L145-L148", + "line": 145, + "endLine": 148, + "excerpt": "데이터를 더 잘 이해하기 위한 최종 단계로, 잠재적인 문제를 찾아보세요. 객체 감지를 위한 데이터 세트에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 바운딩 박스가 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. 이러한 바운딩 박스를 \"넘어가는 것(run " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "은 모델은 아니지만 qwen2.5-vl-3b-instruct도 주목할 만합니다. 이 모델은 지역화(객체 감지 및 포인팅)부터 문서 이해, 에이전트 작업까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 컨텍스트 길이는 최대 32k 토큰입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "객체 검출", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "rmer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같은 밀집 예측 작업, 의미적 분할(ade20k val에서 53.5의 m" + } + ] + }, + { + "korean": "객체 탐지", + "occurrences": 36, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 34, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "detr로 이미지에서 객체 탐지하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L259-L259", + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "객체 탐지 모델([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "-set object detection에서 제안한 모델입니다. grounding dino는 폐쇄형 객체 탐지 모델을 텍스트 인코더로 확장하여 개방형 객체 탐지를 가능하게 합니다. 이 모델은 coco 제로샷에서 52.5 ap와 같은 놀라운 결과를 달성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "36 해상도의 이미지를 다룰 수 있습니다. 이 모델은 imagenet-v2 이미지 분류, coco 객체 탐지, ade20k 의미론적 분할, kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세웠습니다. 또한, 우리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "객체 탐지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "객체 탐지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "그라운딩, 제로샷 객체 탐지" + } + ] + }, + { + "korean": "물체 검출", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "off-policy": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "오프-정책", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "오프폴리시", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "one-hot encoding": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "원-핫 인코딩", + "occurrences": 0, + 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"variants": [ + { + "korean": "옵티마이저", + "occurrences": 61, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 61, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 메소드에 전달하는 것입니다. 여기에는 훈련 및 평가 데이터로더, 모델 및 옵티마이저가 포함됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "zero-3, 매개변수와 옵티마이저 cpu 오프로드 시도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distributeddataparallel (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "미세 조정된 모델에 사용할 수 있는 가중치 감쇠가 적용된 옵티마이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L198-L198", + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "옵티마이저 상태" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 18, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "옵티마이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수가 필요할 때 각 gpu가 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L384-L384", + "line": 384, + "endLine": 384, + "excerpt": "] 내의 메서드를 서브클래스화하여 훈련 루프를 바꿀 수도 있습니다. 이러면 손실 함수, 옵티마이저, 스케줄러와 같은 기능 또한 바꿀 수 있게 됩니다. 변경 가능한 메소드에 대해서는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L220-L220", + "line": 220, + "endLine": 220, + "excerpt": "옵티마이저 및 학습 속도 스케줄러" + } + ] + }, + { + "korean": "최적화 알고리즘", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "이 라이브러리는 대부분의 ptq 최적화 알고리즘과 호환될 만큼 충분히 유연합니다. 앞으로의 계획은 가장 인기 있는 알고리즘(awq, smoothquant)을 최대한 매끄럽게 통합하는 것입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "최적화기", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L396-L396", + "line": 396, + "endLine": 396, + "excerpt": "를 활성화하면 cpu와 gpu 구현이 모두 있는 경우 deepspeed가 아닌 최적화기(lamb 제외)를 사용할 수 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "overfitting": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "과대적합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "이미지에 몇 가지 이미지 변환을 적용하여 과적합에 대해 모델을 더 견고하게 만듭니다. 여기서 torchvision의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L183-L186", + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다..." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "벤치마크 과적합 문제를 해결하기 위해 rteb는 공개 데이터셋과 비공개 데이터셋을 모두 활용하는 하이브리드 전략을 사용했습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "오버피팅", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "parameter": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": 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"docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "과 같이, 사용자가 원하는 경우 언제든지 매개변수를 전달할 수 있도록 허용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "함수에 올바른 매개변수를 전달해 호출했습니다. 파리를 기준으로 위치를 프랑스로 추론했으며, 온도 단위는 섭씨를 사용해야 한다고 판단했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 48, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "zero-3, gpu 간 매개변수 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distribut" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "용할 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 탐색을 호출하고, 최적의 시험 매개변수를 가져오세요. 백엔드는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인간과 비슷한 텍스트 이해 및 생성 능력을 보이기 위해, 현재 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스 인스턴스로 매개변수화 할 수 있습니다. generate 메소드의 동작을 제어하는 모든 생성 매개변수 목록을 확인하려면 이 클래스를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서 평가되었" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b, 13b, 34b, 70b 매개변수 크기로 사용할 수 있습니다. code llama 모델은 코드를 생성하고 설명하며, 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilli" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "위치 투영 행렬과 내용 투영 행렬 공유 이전 실험들을 기반으로, 이는 성능에 영향을 주지 않으면서 매개변수를 절약할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "배우는지는 거의 알려져 있지 않습니다. 이 연구에서 우리는 현재까지 평가된 가장 큰 150억 개의 매개변수를 가진 모델을 훈련합니다. 우리는 모델이 규모가 커짐에 따라 단일 아미노산의 해상도로 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 정보를 학습한다는 것을 발" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "mma 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ba는 transformer와 mamba 기반의 하이브리드 전문가 혼합(moe) 언어 모델로, 총 매개변수 수는 52b에서 398b까지 다양합니다. 이 모델은 transformer 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 모델들은 350m, 700m, 1.2b, 2.6b의 네 가지 크기의 매개변수로 제공되며, cpu, gpu, npu 하드웨어에서 효율적으로 실행되도록 설계되었습니다. 이로 인해 특히 낮은 지연 시간, 오프라인 작동 및 개인 정보 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "의 차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "128개의 전문가(expert)를 사용하여 총 약 400b 매개변수 중 17b 활성 매개변수를 갖는 고성능 llama 4 maverick" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "높은 효율성: 마스크 품질을 상당히 개선했음에도 불구하고, 추가된 매개변수는 단 0.5%에 불과합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "매개변수는 이미지를 분할하는 정사각형 패치의 크기를 제어합니다. 이 값은 기본적으로 512로 설정되어 있으며 필요에 따라 조정 가능합니다. 이미지 처리기는 리사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": " 또한, 모델 크기에 따라 클립당 입력 프레임 수가 달라지므로, 사전 학습된 모델을 선택할 때 이 매개변수를 고려해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "스크립트는 openai 체크포인트에서 필요한 모든 매개변수를 자동으로 결정합니다. openai 변환을 수행하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 특정 모델 버전을 가져올 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L158-L158", + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "매개변수는 각 샤드에 대해 기본적으로 5gb로 설정되어 있는데, 이는 메모리 부족 없이 무료 등급 gpu 인스턴스에서 더 쉽게 실행할 수 있기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "지 버전이 있습니다. 두 lomo 옵티마이저는 모두 메모리 사용량을 줄이기 위해 그래디언트 계산과 매개변수 업데이트를 한 단계로 통합합니다. adalomo는 lomo를 기반으로, adam 옵티마이저처럼 각 매개변수에 대해 적응형 학습률을 적용하는 기능이 추가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "parameter-efficient fine tuning (peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련됩니다. 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "매개변수를 활용할 수 있는 모델에 대해 텐서 병렬 처리를 지원합니다. 모델 분할 방식은 두 가지가 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "지원하는 모든 태스크와 쓸 수 있는 매개변수를 담은 목록은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "] 를 생성하고 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "매개변수로 이들 모듈의 데이터 유형을 변경할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 디바이스(gpu 및 cpu)에서 사용할 메모리 양을 할당해 보세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 모델을 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 프로세스 수를 늘리면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "로 설정하세요! 다른 유일한 필수 매개변수는 모델 저장 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "매개변수에 아무 값도 전달하지 마세요. 또한, 기본값은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": " 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "은 유일한 필수 매개변수로, 모델을 저장할 위치를 지정합니다. (먼저 hugging face에 로그인 필수)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L267-L269", + "line": 267, + "endLine": 269, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 반환하는 예측의 수를 지정할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "로 설정하세요! 유일하게 필요한 다른 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L101-L101", + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "매개변수로 설정된 최대 길이를 넘지 않도록 긴 시퀀스를 잘라냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L578-L578", + "line": 578, + "endLine": 578, + "excerpt": "매개변수화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수에 지정된 디렉토리에 모델 체크포인트를 저장합니다. 체크포인트는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "수백만 개의 매개변수로 대규모 모델을 훈련하는 것은 적절한 하드웨어 없이 어려울 수 있습니다. gpu 메모리가 부족한 경우 발생할 수 있는 일반적인 오류는 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/using_different_models.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "등)을 직접 전달하는 것을 지원합니다. 이러한 매개변수들은 자동으로 기본 모델의 완성 호출로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델 동작을 구성할 수 있게 해줍니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "도구는 json 스키마로 정의됩니다: 이름, 설명, 매개변수 타입 등." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "에이전트에 더 많은 매개변수 제공" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "를 llm이 이해하고 활용할 수 있는 mcp 도구로 변환합니다. 함수의 docstring은 도구와 매개변수의 설명을 생성하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L70-L71", + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "매개변수(typescript)에 제공된" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수 방정식 부분 파싱 실패" + } + ] + }, + { + "korean": "모델 파라미터", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "일 때 모델 파라미터가 더 적어집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 glue 스코어 86.4를 달성하여 electrabase보다 0.7 높은 성과를 보이며, 훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 " + } + ] + }, + { + "korean": "파라미터", + "occurrences": 148, + "documentCount": 54, + "bySource": { + "transformers": 125, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 22 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L143-L147", + "line": 143, + "endLine": 147, + "excerpt": "에 있는 숫자로 쉽게 알 수 있습니다. 예를 들어, \"8b\" 또는 \"70b\"와 같은 숫자는 모델의 파라미터 수를 나타냅니다. 양자화된 경우가 아니라면, 파라미터 하나당 약 2바이트의 메모리가 필요하다고 예상 가능합니다. 따라서 80억 개의 파라미터를 가진 \"" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "일반적인 디코딩 전략과 주요 파라미터" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "입력 id는 종종 모델에 입력으로 전달해야 하는 유일한 필수 파라미터입니다. 이들은 토큰의 인덱스로, 모델이 입력으로 사용할 시퀀스를 구성하는 토큰들의 숫자 표현입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ") 프로젝션을 결합합니다. 학습 가능한 파라미터 수와 연산 부담을 줄이기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "trainer api를 사용한 하이퍼파라미터 탐색" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "파라미터를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L254-L254", + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "9.5gb밖에 되지 않습니다! 150억 개 이상의 파라미터를 가진 모델인 것을 감안하면 매우 적은 양입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개의 파라미터를 가진 flamingo 모델보다 제로샷 vqav2에서 8.7% 더 높은 성능을 기록했으며, 학습 가능한 파라미터 수는 flamingo보다 54배 적습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "발휘했으며 본 논문에서 제안한 대화형 합성 패러다임의 우수성과 효율성을 입증했습니다. 특히 16b 파라미터 규모로 tpu-v4에서 학습된 codegen 모델은 humaneval 벤치마크에서 openai의 codex를 뛰어넘는 성능을 기록했습니다. 학습된 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "논문의 초록은 다음과 같습니다. 총 671b개의 파라미터를 가지며 토큰당 37b개가 활성화되는 강력한 mixture-of-experts(moe) 언어 모델인 deepseek-v3를 소개합니다. 효율적인 추론과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "라는 mixture-of-experts 기반 구조를 채택해 총 236b 개의 파라미터를 갖고 추론 시 23b 개의 파라미터가 활성화됩니다. 다양한 벤치마크를 통한 성능 평가를 통해 k-exaone은 추론 능력, 에이전틱 작동 능력, 범용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "els based on gemini technology and research에서 제안되었습니다. 파라미터 크기가 각각 90억(9b)과 270억(27b)인 두 가지 gemma2 모델이 출시되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이 모델은 google의 palm 연구 권장 사항을 따르며, 트랜스포머 블록에서 편향 파라미터를 제거하여 모델 성능을 향상시켰습니다. 자세한 내용은 이 기사를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "foundation language models에서 소개되었습니다. 이 모델은 7b에서 65b개의 파라미터까지 다양한 크기의 기초 언어 모델을 모아놓은 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L139-L139", + "line": 139, + "endLine": 139, + "excerpt": "미스트랄 모델은 70억 개의 파라미터를 가지고 있어, 절반의 정밀도(float16)로 약 14gb의 gpu ram이 필요합니다. 각 파라미터가 2바이트로 저장되기 때문입니다. 하지만 양자화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "파라미터로 결정됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "elf-supervised 사전 학습 방법인 simmim입니다. 이러한 기법들을 통해 30억 개의 파라미터를 가진 swin transformer v2 모델을 성공적으로 훈련하였으며, 이는 현재까지 가장 크고 고밀도의 비전 모델로, 최대 1,536×1,536 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "] 클래스는 하이퍼파라미터와 추가 훈련 옵션을 지정하는 곳이라는 것을 기억하세요. 이러한 훈련 옵션 중 하나는 모델을 허브로 직접 푸시하는 기능을 포함합니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L288-L288", + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "파라미터는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파라미터에 해당 옵티마이저명을 지정하시면 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L177-L177", + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "작업 유형 및 하이퍼파라미터를 지정하여 어댑터 구성을 정의합니다. 하이퍼파라미터에 대한 자세한 내용은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L215-L215", + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "gpu0에만 집중해 보겠습니다. x0은 순방향 경로를 수행하기 위해 a0, a1, a2 파라미터가 필요하지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2에서 a2를 전송받아 모델의 모든 조각을 하나로 모읍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "파라미터를 사용하여 모델을 배치할 위치를 지정하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L306-L306", + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L255-L255", + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L355-L355", + "line": 355, + "endLine": 355, + "excerpt": "]로 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]의 훈련 하이퍼파라미터를 정의합니다. 모델 저장 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L312-L312", + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "학습 하이퍼파라미터를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L157-L157", + "line": 157, + "endLine": 157, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L186-L189", + "line": 186, + "endLine": 189, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L573-L575", + "line": 573, + "endLine": 575, + "excerpt": "fixture가 작동하지 않는다는 것입니다. 파라미터화도 작동하지 않지만, 우리는 비슷한 방식으로 작동하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L137-L140", + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 훈련" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L13-L14", + "line": 13, + "endLine": 14, + "excerpt": "등)를 인스턴스화 시점에 바로 전달할 수 있습니다. 이 파라미터들은 기반 모델의 생성 호출에 자동으로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델의 동작을 설정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L154-L154", + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "강력한 모델(32b+ 파라미터 또는 프런티어 모델)을 사용할 때" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "lker\"가 스트리밍 방식으로 자연스러운 음성 응답을 생성합니다. minicpm-o 2.6은 8b 파라미터를 가진 멀티모달 모델로, 비전, 음성, 언어 모달리티에 걸쳐 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. deepseek ai가 소개한 janus-pro-7" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L83-L84", + "line": 83, + "endLine": 84, + "excerpt": "g하려면, 다음 명령어를 실행하세요. 이 두 모델은 π0 fine-tuning 이전에 vlm 기본 파라미터로 사전 학습된 모델입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "117b 파라미터의 대형 모델(gpt-oss-120b)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "smolvla의 action expert는 약 1억(100m) 파라미터 규모의 소형 transformer로, vlm의 출력에 조건화되어 미래 로봇 행동 시퀀스, 즉 action chunk를 생성합니다. 이 모듈은 flow " + } + ] + } + ] + }, + "pipeline parallelism": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "파이프라인 병렬 처리", + "occurrences": 7, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "들은 로드하기 위해서는 최소 80gb 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 텐서 병렬 처리 및/또는 파이프라인 병렬 처리를 반드시 필요로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L247-L247", + "line": 247, + "endLine": 247, + "excerpt": "네이티브 모델 병렬 처리(수직적) 및 파이프라인 병렬 처리" + } + ] + }, + { + "korean": "파이프라인 병렬화", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L269-L269", + "line": 269, + "endLine": 269, + "excerpt": "파이프라인 병렬화 (pp)은 거의 naive mp와 동일하지만 gpu 유휴 상태 문제를 해결하기 위해 들어오는 배치를 마이크로 배치로 나누고 인공적으로 파이프라인을 생성" + } + ] + } + ] + }, + "pointwise fusion": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "점별 융합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "policy gradient": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + 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다운샘플링하고, 그런 다음 텍스트 쿼리에 따라 가장 관련성 있는 프레임을 추가로 선별하여 프레임을 더욱 정제하는데, 여기서 텍스트와 프레임 모두 동일한 공간에 투" + } + ] + }, + { + "korean": "서브샘플링", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "풀링", + "occurrences": 5, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L314-L314", + "line": 314, + "endLine": 314, + "excerpt": "풀링 (pooling)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "출력에는 두 이미지의 풀링된(pooled) 임베딩이 포함되어 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "post-training": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "사후 학습", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": " 레시피 개발 — 최근 nlp와 비전 분야의 발전이 세밀한 사전 학습(pre-training) 및 사후 학습(post-training) 전략에 크게 의존한 것처럼, 로봇 모델에서도 이에 상응하는 학습 절차를 정립하는 것이 중요합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "포스트 트레이닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "preference data": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "선호 데이터", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + 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"line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "모델의 디코딩 전략은 생성 설정에서 정의됩니다. 사전 훈련된 모델을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 더 복잡한 작업을 수행해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "하고 저장하거나 또는 (허깅페이스 aws s3 리포지토리로부터 다운로드된) 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 모델 설정을 로드하고 저장하는 것을 지원하는 기본 메소드를 구현하였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 인코딩하는 메소드를 구현하며(아래 참조), 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 토크나이저(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 수 있었으며, 원래 clip의 다국어 이해와 같은 기능" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "ettlemoyer가 발표한 bart: 자연어 생성, 번역, 이해를 위한 잡음 제거 seq2seq 사전 훈련이라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "a 수준의 이미지 표현을 처음부터 효율적이고 확장 가능하게 학습하는 방법임을 확인할 수 있습니다. 사전 훈련 후, 자연어는 학습된 시각적 개념을 참조하거나 새로운 개념을 설명하는 데 사용되어 모델의 하위 작업으로의 제로샷 전이를 가능하게 합니다. 해당 논문에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "훈련 목표를 설정합니다. 저희는 14.8조 개의 다양하고 고품질의 토큰으로 deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과, deepseek-v3는 다른 오픈 소스 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "tal ai research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩니다. transforme" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "gemma 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "gemma3n은 사전 훈련된 버전과 명령어 기반 미세조정 버전이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 g" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "지 수정(grouped query attention)을 통해 개선된 버전이며, 2조 개의 토큰으로 사전 훈련이 되어 있습니다. llama2에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서 성능을 나타납니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "기본 모델인 미스트랄-7b-v0.1은 인터넷 규모의 데이터에서 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": " 기반 모델들과 비교했을 때 장기 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성능을 달성했습니다. 한 데이터셋에서 마스크된 사전 훈련 표현을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "서도 어떤 객체든 정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "모델 클래스는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 가중치와 함께 작동하는 pytorch 모델(torch.nn.module), keras 모델(tf.keras.model), jax/flax 모델(fla" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트의 샘플링 레이트는 8000khz이므로(데이터 세트 카드에서 확인), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000khz로 리샘플링해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": " 데이터 세트의 샘플링 속도는 8khz이므로(이 정보는 데이터세트 카드에서 확인할 수 있습니다), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16khz로 리샘플링해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L166-L167", + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "사전 훈련된 체크포인트와 체크포인트에 연관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "각 모델 페이지에 연결된 토크나이저의 문서를 보면 사전 훈련 모델에서 어떤 토크나이저를 사용했는지 알 수 있습니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "사전 훈련된 가중치 중 일부가 사용되지 않고 일부 가중치가 무작위로 표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "ore의 각 예제에는 문서 이미지, 쿼리 및 잠재적 답변이 있습니다. 쿼리와 일치하는 문서는 대조 사전 훈련에 도움이 되므로 vidore 훈련 세트는 새로운 모델을 훈련하는 데 사용됩니다." + } + ] + }, + { + "korean": "사전학습", + "occurrences": 34, + "documentCount": 8, + "bySource": { + "transformers": 18, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 16 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L180-L180", + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "이 예시 스크립트는 coco dataset를 이용한 사전학습된 비전과 텍스트와 인코더를 사용해서 clip같은 비전-텍스트 듀얼 모델을 어떻게 학습시키는지 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": ": the pile 데이터로 사전학습된 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "안되었습니다. electra는 두가지 트랜스포머 모델인 생성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습됩니다. 우리가 관심을 가진 판별 모델은 시퀀스에서 어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "비전 언어 모델을 사전학습하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 핵심 아이디어는 이미지와 텍스트 표현을 통합하고, 이를 텍스트 디코더에 입력해 생성 작업을 하도록 하는 것입니다. 가" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "(llm)의 학습 패러다임에서 영감을 받아, 일반적인 조작(manipulation) 데이터에 대한 사전학습을 거친 뒤 과제별(post-training) 후속 학습을 수행합니다. 아키텍처 측면에서는 transformer와 flow-matching 디코더를 결합" + } + ] + }, + { + "korean": "프리트레이닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "precision": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 154, + "documentCount": 60, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 140, + "documentCount": 55 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 14, + "documentCount": 5 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "정밀도", + "occurrences": 98, + "documentCount": 38, + "bySource": { + "transformers": 96, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L251-L251", + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "스트를 통과해야 합니다. 즉, 원본 모델과 🤗 transformers의 재구현 버전이 0.001의 정밀도로 정확히 동일한 출력을 내야 합니다! 동일한 모델이 다른 라이브러리에서 작성되었을 때 라이브러리 프레임워크에 따라 약간 다른 출력을 얻는 것은 정상이므" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L229-L236", + "line": 229, + "endLine": 236, + "excerpt": "정밀도(precision)로 로드합니다. 이는 파라미터당 4바이트(32비트)를 필요로 하므로, 80억 개의 파라미터를 가진 \"8b\" 모델은 약 32gb의 메모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "이 감지되면 프로그램이 어설트되고 다음과 같은 보고서가 출력됩니다. (이 예제는 fp16 혼합 정밀도에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 26, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "낮은 정밀도: 연구에 따르면, 8비트와 4비트와 같이 낮은 수치 정밀도로 작동하면 모델 성능의 큰 저하 없이 계산상의 이점을 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "양자화 기법은 가중치와 활성화를 8비트 정수(int8)와 같은 더 낮은 정밀도의 데이터 타입으로 표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "최적 성능 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "최적의 속도 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "ce hub에 대한 액세스 권한이 있고 토큰으로 로그인했는지 확인하세요. 다음은 모델을 로드하고 반정밀도(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "한 자세한 내용은 flash-attn 리포지토리의 공식문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 모델을 반정밀도(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "을 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도 훈련(automatic mixed-precision training)을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여, 큰 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대한 더 자세한 내용은 양자화 개요를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용할 수 있는 더 많은 양자화 백엔드에 대해서는 quantization 개요를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "o는 coco 탐지 제로샷 전이 벤치마크에서 52.5 ap(average precision, 평균 정밀도)를 달성했습니다. 즉, coco의 학습 데이터 없이도 이러한 성과를 얻었습니다. 평균 26.1 ap로 odinw 제로샷 벤치마크에서 새로운 기록을 세웠" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "스크립트를 실행하기 위해서는 모델을 float16 정밀도로 전부 로드할 수 있을 만큼의 충분한 cpu ram이 필요합니다. (가장 큰 버전의 모델이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트는 모델의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "스크립트를 실행하려면 모델을 float16 정밀도로 전부 호스트할 수 있을 만큼 충분한 cpu ram이 필요합니다 (가장 큰 버전이 여러 체크포인트로 제공되더라도 각 체크포인트는 모델 가중치의 일부만을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L74-L74", + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "이 스크립트를 실행시키려면 모델 전체를 float16 정밀도로 호스팅할 수 있는 충분한 메인메모리가 필요하다는 점을 유의하세요. 가장 큰 버전이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트가 모델의 가중치 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L313-L314", + "line": 313, + "endLine": 314, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 바꿔 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대해서는 양자화 개요를 참조하세요. 현재는 fbgemm과 llm-compres" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "에 크게 의존하는데, 이는 matmul과 동등하지만 연산 순서가 약간 다르며, 이로 인해 더 작은 정밀도에서 차이가 더 커집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "이에 대한 자세한 내용은 플래시 어텐션 저장소의 공식 문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 모델을 반정밀도(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": " 있는지 확인하세요. flash-attn 저장소의 공식 문서에서 자세히 알아보세요. 또한 모델을 반정밀도(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "최적의 속도 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "통합은 8비트와 4비트 정밀도 데이터 유형을 지원하므로 큰 모델을 가져올 때 유용하면서 메모리도 절약합니다. 모델을 하드웨어에 효과적으로 분배하려면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "ipex와 혼합 정밀도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "경우 4비트 모델을 직렬화하고 hugging face hub에 푸시할 수 있습니다. 모델을 4비트 정밀도로 가져온 후" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L294-L294", + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "] 클래스를 제공합니다. 이 클래스에는 기본 훈련 루프가 포함되어 있으며 분산 훈련, 혼합 정밀도 등과 같은 기능을 추가로 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "혼합 정밀도(mixed precision)로 분산 훈련하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "계산하는 방법에 대해서는 🤗 evaluate 빠른 둘러보기를 참조하세요). seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, f1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L353-L353", + "line": 353, + "endLine": 353, + "excerpt": "다음은 imdb 데이터셋에서 google/gemma-2b를 최대 정밀도로 미세 조정하는 간단한 스크립트입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "도에 초점을 맞추도록 보장하는 일련의 유연한 평가 방법을 구현했습니다. 예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "에 비해 flow matching은 연속적인 행동을 직접, 비자기회귀적으로 예측할 수 있어, 높은 정밀도의 실시간 제어를 가능하게 합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "정확도", + "occurrences": 56, + "documentCount": 32, + "bySource": { + "transformers": 44, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 12 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L360-L360", + "line": 360, + "endLine": 360, + "excerpt": "소량의 라벨이 달린 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델의 정확도를 높이는 머신러닝 훈련 기법의 넓은 범주입니다. 이는 지도 학습이나 비지도 학습과는 다른 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L202-L202", + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "좋습니다. 정확도 손실 없이 이전과 동일한 결과를 얻고 있습니다! 이번에는 사용된 메모리 양을 확인해 봅시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "설계했으며, 이는 하위 시계열 수준에서 종속성 발견과 표현 집계를 수행합니다. 자기상관은 효율성과 정확도 면에서 셀프 어텐션를 능가합니다. 장기 예측에서 autoformer는 에너지, 교통, 경제, 날씨, 질병 등 5가지 실용적 응용 분야를 포괄하는 6개 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": " 성능을 달성했으며, glue 점수를 80.5% (7.7% 포인트 절대 개선)로, multinli 정확도를 86.7% (4.6% 포인트 절대 개선), squad v1.1 질문 응답 테스트에서 f1 점수를 93.2 (1.5% 포인트 절대 개선)로, squad" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ".98%, 38.42%, 40.76%의 f1 점수를 기록하였으며, pubmedqa에서 78.2%의 정확도를 달성해 새로운 기록을 세웠습니다. 또한 텍스트 생성에 대한 사례 연구는 생물의학 용어에 대한 유창한 설명을 생성하는 데 있어 biogpt의 장점을 더" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-50이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문에서 함께 소개된 esmfold는 esm-2 스템을 사용하며, 최첨단의 정확도로 단백질 접힘 구조를 예측할 수 있는 헤드를 갖추고 있습니다. alphafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "형식을 선호합니다. 파싱 정확도를 높이려면 해당 형식 지시문과 함께 사용하는 것을 권장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "정확도보다 속도가 더 중요한 상황에서는, 아래처럼 k-exaone 모델을 non-reasoning mode로 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "받았습니다. 우리는 vision mlp-mixer를 시계열에 적용하는 데 따르는 과제를 보여주고, 정확도를 향상시키기 위해 경험적으로 검증된 구성 요소들을 도입합니다. 여기에는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 m" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": " 패치 시계열 트랜스포머(patchtst)는 최신 트랜스포머 기반 모델들과 비교했을 때 장기 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "전역-지역 특징 융합: 모델의 서로 다른 단계에서 추출된 특징들을 결합하여 분할 마스크의 세부적인 정확도를 향상시킵니다. 이미지의 전체적인 맥락 정보와 객체의 미세한 경계 정보를 함께 활용하여 마스크 품질을 개선합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "wise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같은 밀집 예측 작업, 의미적 분할(ade20k val에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "블록 내에서 별도로 적용하는 “분할 어텐션” 방식이 고려된 설계 선택 중 가장 우수한 비디오 분류 정확도를 제공한다는 것을 시사합니다. 이 혁신적인 설계에도 불구하고, timesformer는 kinetics-400 및 kinetics-600을 포함한 여러 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "다. 이 프롬프트는 추가적인 시공간적 컨텍스트를 제공함으로써 모델이 비디오 내 이벤트 시점의 예측 정확도를 높입니다. 이 접근 방식은 3d 시각적 입력 대신 2d 입력을 사용합니다. 3d 입력은 보다 풍부한 시공간적 세부 정보를 제공하지만 처리하는 데 시간" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": " 수행했습니다. 이 접근 방식으로 더 작은 vit-b/16 모델은 imagenet에서 79.9%의 정확도를 달성하였으며, 이는 처음부터 학습한 것보다 2% 개선된 결과이지만, 여전히 supervised 사전 학습보다 4% 낮습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습니다. 사람과 비교하면, 이 모델은 사람의 정확도와 견고성에 근접합니다. 우리는 강력한 음성 처리를 위한 추가 작업의 기반이 될 모델과 추론 코드를 공개합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": ", 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 12배 적게 사용합니다. 제로샷 실험에서는 두 가지 인기 있는 프로토콜 하에서 top-" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L84-L84", + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "퓨즈된 모듈은 정확도와 성능을 개선합니다. 퓨즈된 모듈은 llama 아키텍처와 mistral 아키텍처의 awq모듈에 기본적으로 지원됩니다. 그러나 지원되지 않는 아키텍처에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "te 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy(정확도) 메트릭을 가져옵니다(메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 🤗 evalutate 빠른 둘러보기 참조하세요):" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "]에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "함수를 만들어서 예측과 레이블을 계산하여 정확도를 계산하도록 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": " evaluate 빠른 둘러보기를 참조하세요). seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, f1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "]를 호출하여 예측의 정확도를 계산합니다. 예측을" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "그림 1: 세 가지 접근 방식의 정확도 비교 — structured codeagent(파란색), codeagent(주황색), toolcallingagent(회색) —" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "연구 결과에 따르면, dabstep은 가장 유능한 추론 기반 에이전트조차도 정확도 16%만 달성하는 것을 보이며, 현재 ai모델에 도전 과제를 제시함과 동시에 이 분야에 상당한 발전이 필요함을 보여줍니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "지는 도전 과제들을 살펴보겠습니다. 행동이 어떻게 표현되느냐는 효율성, 일반화 능력, 그리고 실행 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을 결합한 하이브" + } + ] + }, + { + "korean": "프리시전", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "profiling": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "성능 분석", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "프로파일링", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "prologue fusion": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "프롤로그 융합", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "prompt": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 169, + "documentCount": 45, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 115, + "documentCount": 31 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 20, + "documentCount": 6 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 34, + "documentCount": 8 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "입력 프롬프트", + "occurrences": 7, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "기본 생성 설정은 입력 프롬프트와 출력을 합친 최대 크기를 20 토큰으로 제한하여 리소스 부족을 방지합니다. 기본 디코딩 전략은 탐욕 탐색(greedy search)으로, 다음 토큰으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L134-L134", + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "할 수 있는 새 토큰의 최대 수를 설정하는 것이 좋습니다. llm(정확하게는 디코더 전용 모델)은 입력 프롬프트도 출력의 일부로 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L510-L510", + "line": 510, + "endLine": 510, + "excerpt": "첫 번째로, 키-값 캐시는 비어 있고 입력 프롬프트는" + } + ] + }, + { + "korean": "프롬프트", + "occurrences": 162, + "documentCount": 43, + "bySource": { + "transformers": 108, + "smolagents": 20, + "huggingface-blog": 34 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "를 사용하여 생성 프롬프트를 추가하는 것도 좋은 방법입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L50-L56", + "line": 50, + "endLine": 56, + "excerpt": "t ai assistant who responds to user queries.\" 와 같은 간단한 프롬프트를 사용하는 것도 가능합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": ": 생성할 최대 토큰 수입니다. 즉, 프롬프트에 있는 토큰을 제외한 출력 시퀀스의 크기입니다. 출력의 길이를 중단 기준으로 사용하는 대신, 전체 생성물이 일정 시간을 초과할 때 생성을 중단하기로 선" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/peft.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "공합니다. 이 믹스인은 현재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "blip-2는 이미지와 조건에 따라 텍스트 프롬프트를 입력받아 조건부 텍스트를 생성합니다. 추론 시 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "모델들 사이에서도 경쟁력을 갖추고 있습니다. 그리고 상당한 성능의 이미지 생성도 수행합니다. 또한 프롬프트나 출력에 이미지와 텍스트의 혼합 시퀀스가 포함된 새로운 장문 혼합 모달 생성 평가에서, 인간의 판단에 따르면 gemini pro와 gpt-4v를 포함한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "야 하므로 비용이 많이 듭니다. 이에 본 논문에서는 테스트 시점에 텍스트나 이미지로 구성된 임의의 프롬프트만으로 이미지 분할을 수행할 수 있는 시스템을 제안합니다. 이 접근 방식을 통해 서로 다른 과제를 갖는 세 가지 주요 이미지 분할 태스크—지시 표현 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L155-L155", + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "문자는 접두사나 접미사를 인코딩할 때 인필링 작업에 사용되지 않으며, 각 프롬프트의 맨 앞에서만 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "gemma 3n은 입력당 최대 하나의 타깃 오디오 클립만 허용합니다. 다만 퓨샷 프롬프트에서는 여러 개의 오디오 클립을 함께 제공할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "llama 모델을 텍스트 분류 작업에 적용하기 위한 프롬프트 튜닝 방법에 대한 노트북 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "egment anything model)의 향상된 버전입니다. sam-hq는 sam의 핵심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "파이프라인과 동일한 결과를 얻으려면 \"this is a photo of {label}.\"의 프롬프트 템플릿을 사용해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "vg를 위해, 본 논문에서는 tvg 모델의 시각적 입력과 텍스트 특징 모두에 최적화된 교란 패턴('프롬프트'라고 부름)을 통합하는 새로운 text-visual prompting(tvp) 프레임워크를 제안합니다. 3d cnn과 뚜렷이 대비되게 tvp가 2d t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L25-L26", + "line": 25, + "endLine": 26, + "excerpt": "스트 인코더, 교차 프레임 비전 인코더, 다중 프레임 통합 transformer, 그리고 비디오별 프롬프트 생성기로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "🤗 peft와 관련된 다른 방법(예: 프롬프트 훈련 또는 프롬프트 튜닝) 또는 일반적인 🤗 peft 라이브러리에 대해 자세히 알아보려면 문서를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L93-L96", + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "인수가 필요하며, 이 프롬프트는 요약 작업임을 t5에 알려줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L57-L58", + "line": 57, + "endLine": 58, + "excerpt": "하는 것을 권장합니다. hugging face 계정에 로그인해서 모델을 🤗 hub에 업로드하세요. 프롬프트가 실행되면, 로그인을 위해 토큰을 입력하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L257-L257", + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "생성할 텍스트를 위한 프롬프트를 만들어보세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "프롬프트 모드(prompting mode): 이 모드에서는 모델이 이미지와 프롬프트를 입력받습니다. 프롬프트는 이미지 내 객체의 2d 좌표(xy 좌표)나 객체를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L221-L221", + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 pytorch 텐서를 반환합니다. 또한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 41, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여 다양한 자연어 처리 작업을 즉시 수행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L99-L99", + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "입력 앞에 프롬프트를 붙여 t5가 요약 작업임을 인식할 수 있도록 합니다. 여러 nlp 작업을 수행할 수 있는 일부 모델은 특정 작업에 대한 프롬프트가 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "t5가 번역 태스크임을 인지할 수 있도록 입력 앞에 프롬프트를 추가하세요. 여러 nlp 태스크를 할 수 있는 모델 중 일부는 이렇게 태스크 프롬프트를 미리 줘야합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L358-L358", + "line": 358, + "endLine": 358, + "excerpt": "blip-2를 시각적 질의응답 작업에 사용하려면 텍스트 프롬프트가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "초기화: 시스템 프롬프트는" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "툴의 설명 속성은 에이전트 시스템에 의해 llm 프롬프트에 포함되는 부분으로, llm이 해당 도구를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 바로 이 부분에 우리가 정의한 sql 테이블의 설명을 작" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L370-L370", + "line": 370, + "endLine": 370, + "excerpt": ". 이 메소드는 로그의 각 단계를 살펴보고 중요한 내용만 메시지로 저장합니다. 예를 들어, 시스템 프롬프트와 작업을 각각 별도 메시지로 저장하고, 각 단계의 llm 출력과 도구 호출 결과를 개별 메시지로 저장합니다. 전체적인 흐름 파악이 필요할 때 권장드립니" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/agents.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "프롬프트" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "프롬프트에 명시하지 않으면 무슨 일이 일어났는지 전혀 알 수 없습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L5-L6", + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "결국 에이전트는 도구와 프롬프트로 이루어진 단순한 구성요소로 정의됩니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 에이전트가 과거 단계의 메모리를 가지고 있어 계획, 실행, 오류의 이력을 추적한다" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "행하면, 연결된 mcp 서버에서 발견한 도구 목록을 불러오는 것을 볼 수 있습니다. 이제 여러분의 프롬프트에 응답할 준비가 되었습니다!" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "에서 시작하는 메시지를 지원하는 장기(long-lived) sse 연결. 이를 통해 자원, 도구, 프롬프트 목록 변경 알림이나 수시 샘플링 및 추가 정보 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 연결은 재연결 시 연결 유지(keep-alive) 관리와 재개(res" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "기존 방식과의 주요 차이점은 출력 형식이 강제된다는 점입니다. 기존에는 단순히 프롬프트를 통해 사고 과정과 코드 순서로 출력을 유도했다면," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "터 비전 작업에 대한 일반화를 가능하게 합니다. 이제 모델은 이미지와 개방형 텍스트와 같은 다양한 프롬프트를 입력받아, 감지, 분할을 위한 지역화 토큰이 포함된 구조화된 텍스트를 출력할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "작업 후 이러한 작업에서 62%의 베이스라인을 달성하는 반면, llama 70b zero-shot 프롬프트는 90% 이상의 정확도를 초과할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "자 입력 없이 최소 한 단계 이상의 행동을 수행할 수 있다. 현재 에이전트라는 용어는 단일 단계의 프롬프트-응답 시스템부터(인용) 다단계 고객지원 시스템(예시)까지 매우 넓게 사용되고 있다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L224-L224", + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "(예: “pick”, “place”, “open”) 지시문으로 작업 설명을 다시 작성하도록 모델을 프롬프트했습니다." + } + ] + } + ] + }, + "pruning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "가지치기", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델의 어텐션 헤드를 가지치기합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "transformer 헤드를 마스킹하고 가지치기하는 간단한 방법을 제공합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L125-L125", + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "니다. 안전성 미세 조정과 함께 llama 4 scout(멀티모달 전문가 혼합 모델)에서 밀집하게 가지치기되었습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "프루닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "padding": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 74, + "documentCount": 31, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 70, + "documentCount": 30 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "채우기", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "것입니다. 이는 다른 일부 모델링 api와 다른 점입니다. 이 기능의 일반적인 사용 사례는 마스크 채우기(mask filling)입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "빈칸 채우기" + } + ] + }, + { + "korean": "패딩", + "occurrences": 70, + "documentCount": 31, + "bySource": { + "transformers": 66, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "동적 패딩/버켓팅으로 transformers 미세 조정 속도 높이기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "이 두 시퀀스를 그대로 하나의 텐서에 넣을 수는 없습니다. 첫 번째 시퀀스를 두 번째 길이에 맞춰 패딩 하거나, 반대로 두 번째 시퀀스를 첫 번째 길이에 맞춰 잘라내야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L207-L207", + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "패딩(padding)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L173-L173", + "line": 173, + "endLine": 173, + "excerpt": "잘못된 패딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/data_collator.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "요소들과 동일한 타입 입니다. 배치를 구성하기 위해, 데이터 콜레이터는 (패딩과 같은) 일부 처리를 적용할 수 있습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "가지로 절대 위치 임베딩(absolute position embeddings)을 사용하므로, 입력 패딩은 오른쪽에 적용해야 합니다. 임베딩 크기는 128이며, bert의 768보다 작습니다. albert는 한 번에 최대 512개의 토큰을 처리할 수 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bart는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 일반적으로 입력을 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bert는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 왼쪽이 아니라 오른쪽에서 패딩하는 것이 일반적으로 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "bigbird는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "(absolute position embedding)을 사용하므로, 입력을 왼쪽이 아닌 오른쪽에서 패딩하는 것이 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "gpt-2는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "을 사용하는데, 이는 패딩 토큰이 없음을 의미합니다. 동일한 로직을 사용할 수 없으므로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "기본 모델은 패딩 토큰이 없다는 것을 의미하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "또 다른 참고사항으로, 패딩 토큰에 해당하는 은닉 상태(hidden state)의 종료는 두 곳에서 이루어지며 주로 왼쪽 패딩으로 테스트되었습니다. 오른쪽 패딩은 노이즈를 전파하므" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "gpt는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 일반적으로 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 권장됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "로 나누어질 수 있으면 어떤 크기든 지원할 수 있도록 패딩을 추가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L185-L185", + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "토크나이저는 입력을 리스트 형태로도 받을 수 있으며, 텍스트를 패딩하고 잘라내어 일정한 길이의 묶음을 반환할 수도 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "합니다. 이렇게 하면 데이터 콜레이터는 텍스트와 레이블을 배치에서 가장 긴 요소의 길이에 동적으로 패딩하여 길이를 균일하게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L142-L142", + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "는 패딩과 같은 추가적인 전처리를 적용하지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "]을 사용하여 예제의 배치를 만듭니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다, 취합 단계에서 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L179-L180", + "line": 179, + "endLine": 180, + "excerpt": "]을 사용하여 데이터 예제의 배치를 생성합니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다 collation 단계에서 매 배치안에서의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]는 모든 모델 입력을 평탄화하고 패딩을 적용하며 그 결과를 결과를 다차원화합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L288-L290", + "line": 288, + "endLine": 290, + "excerpt": "인)를 패드하고, 실제 픽셀(1)과 패딩(0)을 나타내기 위해 그에 해당하는 새로운" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]는 패딩과 같은 추가 전처리를 적용하지 않습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터셋 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L124-L125", + "line": 124, + "endLine": 125, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만드세요. 전체 데이터셋을 최대 길이로 패딩하는 것보다 배치마다 가장 긴 문장 길이에 맞춰 동적 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트를 처리하고 서로 다른 길이의 시퀀스 패딩 및 잘라내기 전략을 포함하려면 토크나이저가 필요합니다. 데이터셋을 한 번에 처리하려면 🤗 dataset" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "패딩 토큰이 마스킹되지 않은 경우 잘못된 출력(incorrect output when padding tokens aren't masked)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L113-L114", + "line": 113, + "endLine": 114, + "excerpt": "패딩 영역(padding regions)을 제외하고는 모든 토큰에 대해 완전한 가시성을 가집니다. 즉, 각 action token은 다음 항목들에 어텐션할 " + } + ] + } + ] + }, + "parsing": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 29, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 24, + "documentCount": 7 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "구문 분석", + "occurrences": 3, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L255-L255", + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "이것이 올바르게 작동하려면 함수를 위 형식으로 작성해야 도구로 올바르게 구문 분석할 수 있습니다. 구체적으로 다음 규칙을 따라야 합니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "도구가 결합할 수 있는 함수인 경우(예: 구문 분석 + 수학 + 쿼리)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L109-L109", + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "github 저장소에서 함수를 추출했습니다. 구문 분석을 통해 함수에서 문서 문자열(docstring)과 함수 시그니처를 얻었습니다. 문서 문자열이 있는 함수만 유지됩니다. 문서 문자열은 쿼리로 사용되며, " + } + ] + }, + { + "korean": "파싱", + "occurrences": 26, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 23 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L268-L268", + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": "모델의 출력을 파싱하여 도구 이름과 인수를 가져옵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "형식을 선호합니다. 파싱 정확도를 높이려면 해당 형식 지시문과 함께 사용하는 것을 권장합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "객체에 전송하여 응답을 받습니다. 에이전트는 응답을 파싱하여 액션(" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "여러 곳에서 사용하는 일반적인 방식은 “도구 이름과 사용할 인자를 json 형태로 작성하고, 이를 파싱해서 어떤 도구를 어떤 인자로 실행할지 결정하는 것”입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "python 스크립트를 활용하면 웹 요청 처리, 응답 파싱, 결과 정리를 통해 연구 탐색 과정을 자동화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "하지만 마크다운에서 코드를 파싱하는 과정은 오류가 발생하기 쉽습니다. 그렇다면 한 가지 제안을 해볼 수 있습니다: 코드 액션을 생성할 때 구조화된 생성을 활용해보는 것은 어떨까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "문서를 완전히 텍스트로 파싱" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L356-L356", + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 instruction 평가에서 파싱 오류를 방지하기 위해 필수적입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "를 기호 표현으로 변환하는 과정에서도 sympy 파싱과 관련된 다양한 문제가 있었습니다:" + } + ] + } + ] + }, + "perplexity": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 15, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "퍼플렉시티", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "펄플렉서티", + "occurrences": 15, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 15, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "고정 길이 모델의 펄플렉서티(perplexity)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "만, 좋은 결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L234-L234", + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 펄플렉서티(perplexity)를 계산하고 모델을 평가합니다:" + } + ] + }, + { + "korean": "혼잡도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "pipeline": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 171, + "documentCount": 36, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 158, + "documentCount": 29 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 4 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "작업 관로", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "처리 흐름", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "파이프라인", + "occurrences": 171, + "documentCount": 36, + "bySource": { + "transformers": 158, + "smolagents": 9, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "어떻게 사용자 정의 파이프라인을 생성하나요?" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "채팅을 위한 자동화된 파이프라인이 있나요?" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "cord 데이터 세트로 allenai에서 사전훈련된 scibert 모델의 어휘를 늘리고 파이프라인을 구축하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L98-L100", + "line": 98, + "endLine": 100, + "excerpt": "채팅을 계속하려면, 자신의 답장을 추가하면 됩니다. 파이프라인에서 반환된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L300-L300", + "line": 300, + "endLine": 300, + "excerpt": "파이프라인 (pipeline)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/pipelines_utils.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "파이프라인을 위한 유틸리티" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "들은 로드하기 위해서는 최소 80gb 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 텐서 병렬 처리 및/또는 파이프라인 병렬 처리를 반드시 필요로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "파이프라인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "roberta를 활용한 질문 응답 작업에서의 optimum과 transformers 파이프라인을 이용한 추론 가속화에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "파이프라인과 동일한 결과를 얻으려면 \"this is a photo of {label}.\"의 프롬프트 템플릿을 사용해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "다. 단일 gpu에서 다중 gpu로 전환하기 위해서는 작업을 분산해야 합니다. 데이터, 텐서 또는 파이프라인과 같은 병렬화 기법을 사용하여 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 설정을 모두에게 적용할 수 있는 완벽한 해결책은 없으며, 어떤 설정이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]이 있지만, 개별 파이프라인을 담고있는 추상화된 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "웹 서버를 위한 파이프라인 사용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "는 tensorflow만 설치된 환경에서 파이프라인 테스트를 실행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "파이프라인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "최적화된 추론 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 이는 🤗 transformers의 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L438-L438", + "line": 438, + "endLine": 438, + "excerpt": "그 다음, 모델로 문서 질의 응답을 하기 위해 파이프라인을 인스턴스화하고 이미지 + 질문 조합을 전달합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "데이터세트에는 이미지와 텍스트라는 두 가지 양식이 있기 때문에, 전처리 파이프라인에서 이미지와 캡션을 모두 전처리합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "파이프라인을 활용하여 간단한 이미지 유사성 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "마스크 생성 파이프라인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "깊이 추정 파이프라인 만들기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L532-L533", + "line": 532, + "endLine": 533, + "excerpt": "]에서 모델을 사용하는 것입니다. 모델과 함께 객체 탐지를 위한 파이프라인을 인스턴스화하고, 이미지를 전달하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "파이프라인을 사용하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L307-L307", + "line": 307, + "endLine": 307, + "excerpt": "원한다면 파이프라인의 결과를 수동으로 복제할 수도 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류 파이프라인 만들기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지 파이프라인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L948-L951", + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, 해당 테스트를 느린 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "제한된 추론: 단순한 rag 파이프라인은 다단계 논리적 추론이나 쿼리 정제를 허용하지 않습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "먼저 중요한 질문 하나로 시작하겠습니다. 그냥 간단하게 일반적인 text-to-sql 파이프라인을 쓰면 안 될까요?" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "파이프라인을 가져와" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/models.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "파이프라인을 구축하여 위 사항들을 구현하는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "작업일 수 있습니다. 불행히도 이는 거의 드물며, 분석가는 데이터를 소비하고, 변환하고, 제공하는 파이프라인을 만들기 위한 기술적 깊이가 필요합니다. 데이터 분석가는 종종 공식적으로 데이터 엔지니어링에 속하는 작업을 맡기도 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L248-L248", + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": " 때문에, 토큰으로부터 행동을 효율적이고 손실 없이 복원할 수 있습니다. fast의 토크나이제이션 파이프라인은 단 두 개의 하이퍼파라미터만을 가집니다: 반올림 전에 적용되는 스케일링 계수와 bpe vocabulary 크기입니다. 이 두 파라미터는 서로 다른 데" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L278-L278", + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "i 에이전트가 ai 발전에 있어 근본적인 도약인지, 아니면 수년간 사용되어 온 딥러닝, 휴리스틱, 파이프라인 시스템을 **재포장(rebranding)**한 것에 불과한지를 두고 논쟁이 있다. 최소한의 사용자 입력만으로 작업을 수행한다는 공통된 특성을 지닌 현대" + } + ] + } + ] + }, + "pixel values": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "픽셀 값", + "occurrences": 12, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 12, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L310-L310", + "line": 310, + "endLine": 310, + "excerpt": "픽셀 값 (pixel values)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지 프로세서는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "nsformer를 비대칭 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 마스크된 패치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supervised 방식의 사전 학습을 능가한다는 것을 보여주었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건강 모니터링, 의료 이미지에서 질병의 징후 검사 지원 등 다양한 응용 사례가 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "planning step": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "계획 단계", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "계획 단계가 생성되고, 사용자 검토를 위해 실행이 일시 중지됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "preprocessing": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 136, + "documentCount": 39, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 135, + "documentCount": 38 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "전처리", + "occurrences": 136, + "documentCount": 39, + "bySource": { + "transformers": 135, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L20-L23", + "line": 20, + "endLine": 23, + "excerpt": "수한 python 형식으로 유지해야 (json을 통해 다른 언어와도) 호환성이 좋아집니다. 이것이 전처리(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "채팅 템플릿을 모델이 훈련 중에 보는 토큰과 일치하도록 하는 좋은 방법입니다. 데이터 세트에 대한 전처리 단계로 채팅 템플릿을 적용하는 것이 좋습니다. 그 후에는 다른 언어 모델 훈련 작업과 같이 계속할 수 있습니다. 훈련할 때는 일반적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "에 따라 달라집니다. 이 값들은 autotokenizer나 autoprocessor와 같은 모델의 전처리 클래스에 의해 반환됩니다. 모델의 전처리 장치가 하나 이상의 입력 유형을 생성하는 경우, 모든 입력을 generate()에 전달해야 합니다. 각 모델의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L302-L302", + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "🤗 transformers에서 파이프라인은 데이터를 전처리하고 변환한 후, 모델을 통해 예측값을 반환하는 일련의 단계를 순차적으로 수행하는 추상화된 개념입니다. 파이프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "이 가이드에서는 이미지 프로세서 클래스와 비전 모델을 위한 이미지 전처리 방법에 대해 다룰 예정입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이어서 텍스트 입력을 토크나이저으로 전처리하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "성을 준비하는 역할을 합니다. 여기에는 시퀀스에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 오디오 파일을 전처리하여 log-mel 스펙트로그램 특성을 생성하는 것), 이미지에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 메커니즘을 갖춘 새로운 분해 아키텍처인 autoformer를 설계했습니다. 우리는 시계열 분해의 전처리 관행을 깨고 이를 심층 모델의 기본 내부 블록으로 혁신했습니다. 이 설계는 autoformer에 복잡한 시계열에 대한 점진적 분해 능력을 부여합니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "bpe 전처리가 필요한 80개의 opus 모델은 지원되지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "전처리와 후처리를 직접 수행하려면 다음과 같이 하면 됩니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "각 모델을 사용하기 위해 필요한 세 가지 표준 클래스인 configuration, models 및 전처리 클래스인 (tokenizer는 nlp용, image processor는 비전용, feature extractor는 오디오용, processor는 멀티모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]은 태스크에 알맞게 추론이 가능한 기본 모델과 전처리 클래스를 자동으로 로드합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ", 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 가이드에서 소개되" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L24-L25", + "line": 24, + "endLine": 25, + "excerpt": "하려는 문제에 맞게 스크립트를 변경해야 할 수도 있습니다. 이를 위해 대부분의 스크립트에는 데이터 전처리 방법이 나와있어 필요에 따라 수정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L107-L107", + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L75-L76", + "line": 75, + "endLine": 76, + "excerpt": "이 가이드에서는 🤗 hub에서 찾을 수 있는 전처리된 docvqa의 작은 샘플을 사용합니다. docvqa의 전체 데이터 세트를 사용하고 싶다면, docvqa homepage에 가입 후 다운로드 할 수 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "데이터세트 전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L108-L109", + "line": 108, + "endLine": 109, + "excerpt": " 그룹은 detr이 요구하는 어노테이션 형식과 다릅니다. 따라서 이 데이터를 학습에 사용하기 전에 전처리를 적용해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L87-L87", + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "전처리하기[[preprocess]" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L98-L98", + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L160-L160", + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "데이터 전처리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L268-L268", + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": "전처리 단계에서 텍스트 쿼리 대신에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "데이터 전처리하기 튜토리얼에서 살펴본 것처럼, 텍스트를 토큰화하는 것은 텍스트를 단어 또는 서브워드로 분할하고 룩업 테이블을 통해 id로 변환하는 과정입니다. 단어 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "메서드를 사용하여 전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하세요:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "본 데이터셋은 여러 공개 코퍼스를 통합된 형식으로 정리 및 전처리하여 생성된 대화 요약 데이터셋입니다. 각 대화는 주석 담당자가 수동으로 요약하고 주제별로 라벨링하여 고품질의 깨끗한 데이터를 보장합니다. 대화 요약본은" + } + ] + } + ] + }, + "pretrained model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 28, + "documentCount": 15, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 28, + "documentCount": 15 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "사전 훈련된 모델", + "occurrences": 27, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": 27, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L177-L177", + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "원본 저장소에서 공식 사전 훈련된 모델을 성공적으로 실행하는 것은 종종 가장 어려운 단계입니다. 우리의 경험에 따르면, 원본 코드 베이스에 익숙해지는 데 시간을 투자하는 것이 매우 중요합니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L285-L285", + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "모델의 디코딩 전략은 생성 설정에서 정의됩니다. 사전 훈련된 모델을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "로 분리하여 사전 훈련된 모델과의 호환성을 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "하고 저장하거나 또는 (허깅페이스 aws s3 리포지토리로부터 다운로드된) 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 모델 설정을 로드하고 저장하는 것을 지원하는 기본 메소드를 구현하였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "는 resnet-50이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치는 이 https url에서 공개합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "주변화(marginalization)를 통해 출력을 생성합니다. 검색기와 시퀀스-투-시퀀스 모듈은 사전 훈련된 모델로 초기화되며, 함께 미세 조정되어 검색과 생성 모두 다운스트림 작업(모델을 특정 태스크에 적용하는 것)에 적응할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "서도 어떤 객체든 정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다. 이 토" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "사전 훈련된 모델과 동일한 체크포인트에서 이미지 프로세서를 인스턴스화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L200-L200", + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "사전 훈련된 모델과 관련된 이미지 프로세서를 사용하여 다음 정보를 얻을 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L54-L58", + "line": 54, + "endLine": 58, + "excerpt": ". 텍스트를 토큰화하는 데 적용하는 규칙에 따라 동일한 텍스트에 대해 토큰화된 결과가 달라집니다. 사전 훈련된 모델은 훈련 데이터를 토큰화하는 데 사용된 것과 동일한 규칙으로 토큰화된 입력을 제공해야만 제대로 작동합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "사전학습 모델", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "quantization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 175, + "documentCount": 26, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 169, + "documentCount": 24 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "양자화", + "occurrences": 175, + "documentCount": 26, + "bySource": { + "transformers": 169, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 6 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L143-L147", + "line": 143, + "endLine": 147, + "excerpt": " 있습니다. 예를 들어, \"8b\" 또는 \"70b\"와 같은 숫자는 모델의 파라미터 수를 나타냅니다. 양자화된 경우가 아니라면, 파라미터 하나당 약 2바이트의 메모리가 필요하다고 예상 가능합니다. 따라서 80억 개의 파라미터를 가진 \"8b\" 모델은 16gb의 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "인터페이스로 시작하는 것을 추천합니다. 그러나 llm은 양자화나 토큰 선택 단계에서의 미세한 제어와 같은 고급 기능들을 종종 필요로 합니다. 이러한 작업은 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 30, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L156-L156", + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "gb의 vram이 없다면 어떻게 될까요? 모델 가중치를 성능에 큰 손실 없이 8비트 또는 4비트로 양자화할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다(참고: dettmers et al.). 최근의 gptq 논문 에서는 모델을 3비트 또는 2비트로 양자화해도 성능 손실이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "양자화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "arly-fusion foundation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "bitsandbytes 라이브러리를 이용해서 4bit 양자화된 모델 로딩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "양자화된 버전을 포함한 공개된 모든 체크포인트는 huggingface 콜렉션에서 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여, 큰 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대한 더 자세한 내용은 양자화 개요를 참고하세" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용할 수 있는 더 많은 양자화 백엔드에 대해서는 quantization 개" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리의 gptq를 사용하여 llama 2 모델을 양자화하는 방법에 대한 노트북입니다. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L38-L39", + "line": 38, + "endLine": 39, + "excerpt": "ma 4 scout을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계했습니다. scout은 4비트 또는 8비트 양자화를 적용하면 단일 서버급 gpu에서도 실시간으로 실행할 수 있습니다. 반면, 더 대규모인 llama 4 maverick은 고성능 연산을 위해 bf16과 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L137-L137", + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "양자화로 미스트랄 크기 줄이기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "optimum을 사용한 양자화를 통해 vision transformer(vit) 가속에 대한 블로그 포스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 노트북 으로 awq 양자화를 실습해보세요 !" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 27, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "bitsandbytes는 모델을 8비트 및 4비트로 양자화하는 가장 쉬운 방법입니다. 8비트 양자화는 fp16의 이상치와 int8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 다시 변환하고, 이들을 합산하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "etq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 tensorrt-l" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "peft를 활용한 gptq 양자화를 사용해보시려면 이 노트북을 참고하시고, 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/optimum.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "optimum은 intel, furiosa, onnx runtime, gptq를 위한 양자화와 저수준 pytorch 양자화 함수를 지원하는 최적화 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 intel cpu/hpu, amd gpu, furiosa npu" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "🤗 quanto 라이브러리는 다목적 파이토치 양자화 툴킷입니다. 이 라이브러리에서 사용되는 양자화 방법은 선형 양자화입니다. quanto는 다음과 같은 여러 가지 기능을 제공합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quark.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "quark는 특정 데이터 타입, 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "그래프 최적화 및 양자화와 같은 기법을 사용하여 추론을 위해 최적화됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "]는 시퀀스 패킹, lora, 양자화 및 deepspeed와 같은 기능을 지원하여 크기 상관없이 모델 효율적으로 확장할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L211-L212", + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": "으며, 결과적으로 손실이 많은 표현과 비효율적인 학습으로 이어집니다. 이에 대한 대안으로 **벡터 양자화(vector quantization, vq)**나 시계열 압축(time-series compression) 같은 방법들이 제안되었지만, vq는 하이퍼파" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "두 모델 모두 혼합 전문가(mixture-of-experts, moes) 구조이며 4비트 양자화 방식(mxfp4)을 사용했기 때문에, 활성화되는 파라미터가 적어 빠른 추론이 가능하면서도 리소스 사용량은 낮게 유지됩니다. 대형 모델(gpt-oss-1" + } + ] + }, + { + "korean": "저비트 변환", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "정수화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "용하여 t5를 훈련시키는 방법. 이 노트북은 tensorflow 2로 squad를 사용하여 구현한 질의응답 작업을 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L392-L392", + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "일부 모델은 문장 쌍 분류나 질의 응답 작업을 수행하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L331-L331", + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응답(question answering) 등의 여러 작업에 특화된 간단한 api를 제공합니다. 사용 예시는 작업 요약을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "질의응답 🤗 hugging face 강좌의 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": ". glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, 요약 작업 등에서 최대 6 rouge 점수의 향상을 보이며 새로운 최고 성능을 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 계산 효율성을 유지하면서도 시퀀스 전체를 충분히 이해할 수 있게 됩니다. 따라서 bigbird는 질의응답, 요약, 유전체학 응용처럼 긴 문서를 다루는 작업에 특히 우수한 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "집합에 대해 모델을 훈련시키는 방식으로 접근합니다. 하지만 새로운 클래스를 추가하거나 보다 복잡한 질의를 처리하려면, 해당 내용을 포함한 데이터 세트로 모델을 다시 훈련해야 하므로 비용이 많이 듭니다. 이에 본 논문에서는 테스트 시점에 텍스트나 이미지로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의응답 작업 가이드 (question answering task guide)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의응답 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답(question answering) 장." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": " 강력한 성능을 위해 다중 토큰 예측 훈련 목표를 설정합니다. 저희는 14.8조 개의 다양하고 고품질의 토큰으로 deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의 응답 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "현은 시퀀스 데이터만으로 학습됩니다. 학습된 표현 공간은 아미노산의 생화학적 특성 수준에서부터 단백질의 원거리 상동성까지 구조를 반영하는 다중 규모의 조직을 가지고 있습니다. 이 표현에는 2차 및 3차 구조에 대한 정보가 인코딩되어 있으며, 선형 전사에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답 챕터" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "또한 gpu가 안정적인 전압을 받을 수 있도록 고급 psu를 선택해야 합니다. 일부 저품질의 psu는 gpu가 최고 성능으로 동작하기 위해 필요한 전압을 안정적으로 공급하지 못할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L230-L230", + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": " 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태스크는 텍스트와 이미지를 모두 사용합니다. 그 어떤 이미지 링크나 묻고 싶은 질문도 자유" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "질의응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "문서 질의 응답(document question answering)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L215-L215", + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "질의 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "질의 응답(question answering)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "시각적 질의응답 (visual question answering)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L184-L189", + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": " 발생하는 경우는 체크포인트가 주어진 태스크를 지원하지 않을 때입니다. 예를 들어, 다음 예제에서 질의응답에 대한 gpt2가 없기 때문에 오류가 발생합니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "검색 결과 우선 평가 지표: 기본 리더보드 지표는 순위 지정 검색 결과 품질의 표준 측정값인 ndcg@10입니다." + } + ] + }, + { + "korean": "쿼리", + "occurrences": 82, + "documentCount": 21, + "bySource": { + "transformers": 39, + "smolagents": 15, + "huggingface-blog": 28 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "쿼리(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L245-L245", + "line": 245, + "endLine": 245, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, rag) 모델은 쿼리를 반환하기 전에 문서를 검색해 추가 정보를 얻어 모델이 기존에 가지고 있던 지식을 확장시킵니다. rag 모델의 경우, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L479-L479", + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "\"검색 증강 생성\" 또는 \"rag\" llm은 쿼리에 응답하기 전에 문서의 코퍼스를 검색하여 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모델은 제한된 컨텍스트 크기 이상으로 지식 기반을 크게 확장할 수 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L374-L374", + "line": 374, + "endLine": 374, + "excerpt": "너무 많은 세부 사항을 다루지 않고, rope는 위치 정보를 쿼리-키 쌍에 인코딩할 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 각 벡터 \\( \\mathbf{q}_i \\)와 \\( \\mathbf{x}_j \\)를 각각 \\( \\th" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "는 것을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " \"독립적\"이며, 예측을 위해 알려진 단백질 시퀀스와 구조의 데이터베이스, 그리고 그와 관련 외부 쿼리 도구를 필요로 하지 않는다는 것을 의미합니다. 그리고 그 결과, 훨씬 빠릅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 효과적으로 융합하기 위해, 폐쇄형 탐지기를 개념적으로 세 단계로 나누어 특성 강화기, 언어 기반 쿼리 선택, 교차 모달리티 융합을 위한 교차 모달리티 디코더를 포함하는 긴밀한 융합 솔루션을 제안합니다. 이전 연구들이 주로 새로운 카테고리에 대한 개방형 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 방법은 확률적 어텐션 메커니즘을 도입하여 \"게으른\" 쿼리가 아닌 \"활성\" 쿼리를 선택하고, 희소 트랜스포머를 제공하여 기존 어텐션의 이차적 계산 및 메모리 요구사항을 완화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은 합성곱은 특히 임베" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_webserver.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "이제 쿼리를 날려볼 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L184-L184", + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer). 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L24-L26", + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "lary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를 탐지할 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L11-L11", + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "에 저장되고, 사용자가 입력한 쿼리는" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L7-L7", + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": " 기반을 두며 문맥에 맞는 응답을 생성합니다. rag의 핵심은 \"대규모 언어 모델을 사용해 사용자 쿼리에 답변을 제공하되, 지식 베이스에서 검색된 정보에 기반하여 답변하는 것\"입니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "표준 text-to-sql 파이프라인은 안정성이 떨어지는 경우가 많습니다. 쿼리가 잘못 생성될 수 있고, 심지어는 오류 없이 틀리거나 쓸모없는 결과를 반환할 수도 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "도구가 결합할 수 있는 함수인 경우(예: 구문 분석 + 수학 + 쿼리)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L134-L134", + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "일반 텍스트와 쿼리를 검색기(retriever)와 재정렬기(reranker)에 전달하여 가장 관련성 있는 문서 얻기" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "adyen과 같은 회사에서 분석가는 일상적인 쿼리부터 창의성, 정밀성, 반복적 추론이 필요한 복잡한 워크플로우까지 다양한 문제를 해결합니다. 간단하고 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 작업을 지원할 수" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L165-L165", + "line": 165, + "endLine": 165, + "excerpt": "ths)을 직접 계산해야 합니다. 이 라이브러리는 연속적(또는 엄격히 인과적인) 어텐션 패턴에서, 쿼리와 키의 길이가 동일한 경우에 맞춰 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "공개 데이터셋: 코퍼스, 쿼리, 관련성 라벨이 완전히 공개됩니다. 이는 투명성을 보장하며 모든 사용자가 결과를 재현할 수 있게 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L334-L334", + "line": 334, + "endLine": 334, + "excerpt": "agentic rag: 쿼리 재구성과 self-query로 rag 성능 극대화 🚀" + } + ] + } + ] + }, + "question answering": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 64, + "documentCount": 26, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 60, + "documentCount": 24 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "질문 답변", + "occurrences": 7, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "순차적 질문 답변(sqa)을 위해 tapas 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L81-L81", + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "the stanford question answering dataset (squad)는 질문 답변에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. v1.1과 v2.0 두 가지 버전을 사용할 수 있습니다. 첫 번째 버전(v1.1)은 squad: 100,00" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "질문 답변 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질문 답변 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "동합니다. paligemma를 미세 조정할 수 있는 몇 가지 하위 작업에는 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 답변(vqa), 오브젝트 디텍션, 참조 표현 분할 및 문서 이해가 포함됩니다." + } + ] + }, + { + "korean": "질의 응답", + "occurrences": 27, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": 26, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L392-L392", + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "일부 모델은 문장 쌍 분류나 질의 응답 작업을 수행하는 데 사용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L331-L331", + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의 응답 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "문서 질의 응답(document question answering)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L215-L215", + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "질의 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "질의 응답(question answering)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "예를 들어, mathvista(시각적 수학 추론), ai2d(도표 이해), scienceqa(과학 질의 응답), ocrbench(문서 이해) 등이 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "질의응답", + "occurrences": 30, + "documentCount": 17, + "bySource": { + "transformers": 27, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "용하여 t5를 훈련시키는 방법. 이 노트북은 tensorflow 2로 squad를 사용하여 구현한 질의응답 작업을 보여줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응답(question answering) 등의 여러 작업에 특화된 간단한 api를 제공합니다. 사용 예시는 작업 요약을 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L133-L133", + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "질의응답 🤗 hugging face 강좌의 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": ". glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, 요약 작업 등에서 최대 6 rouge 점수의 향상을 보이며 새로운 최고 성능을 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 계산 효율성을 유지하면서도 시퀀스 전체를 충분히 이해할 수 있게 됩니다. 따라서 bigbird는 질의응답, 요약, 유전체학 응용처럼 긴 문서를 다루는 작업에 특히 우수한 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의응답 작업 가이드 (question answering task guide)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "질의응답 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답(question answering) 장." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답 챕터" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L230-L230", + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": " 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태스크는 텍스트와 이미지를 모두 사용합니다. 그 어떤 이미지 링크나 묻고 싶은 질문도 자유롭게" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "질의응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "시각적 질의응답 (visual question answering)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L184-L189", + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": " 발생하는 경우는 체크포인트가 주어진 태스크를 지원하지 않을 때입니다. 예를 들어, 다음 예제에서 질의응답에 대한 gpt2가 없기 때문에 오류가 발생합니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "질의응답(qa) 데이터셋 재활용: 현재 검색 데이터셋의 약 50%는 qa 데이터셋을 재활용한 것으로, 질문과 문맥 간 어휘 중복이 심해 키워드 매칭에 의존하는 " + } + ] + } + ] + }, + "race condition": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "경쟁 조건", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "recall": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "리콜", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "민감도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "재현율", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "recurrent neural network": { + "unsupportedVariants": [ + "RNN" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "순환 신경망", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L334-L334", + "line": 334, + "endLine": 334, + "excerpt": "순환 신경망 (rnn)" + } + ] + }, + { + "korean": "재귀 신경망", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "reduction": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "리덕션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "regularization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 45, + "documentCount": 29, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 40, + "documentCount": 27 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "규제화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "레귤라라이제이션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "정규화", + "occurrences": 45, + "documentCount": 29, + "bySource": { + "transformers": 40, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L333-L333", + "line": 333, + "endLine": 333, + "excerpt": " 또는 bart와 어떻게 다른가요?. 자주 변경해야 하는 것은 self-attention 레이어, 정규화 레이어의 순서 등을 변경하는 것입니다. 다시 말하지만, 자신의 모델을 구현하는 데 도움이 되도록 transformers에서 이미 존재하는 모델의 유사한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L302-L302", + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처리, 특징 추출(feature extraction), 정규화(normalization) 등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "픽셀 값을 정규화하는 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L282-L282", + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "이어(feed-forward layer), 활성화 레이어(activation layer), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/output.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/output.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/output.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 크기 조정하고 정규화하는 데 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L61-L64", + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 대체하여" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 리사이즈(또는 재스캐일링)하고 정규화하는데 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/lfm2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/lfm2.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "임베딩 레이어 정규화 생략 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "re-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": " [vitimageprocessor]를 사용하여 이미지를 모델에 맞게 리사이즈(또는 리스케일)하고 정규화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L180-L180", + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "통계 정규화(statistical normalizations)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L461-L461", + "line": 461, + "endLine": 461, + "excerpt": "레이어 정규화를 수행한다면, 우선 std를 계산하고 두 번째로 mean을 계산한 다음 데이터를 정규화할 수 있습니다. operator 병렬화는 std와 mean을 병" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L185-L185", + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": ": 사용자 정의 퓨즈 레이어 정규화로 교할 레이어 정규화 레이어명. 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L161-L163", + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L113-L113", + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L106-L107", + "line": 106, + "endLine": 107, + "excerpt": "는 크기 조정 및 정규화 등 필요한 이미지 변환을 처리합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L166-L167", + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "를 자르고 정규화하며, 테스트 중에는 데이터 증강이 적용되지 않으므로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L198-L198", + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '랜덤 잘라내기(random cropping)' 및 '랜덤 수평 뒤집기(random horizontal fli" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L171-L172", + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "]로 이미지를 크기 조정하고 정규화하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L114-L115", + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L158-L159", + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L135-L135", + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L52-L53", + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": "실제 환경에서도 높은 효율성, 정밀성, 적응성을 달성합니다. flow matching은 원래 연속 정규화 플로우나 diffusion models의 생성 품질을 개선하기 위해 사용된 기법으로, π0에서도 유사한 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서" + } + ] + } + ] + }, + "reinforcement learning": { + "unsupportedVariants": [ + "RL" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "강화학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "rejection sampling": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "거부 샘플링", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, 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"transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "보상", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L276-L276", + "line": 276, + "endLine": 276, + "excerpt": "dpotrainer를 사용하여 모델을 훈련하기 위해 보상 차이를 계산하려면 참조 모델을 선택적으로 제공할 수도 있습니다. 파라미터 효율적 미세 조정(peft)을 사용하는 경우" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 관찰됩니다. 이는 모델이 견고하고 일반화 가능한 능력을 개발하기보다 테스트 데이터를 암기하는 데 보상을 받는 피드백 루프를 생성합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "보상 신호", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "reward model": { + "unsupportedVariants": [ + "RM" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "보상 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L82-L82", + "line": 82, + "endLine": 82, + "excerpt": "추는데 유용합니다. 예시로 마지막 공식 릴리스 이후 발견된 버그가 패치되었지만, 새 릴리스로 아직 롤아웃되지는 않은 경우를 들 수 있습니다. 바꿔 말하면" + } + ] + }, + { + "korean": "롤아웃 샘플", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "전개", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "ReAct": { + "unsupportedVariants": [ + "ReAct" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + 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"https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L356-L356", + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "gpt oss 모델은 추론 모델입니다. 따라서 평가 시 매우 큰 생성 크기(최대 새 토큰 수)가 필요합니다. 모델의 생성 결과에는 먼저 추론 과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 " + } + ] + } + ] + }, + "reasoning trace": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 10, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "추론 과정", + "occurrences": 10, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 7 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "위의 코드 스니펫들은 어떤 최적화 기법도 사용하지 않은 추론 과정을 보여줍니다. 하지만 모델 내부에서 사용되는 어텐션 메커니즘의 더 빠른 구현인 플래시 어텐션2을 활용하면 모델의 속도를 크게 높일 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "추기: 강제된 추론 과정" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L267-L267", + "line": 267, + "endLine": 267, + "excerpt": "openai gpt oss 모델은 추론 과정의 일부로 도구 사용을 활용하도록 광범위하게 학습되었습니다. transformers를 위해 제작한 채팅 템플릿은 많은 유연성을 제공하니, 이 포스트의 뒤" + } + ] + }, + { + "korean": "추론 흔적", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "representation learning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "표현 학습", + "occurrences": 6, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이를 연결하며, 두 단계로 사전 학습됩니다. 첫 번째 단계는 동결된 이미지 인코더로부터 비전-언어 표현 학습을 부트스트래핑하고, 두 번째 단계는 동결된 언어 모델로부터 비전-언어 생성 학습을 부트스트래핑합니다. blip-2는 기존 방법들에 비해 훨씬 적은 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "소개된 방식이 같은 모델 크기, 데이터, 연산량을 가진 bert모델로 학습한 결과를 압도하는 문맥 표현 학습을 할 수 있다는 것을 확인했습니다. 특히 작은 모델에서 성능 향상이 두드러지며, 예를 들어 gpu 한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 많은 계산 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "인공지능 분야에서는 대규모의 데이터와 모델 용량을 갖춘 비지도 학습의 조합이 표현 학습과 통계적 생성에서 주요한 발전을 이끌어냈습니다. 생명 과학에서는 시퀀싱 기술의 성장이 예상되며, 자연 시퀀스 다양성에 대한 전례 없는 데이터가 나올 것" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "tsmixer는 패치 처리된 시계열의 다변량 예측 및 표현 학습을 위해 설계된 다층 퍼셉트론(mlp) 모듈로만 구성된 경량 신경망 아키텍처입니다. 우리의 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 mlp-mixer 모델의 성공에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "*우리는 다변량 시계열 예측과 자기 감독 표현 학습을 위한 효율적인 트랜스포머 기반 모델 설계를 제안합니다. 이는 두 가지 주요 구성 요소를 기반으로 합니다:" + } + ] + } + ] + }, + "retrieval-augmented generation": { + "unsupportedVariants": [ + "RAG" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 15, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 13, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "검색 증강 생성", + "occurrences": 15, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 13, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 가이드에서는 도구 및 검색 증강 생성(rag)과 함께 채팅 템플릿을 사용하는 방법을 보여드립니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L224-L224", + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 설명되" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "the cohere command-r 모델은 cohere팀이 command-r: 프로덕션 규모의 검색 증강 생성라는 블로그 포스트에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "rag(검색 증강 생성)" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "rag(검색 증강 생성) 소개" + } + ] + } + ] + }, + "rotary position embedding": { + "unsupportedVariants": [ + "RoPE" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "로터리 위치 임베딩", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "회전 위치 임베딩", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "resolution 지원을 통해 임의의 이미지 해상도를 처리할 수 있도록 최적화되었으며, 멀티모달 회전 위치 임베딩(m-rope)을 활용하여 1d 텍스트와 다차원 시각 데이터를 효과적으로 처리합니다. 이 업데이트된 모델은 시각 관련 작업에서 gpt-4o와 claude" + } + ] + } + ] + }, + "semi-structured sparsity": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "반구조화 희소성", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "sentiment analysis": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 11, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 11, + "documentCount": 6 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "감성 분석", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "roberta와 inference api를 활용한 트위터 감성 분석 시작하기 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "적인 응용 분야에서 텍스트 분류를 운영하고 있습니다. 가장 인기 있는 텍스트 분류 형태 중 하나는 감성 분석으로, 텍스트 시퀀스에 🙂 긍정, 🙁 부정 또는 😐 중립과 같은 레이블을 지정합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "감정 분석", + "occurrences": 8, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 8, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "감정 분석을 위해 electra를 미세 조정하고 captum 통합 기울기로 예측을 해석하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "y recognition), 마스크드 언어 모델링(masked language modeling), 감정 분석(sentiment analysis), 특성 추출(feature extraction), 질의응답(question answering) 등의 여러 작업에 특" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "]의 인스턴스를 생성하고 사용할 작업을 지정합니다. 이 가이드에서는 감정 분석을 위해 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L111-L111", + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "텍스트 분류의 가장 일반적인 형태 중 하나는 감정 분석입니다. 이는 텍스트 시퀀스에 \"긍정적\", \"부정적\" 또는 \"중립적\"과 같은 레이블을 할당합니다. 주어진 텍스트(영화 리뷰)를 분류하도록 모델에 지시하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L216-L216", + "line": 216, + "endLine": 216, + "excerpt": "]를 사용하는 것입니다. 모델로 감정 분석을 위한" + } + ] + }, + { + "korean": "오피니언 마이닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "sequence-to-sequence": { + "unsupportedVariants": [ + "seq2seq" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 41, + "documentCount": 20, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 41, + "documentCount": 20 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "시퀀스-투-시퀀스", + "occurrences": 22, + "documentCount": 9, + "bySource": { + "transformers": 22, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "된 것으로, 디코더에 전달될 input id 들을 포함합니다. 이러한 입력은 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 작업에 사용되며, 일반적으로 모델마다 고유한 방식으로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "] 클래스를 상속하며, 요약이나 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위한 모델 훈련에 적합하게 조정되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L50-L51", + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "barthez는 🤗 bart와 유사한 방식으로 시퀀스-투-시퀀스 작업에 맞춰 미세 조정될 수 있습니다. 다음을 확인하세요: examples/pytorch/summarization/." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L25-L30", + "line": 25, + "endLine": 30, + "excerpt": "지 버전으로 bartpho를 제시합니다. 이는 베트남어를 위해 사전훈련된 최초의 대규모 단일 언어 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다. 우리의 bartpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 bart의 \"large\" 아키텍처와 사전훈련 방식을 사용하여, 생성형 nlp 작업" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": ") 모델을 인코더로, 사전 학습된 자가 회귀(autoregressive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "al-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화(marginalization)를 통해 출" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "요약은 문서나 기사에서 중요한 정보를 모두 포함하되 짧게 만드는 일입니다. 번역과 마찬가지로, 시퀀스-투-시퀀스 문제로 구성할 수 있는 대표적인 작업 중 하나입니다. 요약에는 아래와 같이 유형이 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": " 다른 언어로 변환합니다. 번역이나 요약은 입력을 받아 일련의 출력을 반환하는 강력한 프레임워크인 시퀀스-투-시퀀스 문제로 구성할 수 있는 대표적인 태스크입니다. 번역 시스템은 일반적으로 다른 언어로 된 텍스트 간의 번역에 사용되지만, 음성 간의 통역이나 텍스트-음성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "] 클래스 외에도 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위한 [" + } + ] + }, + { + "korean": "인코더-디코더", + "occurrences": 19, + "documentCount": 13, + "bySource": { + "transformers": 19, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "cnn/dailail 요약을 위해 인코더-디코더 모델에 bert 활용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L116-L116", + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "이 입력은 인코더-디코더 모델에 특화된 것으로, 디코더에 전달될 input id 들을 포함합니다. 이러한 입력은 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-s" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L515-L515", + "line": 515, + "endLine": 515, + "excerpt": "된 채팅 기록을 처음부터 다시 인코딩할 필요 없이 계속해서 확장할 수 있게 해주기 때문입니다(예: 인코더-디코더 아키텍처를 사용할 때와 같은 경우)." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인코더-디코더 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "지 못하도록 막는 몇 심각한 문제점들이 있습니다. 예로, 이차 시간 복잡도, 높은 메모리 사용량, 인코더-디코더 아키텍처의 본질적 한계를 들 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 lstf를 위한 효율적인 트랜스포머 기반 모델인 informer를 설계했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다. 이 모델은 kashif에 의해 기여되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "utoencoders) (facebook ai 개발). vision transformer를 비대칭 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 마스크된 패치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supe" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 고전적인 인코더-디코더 아키텍처를 따르기 때문에, 추론을 위해 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L308-L308", + "line": 308, + "endLine": 308, + "excerpt": "파이프 단계 수준에서 조건부 제어 흐름은 불가능합니다. 예를 들어, t5와 같은 인코더-디코더 모델은 조건부 인코더 단계를 처리하기 위해 특별한 해결책이 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "대규모 언어 모델이 수행할 수 있는 또 다른 작업은 번역입니다. 이 작업을 위해 인코더-디코더 모델을 사용할 수 있지만, 여기서는 예시의 단순성을 위해 꽤 좋은 성능을 보이는 falcon-7b-instruct를 계속 사용하겠습니다. 다시 한 번," + } + ] + } + ] + }, + "sigmoid": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 5, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "로지스틱 함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "시그모이드", + "occurrences": 5, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "raining 논문에서 제안되었습니다. siglip은 clip에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다" + } + ] + }, + { + "korean": "시그모이드 함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "softmax": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 13, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 10, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "소프트맥스", + "occurrences": 13, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L301-L301", + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "times \\text{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "mage pre-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L182-L182", + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "소프트맥스와 레이어 정규화는 텐서 축약보다 연산 강도가 낮습니다. 하나 이상의 **감소 연산(reduction operations)**을 포함하며, 그 결과는 m" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "더와 이미지 인코더로 구성되어 쿼리당 단일 벡터를 반환합니다. 반환된 점수는 임베딩의 내적에 대한 소프트맥스입니다. 구절당 단일 벡터를 반환합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "소프트맥스 함수", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "sparsity": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "희소성", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), kv 캐시 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한 어텐션 패턴을 사용합니다. 글로벌 셀프 어" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L149-L150", + "line": 149, + "endLine": 150, + "excerpt": "결과적으로 생성된 **2d 인과 마스크(causal mask)**는 강한 블록 희소성(block sparsity)을 보입니다. 하지만 각 블록의 경계를 정의하는 일 — 특히 여러 샘플(batch)을 다루는 경우 — 은 꽤 까다롭습니다. " + } + ] + }, + { + "korean": "희소화", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "spectrogram": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "분광도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "스펙트로그램", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/audio_utils.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]가 단시간 푸리에 변환(short time fourier transform) 또는 *로그 멜 스펙트로그램(log mel spectrogram)*과 같은 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "다. 여기에는 시퀀스에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 오디오 파일을 전처리하여 log-mel 스펙트로그램 특성을 생성하는 것), 이미지에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy," + } + ] + } + ] + }, + "speech recognition": { + "unsupportedVariants": [ + "ASR" + ], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 13, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "음성 인식", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": " ctc는 말하는 속도의 차이 등 여러 이유로 음성과 텍스트가 항상 정확하게 일치하지 않기 때문에 음성 인식 작업에서 자주 사용됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L118-L118", + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": " add_base_tools=true 옵션을 사용하면 기본 제공되는 도구들(웹 검색, 코드 실행, 음성 인식 등)을" + } + ] + }, + { + "korean": "자동 음성 인식", + "occurrences": 11, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L260-L260", + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "자동 음성 인식 모델([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L50-L51", + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "기대했던 결과가 아닌가요? hub에서 가장 많이 다운로드된 자동 음성 인식 모델로 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인해보세요. 다음은 openai/whisper-large로 시도해보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "자동 음성 인식" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "자동 음성 인식" + } + ] + } + ] + }, + "student model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 9, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "학생", + "occurrences": 3, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델" + } + ] + }, + { + "korean": "학생 모델", + "occurrences": 6, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이를 최소화하도록 훈련합니다. 이 기법은 h" + } + ] + } + ] + }, + "supervised fine-tuning": { + "unsupportedVariants": [ + "SFT" + ], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "지도 미세조정", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "sampling rate": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "샘플링 레이트", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L106-L106", + "line": 106, + "endLine": 106, + "excerpt": "데이터셋의 샘플링 레이트가 기존 모델인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트의 샘플링 레이트는 8000khz이므로(데이터 세트 카드에서 확인), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000khz로 리샘플링해야 합니다:" + } + ] + }, + { + "korean": "샘플율", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "표본화율", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "segmentation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 169, + "documentCount": 48, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 156, + "documentCount": 44 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "분할", + "occurrences": 167, + "documentCount": 48, + "bySource": { + "transformers": 155, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 11 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L58-L58", + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이 분할 구조는 cpu/gpu에 대한 비교적 원활한 지원을 제공하는 동시에, 다른 스레드에서 cpu에 대한 사전/사후 처리를 수행할 수 있게 지원하는 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L563-L563", + "line": 563, + "endLine": 563, + "excerpt": "다. 또한 사용자, 어시스턴트 및 시스템 메시지는 각각 고유한 토큰으로 래핑되어 모델이 명확하게 구분할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "zero-1, gpu 간 최적화 상태 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "완전 분할 데이터 병렬 처리(fsdp)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "비전 기반 transformer 모델은 이미지를 작은 패치로 분할한 후, 각 패치를 선형 임베딩하여 시퀀스로 모델에 입력합니다. 모델의 구성 파일에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "segment anything은 이미지 분할 모델로, 어텐션 메커니즘에서 query-key-value(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L205-L205", + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L301-L301", + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "(\\mathbf{v} \\times \\text{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "토큰화(문자열을 하위 단어 토큰 문자열로 분할), 토큰 문자열을 id로 변환 및 그 반대 과정, 그리고 인코딩/디코딩(즉, 토큰화 및 정수로 변환)을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지를 트랜스포머 인코더에 입력하기 위해, 각 이미지를 일정한 크기의 겹치지 않는 패치 시퀀스로 분할한 뒤, 이를 선형 임베딩합니다. 전체 이미지를 나타내기 위해 [cls] 토큰이 추가됩니다. 저자들은 절대 위치 임베딩도 추가하여 결과 벡터 시퀀스를 표" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L79-L82", + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": " 언어들도 이 사전훈련된 다국어 sentencepiece 모델 \"vocab_file\"을 하위 단어 분할에 사용하면, 자신의 언어 전용 \"monolingual_vocab_file\"과 함께 bartphotokenizer를 재사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "랜스포머 인코더에 이미지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "clipseg는 가중치가 고정된 clip 모델에 최소한의 디코더를 결합하여 제로샷 및 원샷 이미지 분할을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "토큰을 사용하세요. 토크나이저는 이 토큰을 분할하여 원본 훈련 패턴 을 따르는 입력 문자열로 변환합니다. 이는 직접 패턴을 준비하는 것보다 더 안정적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "로 모델을 자동으로 실행할 수 있으며, 8개의 h100으로 구성된 2개 노드면 충분할 것입니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "텍스트에서 클래스를 구분할 때는 마침표를 사용하세요. 예: \"a cat. a dog.\"" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "(i) 시계열을 하위 시리즈 수준의 패치로 분할하여 트랜스포머의 입력 토큰으로 사용 (ii) 각 채널이 모든 시리즈에 걸쳐 동일한 임베딩과 트랜스포머 가중치를 공유하는 단일 단변량 시계열을 포함하는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "매개변수는 이미지를 분할하는 정사각형 패치의 크기를 제어합니다. 이 값은 기본적으로 512로 설정되어 있으며 필요에 따라 조정 가능합니다. 이미지 처리기는 리사이징을 마친 후," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "est-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같은 밀집 예측 작업, 의미적 분할(ade20k val에서 53.5의 miou)과 같은 광범위한 비전 작업에 적합합니다. 이 모델은 coco에서 이전 최고 성능을 박스 ap에서 +2.7," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "습니다. 이 모델은 imagenet-v2 이미지 분류, coco 객체 탐지, ade20k 의미론적 분할, kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세웠습니다. 또한, 우리의 훈련은 google의 bi" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "프 어텐션 방식을 비교하며, 시간적 어텐션과 공간적 어텐션을 각각의 블록 내에서 별도로 적용하는 “분할 어텐션” 방식이 고려된 설계 선택 중 가장 우수한 비디오 분류 정확도를 제공한다는 것을 시사합니다. 이 혁신적인 설계에도 불구하고, timesforme" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "). dino 방법으로 훈련된 vision transformer는 학습되지 않은 상태에서도 객체를 분할할 수 있는 합성곱 신경망에서는 볼 수 없는 매우 흥미로운 능력을 보여줍니다. dino 체크포인트는 hub에서 찾을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "현재 추론은 짧은 형식에만 구현되어 있으며, 오디오는 30초 미만의 세그먼트로 미리 분할되어야 합니다. 타임스탬프를 포함한 긴 형식에 대한 추론은 향후 릴리스에서 구현될 예정입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L149-L149", + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "transformers는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련 문제들" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 31, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴 수 있으며, 각 가속기가 텐서의 일부를 처리하므로 추론 속도가 향상됩" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "tensorparallel (tp) - 각 텐서는 여러 개의 묶음으로 분할되기에, 전체 텐서가 단일 gpu에 상주하는 대신 텐서의 각 샤드가 지정된 gpu에 상주합니다. 처리하는 동안 각 샤드는 서로 다른 gpu에서 개별적으로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "이미지 분할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "분할을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L198-L198", + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "레이블 추가를 위해서, 먼저 더 큰 리스트(단어 리스트)에서 하위 리스트(단어로 분할된 답변)을 찾을 수 있는 헬퍼 함수를 정의합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 데이터세트의 학습 분할을 학습 및 테스트 세트로 나눕니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 훈련 및 테스트 세트로 분할하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "일한 해상도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "분할을 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": " generation)은 이미지에 대한 의미 있는 마스크를 생성하는 작업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "데이터 세트의 분할된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "의미적 분할(semantic segmentation)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L122-L122", + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "검증 및 평가 데이터 분할을 할 때, 데이터 누출(data leakage)을 방지하기 위해 동일한 그룹 / 장면의 영상 클립을 사용하지 않아야 합니다. 이 튜토리얼에서 사용하는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "터 전처리하기 튜토리얼에서 살펴본 것처럼, 텍스트를 토큰화하는 것은 텍스트를 단어 또는 서브워드로 분할하고 룩업 테이블을 통해 id로 변환하는 과정입니다. 단어 또는 서브워드를 id로 변환하는 것은 간단하기 때문에 이번 문서에서는 텍스트를 단어 또는 서브" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "작업을 해결해야 한다면, 지금 주어진 정보(시스템 프롬프트 + 작업 설명 + 도구 설명)만으로도 충분할까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "어 모델은 이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L161-L161", + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "단순하고 미리 정의된 워크플로우로 충분할 때" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "vlm을 이용한 객체 감지, 분할, 계수" + } + ] + }, + { + "korean": "세그멘테이션", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L258-L258", + "line": 258, + "endLine": 258, + "excerpt": "시멘틱 세그멘테이션 모델([" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 파악하거나 그에 대한 질문에 답변할 수도 있" + } + ] + } + ] + }, + "self-attention": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 32, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 32, + "documentCount": 11 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "셀프 어텐션", + "occurrences": 31, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 31, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "] 클래스를 사용할 때, 셀프 어텐션 모듈은 과거와 현재 정보를 통합하기 위해 몇 가지 중요한 단계를 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "양방향 셀프 어텐션 레이어를 이용해서 reformer 모델을 훈련하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L348-L348", + "line": 348, + "endLine": 348, + "excerpt": "셀프 어텐션 (self-attention)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L282-L282", + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "r), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍처를 공유하고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "기 예측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습니다. 또한, 트랜스포머는 긴 시계열" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다. 주요 차이점은 모든 글로벌 셀프 어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 사용하는 점, 128k 토큰의 더 긴 컨텍스트 길이를 지원하는 점, 그리고 고해상도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 공유 등이 있습니다. gemma 3n은 gemma 3와 유사한 어텐션 패턴을 사용합니다. 글로벌 셀프 어텐션 레이어 1개마다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k 토큰까지 지원합니다. 비전 모달리티에서는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": "informer의 세가지 독특한 특성: (i) probsparse 셀프 어텐션 메커니즘으로, 시간 복잡도와 메모리 사용량에서 o(l logl)를 달성하며 시퀀스 의존성 정렬에서 비교 가능한 성능을 보입니다. (ii) 셀프 어텐션 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 공간과 시간에 걸쳐 셀프 어텐션만을 사용하는 합성곱이 없는(convolution-free) 비디오 분류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 tra" + } + ] + }, + { + "korean": "자가 어텐션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "자기 어텐션", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L548-L548", + "line": 548, + "endLine": 548, + "excerpt": " 키-값 캐시를 메모리에 보관하는 것이 매우 메모리 집약적이 될 수 있습니다. 키-값 캐시는 모든 자기 어텐션 층과 모든 어텐션 헤드에 대해 이전 입력 벡터 \\( \\mathbf{x}_i \\text{, for } i \\in {1, \\ldots, c - 1} \\)의" + } + ] + } + ] + }, + "semantic search": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "시맨틱 검색", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "sequence classification": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "시퀀스 분류", + "occurrences": 4, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 4, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L170-L170", + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "] 위에 시퀀스 분류를 위한 선형계층(linear layer)을 추가한 모델 헤드입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L55-L56", + "line": 55, + "endLine": 56, + "excerpt": "bart는 시퀀스 분류에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + } + ] + } + ] + }, + "special token": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 10, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 10, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "특수 토큰", + "occurrences": 10, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 10, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L227-L227", + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "토크나이저는 (연결된 모델이 이를 사용하는 경우) 자동으로 \"특수 토큰\"을 추가합니다. 이들은 모델이 특정 상황에서 사용하는 특별한 id입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "특수 토큰(마스크, 문장 시작 등) 관리: 토큰을 추가하고, 쉽게 접근할 수 있도록 토크나이저의 속성에 할당하며, 토큰화 과정에서 분리되지 않도록 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L249-L249", + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": "입력의 시작 부분에 있는 특수 토큰을 찾는 데 도움을 줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "라는 특수 토큰이 추가되고, 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 " + } + ] + } + ] + }, + "stride": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 7, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L62-L65", + "line": 62, + "endLine": 65, + "excerpt": "로 좋은 절충안은 한 번에 한 토큰씩 슬라이딩하는 것이 아니라 더 큰 간격으로 컨텍스트를 이동하는 스트라이드가 적용된 슬라이딩 윈도우을 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 계산을 훨씬 더 빠르게 진행하면서도 모델에 각 단계에서 예측을 수행할 수 있는 긴 컨텍스트를" + } + ] + } + ] + }, + "structured output": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "구조화된 출력", + "occurrences": 4, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L384-L384", + "line": 384, + "endLine": 384, + "excerpt": "가 정의된 도구(구조화된 출력을 가진 mcp 도구 등)의 경우," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L65-L65", + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "➡️ code agent에 구조화된 출력 추가하기" + } + ] + } + ] + }, + "supervised learning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 21, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 21, + "documentCount": 10 + }, + "smolagents": { + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": " 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으로 데이터셋의 규모를 키우는 방식으로 이루어졌는데, 이는 최적의 지도 학습 방식이라고 보기 어렵습니다. 본 논문에서는 blip이라는 새로운 vlp 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 비전-언어 이해 및 생성 작업 모두에 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "구합니다. 이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있게 전이되며, 종종 데이터셋별 훈련 없이도 완전 지도 학습 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-5" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "인공지능 분야에서는 대규모의 데이터와 모델 용량을 갖춘 비지도 학습의 조합이 표현 학습과 통계적 생성에서 주요한 발전을 이끌어냈습니다. 생명 과학에서는 시퀀싱 기술의 성장이 예상되며, 자연 시퀀스 다양성에 대한 전례 없" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": " 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성능을 달성했습니다. 한 데이터셋에서 마스크된 사전 훈련 표현을 다른 데이터셋으로 전이하는 것도 최고 수준의 예측 정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "접근 방식이 효과적이며 다양한 비디오 인식 시나리오에 일반화될 수 있음을 입증합니다. 특히, 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "않다는 것입니다. 다음 단어 자체가 레이블입니다. (이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L87-L88", + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "지도학습", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L376-L376", + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "지도학습 (supervised learning)" + } + ] + } + ] + }, + "synthetic data": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "인공 데이터", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "합성 데이터", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 2 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "커뮤니티는 과거에 파라미터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L126-L126", + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "벤치마크 범위: rteb는 현실적이고 검색 중심의 사용 사례에 초점을 맞춥니다. 매우 까다로운 합성 데이터셋은 현재 목표는 아니지만 향후 추가될 수 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "system prompt": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 16, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, 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"https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L370-L370", + "line": 370, + "endLine": 370, + "excerpt": "환합니다. 이 메소드는 로그의 각 단계를 살펴보고 중요한 내용만 메시지로 저장합니다. 예를 들어, 시스템 프롬프트와 작업을 각각 별도 메시지로 저장하고, 각 단계의 llm 출력과 도구 호출 결과를 개별 메시지로 저장합니다. 전체적인 흐름 파악이 필요할 때 권장드립니" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "모델의 관점에서 생각해보세요: 내가 모델이 되어서 이 작업을 해결해야 한다면, 지금 주어진 정보(시스템 프롬프트 + 작업 설명 + 도구 설명)만으로도 충분할까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "각 에이전트의 동작(기본 모델, 추론 공급자, 연결할 mcp 서버, 초기 시스템 프롬프트)은" + } + ] + } + ] + }, + "teacher model": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 12, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 12, + "documentCount": 3 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "교사", + "occurrences": 5, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 5, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "lip에서 시작하여, 그 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하고, 교사 학습과 대조 학습으로 구성된 2단계 훈련 스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "지식 증류(knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대" + } + ] + }, + { + "korean": "교사 모델", + "occurrences": 7, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 7, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이" + } + ] + } + ] + }, + "tensor": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 179, + "documentCount": 38, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 174, + "documentCount": 36 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "다차원 배열", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "텐서", + "occurrences": 115, + "documentCount": 32, + "bySource": { + "transformers": 115, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L574-L574", + "line": 574, + "endLine": 574, + "excerpt": "었는지 확인하기 위해 마지막 단계로 gpu에서 모든 테스트를 실행하는 것이 좋습니다. 모델의 내부 텐서의 일부에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L68-L68", + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "기본 kv 캐시 인터페이스는 현재 토큰의 키와 값 텐서를 받아서 업데이트된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "따라서 이 두 시퀀스를 그대로 하나의 텐서에 넣을 수는 없습니다. 첫 번째 시퀀스를 두 번째 길이에 맞춰 패딩 하거나, 반대로 두 번째 시퀀스를 첫 번째 길이에 맞춰 잘라내야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지 프로세서는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이 가이드에서는 텐서의 관점에서 자기회귀 생성에 대한 분석을 제공합니다. 낮은 정밀도를 채택하는 것의 장단점을 논의하고, 최신 어텐션 알고리즘을 포괄적으로 탐구하며, 향상된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "](텐서플로 모델용)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "deberta 모델의 텐서플로 2.0 구현은 kamalkraj가 기여했습니다. 원본 코드는 이곳에서 확인하실 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "deberta 모델의 텐서플로 2.0 구현은 kamalkraj가 기여했습니다. 원본 코드는 이곳에서 확인하실 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L198-L199", + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "와 flex-attention을 모두 사용합니다. 이 예시를 텐서 병렬 모드로 실행하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 또는 torch forward가 제공하는 결과가 약간 다를 것으로 예상됩니다. ssm 알고리즘은 텐서 수축에 크게 의존하는데, 이는 matmul과 동등하지만 연산 순서가 약간 다르며, 이로 인해 더 작은 정밀도에서 차이가 더 커집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L73-L73", + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": " 로드되므로 1-2gb의 메모리를 차지할 수 있습니다. 얼마나 되는지 확인하기 위해 gpu에 작은 텐서를 로드하여 커널이 로드되도록 트리거합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "(텐서별 스케일링)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델이 단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "을 사용합니다. 단일 gpu에서 다중 gpu로 전환하기 위해서는 작업을 분산해야 합니다. 데이터, 텐서 또는 파이프라인과 같은 병렬화 기법을 사용하여 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 설정을 모두에게 적용할 수 있는 완벽한 해결책은 없으며" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L97-L98", + "line": 97, + "endLine": 98, + "excerpt": "처럼 기기를 지정하면 파이프라인이 자동으로 해당 기기에 모델을 배치합니다. 파이토치에서나 텐서플로우에서도 모두 작동합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L240-L240", + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "모델(pytorch 또는 tensorflow)은 (softmax와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L339-L339", + "line": 339, + "endLine": 339, + "excerpt": "오디오 파일과 텍스트를 전처리하고 pytorch 텐서로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L288-L288", + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "을 pytorch 텐서로 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "다음 단계는 이미지를 텐서로 처리하기 위해 vit 이미지 프로세서를 가져오는 것입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L273-L273", + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "를 pytorch 텐서로 반환하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L290-L291", + "line": 290, + "endLine": 291, + "excerpt": "를 pytorch 텐서 형태로 반환합니다. 또한," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md#L77-L79", + "line": 77, + "endLine": 79, + "excerpt": "로 각 픽셀의 깊이를 미터로 표현한 값을 가지는 텐서입니다. 두 번째는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L221-L221", + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 pytorch 텐서를 반환합니다. 또한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L249-L250", + "line": 249, + "endLine": 250, + "excerpt": "텐서," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L249-L249", + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": "법은 tokenizer와 model을 직접 사용하는 것 입니다. 텍스트를 토큰화해서 pytorch 텐서를 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L228-L228", + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "텍스트를 토큰화하고 pytorch 텐서를 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L258-L258", + "line": 258, + "endLine": 258, + "excerpt": "를 pytorch 텐서로 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L357-L357", + "line": 357, + "endLine": 357, + "excerpt": "텍스트를 토큰화하고 pytorch 텐서를 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L240-L240", + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "를 pytorch 텐서로 반환하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L198-L199", + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "습니다. 일괄 처리를 위해서 텍스트 쿼리는 이중 리스트로, 이미지는 pil 이미지, pytorch 텐서, 또는 numpy 배열로 이루어진 리스트로 프로세서에 전달해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L188-L188", + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": "데이터셋의 형식을 list 대신 pytorch 텐서를 반환하도록 설정합니다:" + } + ] + }, + { + "korean": "행렬", + "occurrences": 64, + "documentCount": 17, + "bySource": { + "transformers": 59, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 5 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L505-L505", + "line": 505, + "endLine": 505, + "excerpt": "단어 임베딩 행렬이 연결되지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "을 예측하려면, 모델은 이전 999개 토큰의 정보가 필요합니다. 이 정보는 각 토큰 표현들 사이의 행렬 곱을 통해 표현됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "이기 때문에 큰 활성화와의 행렬 곱은 수치적인 오버플로우 조건으로 이어질 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 19, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 가중치 행렬과 벡터의 집합으로 보고, 텍스트 입력을 벡터의 시퀀스로 본다면, 대규모 언어 모델의 메모리 요구사항을 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이어지는 내용에서 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "로 매우 밀접하게 연관되어 있음을 파악했습니다. 그리고 구조화된 준분리(semiseparable) 행렬 중 연구가 잘 이루어진 클래스의 다양한 분해를 통해 연결된 ssm과 어텐션 변형 사이의 풍부한 이론적 연결 프레임워크를 개발했습니다. 상태 공간 이중성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L178-L178", + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에서 가장 연산 강도가 높은 부" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "투영 행렬(projection matrices)을 업데이트하기 전 단계(step) 수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴 수 있으며, 각 가속기가 텐서의 일부를 처리하므로 추론 속도가 향상됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L343-L343", + "line": 343, + "endLine": 343, + "excerpt": "megatron 논문의 표기법을 따라 행렬의 점곱 부분을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L72-L74", + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언어에 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L152-L152", + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "과적(causal) 블록 구조를 가집니다. 이때 단순한 즉시 실행 방식의 구현은 입력 전체에 대해 행렬 곱을 수행하고 softmax를 적용하기 때문에, 매우 비효율적입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "행렬 추출 실패" + } + ] + } + ] + }, + "tensor parallelism": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 22, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 22, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "텐서 병렬 처리", + "occurrences": 11, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 4, + "url": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L202-L202", + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "일반적인 dnn 다이어그램을 상상해보면 이는 텐서 병렬 처리와 같은 수평 슬라이싱입니다. 수직 슬라이싱은 전체 레이어 그룹을 다른 gpu에 배치하는 것입니다. 이는 시작에 불과합니다." + } + ] + }, + { + "korean": "텐서 병렬화", + "occurrences": 11, + "documentCount": 3, + "bySource": { + "transformers": 11, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L382-L382", + "line": 382, + "endLine": 382, + "excerpt": "텐서 병렬화 (tp)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L239-L239", + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "zero가 모델 가중치를 분할하는 방식을 자세히 살펴보면, 텐서 병렬화와 매우 유사한 것을 알 수 있습니다. 이는 이후에 설명될 수직 모델 병렬화와는 달리 각 레이어의 가중치를 분할/분할하기 때문입니다." + } + ] + } + ] + }, + "TensorBoard": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + 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"line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "코드 스타일" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "함수에는 google 스타일 의 독스트링(docstring)이 포함되어야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L259-L259", + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "함수에는 표준 google 스타일의 도크스트링이 있어야 합니다(즉, 초기 함수 설명 다음에 인수를 설명하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L29-L32", + "line": 29, + "endLine": 32, + "excerpt": " 지배적인 어텐션을 강조하고 극단적으로 긴 입력 시퀀스를 효율적으로 처리합니다. (iii) 생성 스타일 디코더는 개념적으로 단순하지만 장기 시계열 시퀀스를 단계별 방식이 아닌 한 번의 전방 연산으로 예측하여 장기 시퀀스 예측의 추론 속도를 크게 향상시킵니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "좋아하는 아티스트의 스타일로 가사를 생성하도록 gpt2를 미세 조정하는 방법에 대한 노트북. 🌎" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pr_checks.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "코드 및 문서 스타일" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L379-L380", + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "coco-스타일 지표" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L292-L292", + "line": 292, + "endLine": 292, + "excerpt": "작업과 원하는 결과에 대해 구체적이고 풍부한 설명을 제공하세요. 형식, 길이, 스타일, 언어 등을 명확하게 작성해야 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "목표: 나만의 개인 ai 스타일리스트" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L302-L303", + "line": 302, + "endLine": 303, + "excerpt": "이 내에서 캡처된 스크린샷이나 사진에서 파생된 비전 전용 문제를 포함합니다. 다양한 배경, 글꼴 스타일 및 크기를 적용하여 실제 환경 조건을 모방합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L167-L167", + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "록 기본 vision-language model(vlm)은 더 넓은 시각적 커버리지를 위해 이미지 타일링 방식으로 사전학습되었지만, smolvla는 실제 추론 시 전역 이미지(global image)만 사용하여 모델을 가볍고 빠르게 유지합니다." + } + ] + } + ] + }, + "token": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 637, + "documentCount": 104, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 579, + "documentCount": 92 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 6 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 52, + "documentCount": 6 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "토큰", + "occurrences": 637, + "documentCount": 104, + "bySource": { + "transformers": 579, + "smolagents": 6, + "huggingface-blog": 52 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L256-L256", + "line": 256, + "endLine": 256, + "excerpt": "토큰화 과정을 모델의 forward pass와 분리하려고 노력하세요. 원본 저장소에서 입력 문자열을 입력해야 하는 예제가 있는 경우, 입력 문자열이 입력 i" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 25, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 25, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰화와 마찬가지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "reformer로 최대 50만 토큰의 시퀀스를 훈련하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L218-L218", + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "구성된 채팅은 토크나이저를 사용하여 토큰화됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "텍스트를 생성하기 위해 출력 토큰을 선택하는 과정을 디코딩이라고 하며," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 35, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이 인자는 모델에게 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지, 그리고 어떤 토큰은 무시해야 하는지를 알려줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L211-L211", + "line": 211, + "endLine": 211, + "excerpt": "이 문제를 해결하려면 이미지에 특수 패딩 토큰인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "아래 표는 라이브러리 속 각 모델의 지원 현황을 나타냅니다. 토큰화를 파이썬 (별칭 \"slow\") 또는 🤗 tokenizers (별칭 \"fast\") 라이브러리로 하는지; (flax를 통한) jax, pytorch, t" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ": 생성된 토큰 시퀀스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "트 생성의 핵심 구성 요소입니다. 간단히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 35, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "짧은 텍스트 입력(1024 토큰 미만)의 경우, 추론을 위한 메모리 요구 사항의 대부분은 가중치를 로드하는 데 필요한 메모리 요구 사항입니다. 따라서 지금은 추론을 위한 메모리 요구 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "새 토큰이 단어장에 추가될 때, 입력 토큰 임베딩의 크기를 조정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/pipelines.md#L182-L183", + "line": 182, + "endLine": 183, + "excerpt": "이는 다른 문장들에 비해 간헐적으로 매우 긴 문장이 포함된 경우입니다. 이 경우 전체 배치가 400토큰 길이로 ([64, 400]) 되어야 하므로, [64, 4] 대신 [64, 400]이 되어 크게 속도가 저하됩니다. 게다가, 더 큰 배치에서는 프로그램이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/text_generation.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 생성 설정을 만들고 저장하는 방법을 배우려면 텍스트 생성 전략 가이드를 참조하세요. 이 가이드는 토큰 스트리밍과 같은 관련 기능을 사용하는 방법도 설명합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "임베딩 크기는 128이며, bert의 768보다 작습니다. albert는 한 번에 최대 512개의 토큰을 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "사전 훈련 작업은 원래 문장의 순서를 무작위로 섞고, 텍스트의 일부 구간을 단일 마스크 토큰으로 대체하는 새로운 인필링(in-filling) 방식을 포함합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L79-L82", + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": "이 구현은 토큰화만을 위한 것입니다: \"monolingual_vocab_file\"은 다국어 xlm-roberta에서 제공되는 사전훈련된 sentencepiece 모델 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "각각 서로 다른 토큰화 방법을 사용하는 두 모델:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "m)과 next sentence prediction(nsp) 목표로 학습되었습니다. 이는 마스킹된 토큰 예측과 전반적인 자연어 이해(nlu)에 뛰어나지만, 텍스트 생성에는 최적화되어있지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "이 구현은 토큰화 방법을 제외하고는 bert와 동일합니다. api 참조 정보는 bert 문서 를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "bigbird는 bert의 512토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "어 모델링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "]를 사용하여 모델에 이미지를 준비하고, 예측된 토큰 id를 텍스트로 디코딩할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ndation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스를 표준 트랜스포머 인토더에 입력합니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilling)이라고 합니다. 16k 토큰 길이로 훈련되었지만, 최대 100k 토큰까지 안정적으로 생성하며 긴 컨텍스트도 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 가이드 (token classification task guide)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "논문의 초록은 다음과 같습니다. 총 671b개의 파라미터를 가지며 토큰당 37b개가 활성화되는 강력한 mixture-of-experts(moe) 언어 모델인 deepseek-v3를 소개합니다. 효율적인 추론과 비용 효율적인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습됩니다. 우리가 관심을 가진 판별 모델은 시퀀스에서 어떤 토큰이 생성 모델에 의해 대체되었는지 식별합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "를 갖추고 있습니다. alphafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(msa) 단계를 수행하지 않습니다. 이는 esmfold 체크포인트가 완전히 \"독립적\"이며, 예측을 위해 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "토큰으로 추론 블록을 연 뒤, 닫지 않고 추론을 시작합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 사항을 적용했습니다. 어휘 크기를 153,600으로 확장했으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 256k 토큰까지 지원합니다. 또한 mtp(multi-token prediction) 메커니즘을 도입해 모델 성능을 한층 더 높였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "어를 공식 지원하며, 새로 디자인된 superbpe 기반 토크나이저와 150k의 어휘 크기를 통해 토큰 효율을 약 30% 향상했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "gemma 모델은 6조 토큰으로 학습되었으며, 2b와 7b의 두 가지 버전으로 출시되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "어텐션 레이어마다 5개의 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어를 번갈아 사용하는 점, 128k 토큰의 더 긴 컨텍스트 길이를 지원하는 점, 그리고 고해상도 이미지나 정사각형이 아닌 종횡비의 이미지에서 정보가 사라지는 것을 방지하기 위해 고해상도 이미지" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "다 로컬 슬라이딩 윈도우 셀프 어텐션 레이어 4개를 교차로 배치하며, 최대 컨텍스트 길이는 32k 토큰까지 지원합니다. 비전 모달리티에서는 mobilenet v5를 비전 인코더로 도입하여 기본 해상도를 768x768 픽셀로 처리합니다. 또한 오디오 모달리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "gptneoxjapanese토큰화 (gptneoxjapanesetokenizer)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "er 모델의 성능과 mamba와 같은 상태 공간 모델의 효율성 및 긴 컨텍스트 처리 능력(256k 토큰)을 모두 활용하는 것을 목표로 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "lama는 7b에서 65b개의 파라미터 수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "을 사용하는데, 이는 패딩 토큰이 없음을 의미합니다. 동일한 로직을 사용할 수 없으므로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "모델입니다. tiktoken 기반 토크나이저가 sebtencepiece 기반 방식과 다른점은 입력 토큰이 vocab에 이미 존재할 때 bpe 병합 룰을 무시하고 싱글 토큰으로 토크나이징한다는 점에서 가장 큰 차이를 보입니다. 자세히 말하면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L34-L36", + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": " 있습니다. maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선택적으로 전파하거나 잊을 수 있게 합니다. 둘째, 이러한 변경으로 효율적인 컨볼루션을 사용할 수 없게 되었지만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "또 다른 참고사항으로, 패딩 토큰에 해당하는 은닉 상태(hidden state)의 종료는 두 곳에서 이루어지며 주로 왼쪽 패딩으로 테스트되었습니다. 오른쪽 패딩은 노이즈를 전파하므로 만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L44-L45", + "line": 44, + "endLine": 45, + "excerpt": "(해당 토큰 임베딩 값은 0)를 사용하여 시작합니다 (bart는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "(causal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 두 인코더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "(i) 시계열을 하위 시리즈 수준의 패치로 분할하여 트랜스포머의 입력 토큰으로 사용 (ii) 각 채널이 모든 시리즈에 걸쳐 동일한 임베딩과 트랜스포머 가중치를 공유하는 단일 단변량 시계열을 포함하는 채널 독립성. 패칭 설계는 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/qwen2_vl.md#L204-L204", + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "이렇게 하면 각 이미지가 256~1024개의 토큰으로 인코딩됩니다. 여기서 28은 모델이 14 크기의 패치(patch)와 2의 시간 패치(temporal patch size)를 사용하기 때문에 나온 값" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 소개합니다. 우리는 생성된 전체 시퀀스에 걸쳐 동일한 검색된 구절을 조건으로 하는 rag 공식과 토큰별로 다른 구절을 사용할 수 있는 rag 공식을 비교합니다. 우리는 광범위한 지식 집약적 nlp 작업에 대해 모델을 미세 조정하고 평가하며, 매개변수 시" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 사용하지 않기 때문에, 어떤 토큰이 어떤 문장(segment)에 속하는지 별도로 표시할 필요가 없습니다. 문장 구분은 분리 토큰" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "고품질 출력 토큰: sam-hq는 sam의 마스크 디코더에 학습 가능한 토큰을 주입합니다. 이 토큰은 모델이 더 높은 품질의 분할 마스크를 예측하도록 돕는 핵심적인 요소" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 벡터 시퀀스를 표준 transformer 인코더" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인코딩합니다. 비디오에서 발생하는 긴 토큰 시퀀스를 처리하기 위해, 입력의 공간 및 시간 차원을 분리하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "라이브러리를 설치해야 합니다. 라이브러리를 설치해야 openai 토큰화기를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": ")에 액세스 토큰을 저장합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "ikelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = (x_0, x_1, \\dots, x_t)\\) 가 있을 때, \\(x\\) 의 펄플렉서티는 아래 수식과 같이 구할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "미세 조정을 위해 어휘 및 임베딩에 새로운 토큰을 간단하고 일관된 방식으로 추가하는 방법을 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "프리필 토큰/초" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "문자열의 각 토큰마다 알맞은 레이블 붙이기 (인물, 조직, 장소 등등)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "hugging face 계정에 로그인하면 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유할 수 있습니다. 토큰을 입력하여 로그인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L36-L37", + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L38-L39", + "line": 38, + "endLine": 39, + "excerpt": "hugging face 계정에 로그인하면 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유할 수 있습니다. 토큰을 입력하여 로그인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "ce 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유하는 것을 권장합니다. 메시지가 표시되면, 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L27-L28", + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "인과 언어 모델링은 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하며, 모델은 왼쪽의 토큰에만 접근할 수 있습니다. 이는 모델이 미래의 토큰을 볼 수 없다는 것을 의미합니다. 인과 언어 모" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L23-L25", + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링은 시퀀스에서 마스킹된 토큰을 예측하며, 모델은 양방향으로 토큰에 액세스할 수 있습니다. 즉, 모델은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "티에 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력해서 로그인합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "ce 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유하는 것을 권장합니다. 메시지가 표시되면, 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L47-L48", + "line": 47, + "endLine": 48, + "excerpt": "hugging face 계정에 로그인하면 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유할 수 있습니다. 토큰을 입력하여 로그인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토큰 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 새로운 창이 표시되면 토큰을 입력하여 로그인하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L948-L951", + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 68, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 페이지에서는 토큰화에 대해 자세히 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "다음으로, '토큰화된 데이터셋'을 수동으로 후처리하여 훈련련에 사용할 수 있도록 준비합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "패딩 토큰이 마스킹되지 않은 경우 잘못된 출력(incorrect output when padding tokens aren't masked)" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "inferenceclientmodel (🤗 hugging face api 토큰 필요)" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "허깅 페이스의 추론 api를 사용하려면 api 토큰을 설정해야 합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/text_to_sql.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "에 유효한 토큰이 설정되어 있어야 합니다. python-dotenv를 이용해 환경 변수를 불러오겠습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "변수를 전달해야 합니다. 설정 페이지에서 토큰을 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L103-L103", + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "또한 hugging face 토큰 (" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "하는 각 단계의 스크린샷을 관찰하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 최신 스크린샷은 유지하면서 토큰 비용을 절약하기 위해 이전 단계의 이미지를 메모리에서 제거할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L144-L144", + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "를 호출해 출력 토큰을 디코딩합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "it입니다. 이 모델에서 흥미로운 점은, 현재까지 가장 작은 멀티모달 모델 중 하나이며, 128k 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있으며, 140개 이상의 언어를 지원한다는 점입니다! 이 모델은 gemma 3 모델 패밀리의 일부로, 가장 큰 모델은 당시 c" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L213-L213", + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 논리의 다른 버전 등을 포함하여 파일 수가 폭발적으로 증가할 것입니다. 컨텍스트는 현재 및 미래 토큰 카디널리티에서 허용되는 컨텍스트 윈도우에 논리적으로 맞지 않는 단계에 도달할 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "이미지와 텍스트를 기반으로 멀티모달 표현을 학습하고 생성하지만, vla는 여기에 행동과 관찰 상태 토큰을 추가로 통합합니다. 이러한 토큰이 추가되면, 다음으로 중요한 과제는 어텐션(attention)이 어떻게 계산되는지를 이해하는 것입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "전체 컨텍스트와 128 토큰 슬라이딩 윈도우를 가지는 어텐션 레이어 교차 배치" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L82-L82", + "line": 82, + "endLine": 82, + "excerpt": "시각 토큰 수를 줄여 연산량 감소" + } + ] + }, + { + "korean": "토큰 단위", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "tokenization": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 134, + "documentCount": 34, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 131, + "documentCount": 32 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 3, + "documentCount": 2 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "토큰 분리", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "토큰화", + "occurrences": 134, + "documentCount": 34, + "bySource": { + "transformers": 131, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 3 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L256-L256", + "line": 256, + "endLine": 256, + "excerpt": "토큰화 과정을 모델의 forward pass와 분리하려고 노력하세요. 원본 저장소에서 입력 문자열을 입력해야 하는 예제가 있는 경우, 입력 문자열이 입력 id" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰화와 마찬가지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L218-L218", + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "구성된 채팅은 토크나이저를 사용하여 토큰화됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L324-L324", + "line": 324, + "endLine": 324, + "excerpt": "게 처리할 수 있도록 가공되지 않은 데이터를 정제하는 작업입니다. 예를 들어, 텍스트는 일반적으로 토큰화(tokenization) 과정을 거칩니다. 다른 입력 유형에 대한 전처리 방식이 궁금하다면 preprocess 튜토리얼을 참고해 보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "아래 표는 라이브러리 속 각 모델의 지원 현황을 나타냅니다. 토큰화를 파이썬 (별칭 \"slow\") 또는 🤗 tokenizers (별칭 \"fast\") 라이브러리로 하는지; (flax를 통한) jax, pytorch, te" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L79-L82", + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": "이 구현은 토큰화만을 위한 것입니다: \"monolingual_vocab_file\"은 다국어 xlm-roberta에서 제공되는 사전훈련된 sentencepiece 모델 \"" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "각각 서로 다른 토큰화 방법을 사용하는 두 모델:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "이 구현은 토큰화 방법을 제외하고는 bert와 동일합니다. api 참조 정보는 bert 문서 를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ndation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L50-L50", + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 bpe(byte-pair encoding) 토큰화 장." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L64-L64", + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "gptneoxjapanese토큰화 (gptneoxjapanesetokenizer)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "openai gpt 논문의 원래 토큰화 과정을 재현하려면" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "라이브러리를 설치해야 합니다. 라이브러리를 설치해야 openai 토큰화기를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perplexity.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perplexity.md#L20-L21", + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "ikelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = (x_0, x_1, \\dots, x_t)\\) 가 있을 때, \\(x\\) 의 펄플렉서티는 아래 수식과 같이 구할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L159-L159", + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "크나이저는 텍스트를 모델의 입력으로 사용하기 위해 숫자 배열 형태로 전처리하는 역할을 담당합니다. 토큰화 과정에는 단어를 어디에서 끊을지, 어느 수준까지 나눌지와 같은 여러 규칙들이 있습니다 (토큰화에 대한 자세한 내용은 토크나이저 요약을 참조하세요). 가" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L143-L143", + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "열을 토큰화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L127-L130", + "line": 127, + "endLine": 130, + "excerpt": "]를 사용하여 ocr 및 토큰화를 모두 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 요구하는 입력을 얻을 수 있습니다. 이미지를 수동으로 처리하려면," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "프로세서는 내부적으로 크기 조정 및 픽셀 크기 조정을 포함한 이미지 전처리를 수행하고 캡션을 토큰화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "필드는 이제 리스트입니다. 각 문장을 개별적으로 토큰화하는 대신, 먼저 리스트를 문자열로 변환하여 한꺼번에 토큰화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L122-L123", + "line": 122, + "endLine": 123, + "excerpt": "필드는 이제 리스트가 되었습니다. 각 문장을 개별적으로 토큰화하는 대신 리스트를 문자열로 변환하여 한번에 토큰화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L89-L89", + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L249-L249", + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": " 테스트하는 가장 쉬운 방법은 tokenizer와 model을 직접 사용하는 것 입니다. 텍스트를 토큰화해서 pytorch 텐서를 반환합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "를 토큰화하고 시퀀스가 distilbert의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 자르기 위한 전처리 함수를 생성하세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L100-L100", + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "레이블을 토큰화할 때" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L948-L951", + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, 해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 60, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 페이지에서는 토큰화에 대해 자세히 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "다음으로, '토큰화된 데이터셋'을 수동으로 후처리하여 훈련련에 사용할 수 있도록 준비합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L250-L250", + "line": 250, + "endLine": 250, + "excerpt": " face autoprocessor 형태로 제공되며, 단 몇 줄의 코드만으로 행동 시퀀스를 손쉽게 토큰화할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L148-L148", + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "**자연어 지시(language instructions)**는 토큰화되어 디코더에 직접 입력됩니다." + } + ] + } + ] + }, + "training": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1266, + "documentCount": 143, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1138, + "documentCount": 130 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 4, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 124, + "documentCount": 11 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "트레이닝", + "occurrences": 17, + "documentCount": 5, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 가이드에서는 deepspeed 트레이닝을 배포하는 방법, 활성화할 수 있는 기능, 다양한 zero 단계에 대한 구성 파일 설정 방법, 오프로딩, 추론 및 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L593-L593", + "line": 593, + "endLine": 593, + "excerpt": "자들은 기존 모델 체크포인트를 원래 사전 학습 계산의 5% 정도의 적은 양으로 gqa 아키텍처로 업트레이닝할 수 있음을 발견했습니다. 원래 사전 학습 계산의 5%가 여전히 엄청난 양일 수 있지만, gqa 업트레이닝은 기존 체크포인트가 더 긴 입력 시퀀스에서도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "함수를 사용할 준비가 되었으며, 트레이닝을 설정할 때 이 함수를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "함수를 사용할 준비가 되었습니다. 트레이닝을 설정할 때 이 함수로 돌아가게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L261-L261", + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "훈련 진행 상황을 추적하려면 tqdm 라이브러리를 사용하여 트레이닝 단계 수에 진행률 표시줄을 추가하세요:" + } + ] + }, + { + "korean": "학습", + "occurrences": 596, + "documentCount": 107, + "bySource": { + "transformers": 494, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 100 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "🤗 accelerate를 활용한 분산 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerator_selection.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "분산 학습 중에 pytorch가 어떤 가속기(cuda, xpu, mps, hpu 등)를 어떤 순서로 인식할지 제어할 수 있습니다. 더 빠른 장치를 우선적으로 사용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "[!warning] 캐싱은 추론에만 사용해야 합니다. 학습 중에 활성화되면 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "식을 장기적으로 유지하기 위해 특별히 설계된 오픈소스 크로스 플랫폼 앱인 anki를 사용하여 쉽게 학습/수정할 수 있는 형태로 제작되었습니다. 플래시카드 사용법에 대한 소개 동영상을 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L229-L236", + "line": 229, + "endLine": 236, + "excerpt": " 최신 언어 모델은 파라미터당 2바이트를 사용하는 \"bfloat16\" 정밀도(precision)로 학습됩니다. 하드웨어가 이를 지원하는 경우(nvidia 30xx/axxx 이상)," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L186-L188", + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "] 클래스 내에서 직접 모델을 사용하기에 유용합니다. 자신만의 학습 루프 또는 다른 학습 라이브러리를 사용할 계획이라면 다른 출력 형식을 사용해도 좋습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "deepspeed는 분산 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundan" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "우리가 정의한 파일을 통해 이제 학습된 토크나이저를 갖게 되었습니다. 이 런타임에서 계속 사용하거나 json 파일로 저장하여 나중에 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 54, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "모델이 텍스트를 순서대로 읽으며 다음 단어를 예측해야 하는 사전 학습(pretraining) 작업입니다. 일반적으로 문장을 전체로 읽되, 모델 내부에서 특징 시점 이후의 토큰을 마스킹(masking)하여 다음 단어를 예측" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L39-L39", + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ") 프로젝션을 결합합니다. 학습 가능한 파라미터 수와 연산 부담을 줄이기 위해" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "🤗 transformers에서는 🤗 transformers 모델을 학습시키는데 최적화된 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학습 당시 사용했던 데이터와 똑같아야 합니다. 이미지 프로세서는 다음과 같은 작업" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "인과적 언어 모델링(causal language modeling)을 목적으로 학습된 언어 모델은 일련의 텍스트 토큰을 입력으로 사용하고, 그 결과로 다음 토큰이 나올 확률 분포를 제공합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L122-L122", + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "거의 모든 모델이 요즘 bfloat16으로 학습되므로, gpu가 bfloat16을 지원한다면 모델을 float32 정밀도로 실행할 이유가 없습니다. float32로 돌리는 모델은 학습할 때 사용했던 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/callback.md#L19-L22", + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (진행 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/configuration.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 학습된 모델 구성(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "학습률 스케줄 (pytorch)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/peft.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "albert는 bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorize" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "에서 시작하여, 그 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하고, 교사 학습과 대조 학습으로 구성된 2단계 훈련 스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다. i" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L85-L85", + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "분산형 학습: 🤗 transformers와 amazon sagemaker를 이용하여 요약하기 위한 bart/t5 학습에 대한 블로그 포스트." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "일본어 문장에 학습된 bert 모델 입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "formers for language understanding에서 소개되었습니다. bert는 사전 학습된 양방향 트랜스포머로, toronto book corpus와 wikipedia로 구성된 대규모 코퍼스에서 마스킹된 언어 모델링과 다음 문장 예측(nex" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md#L25-L27", + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "영어 트윗을 위한 최초의 공개 대규모 사전 학습된 언어 모델인 bertweet을 소개합니다. bertweet은 bert-base(devlin et al., 2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "안된 모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "and large language models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "비전-언어 사전 학습(vision-language pre-training, vlp)은 다양한 비전-언어 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 하지만, 대부분의 기존 사전 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ya sutskever가 제안한 자연어 지도(supervision)를 통한 전이 가능한 시각 모델 학습라는 논문에서 소개되었습니다. clip(contrastive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/codegen.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "sive) 언어 모델로, the pile, bigquery, bigpython 데이터로 순차적으로 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "bert와 그 변형 모델과 같은 사전 학습된 언어 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " 사용된 데이터의 절반만을 사용하여 분리된(disentangled) 어텐션과 향상된 마스크 디코더 학습을 통해 roberta를 개선했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " 사용된 데이터의 절반만을 사용하여 분리된(disentangled) 어텐션과 향상된 마스크 디코더 학습을 통해 roberta를 개선했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "deepseek-v3를 사전 훈련했으며, 그 잠재력을 완전히 활용하기 위해 지도 파인튜닝 및 강화 학습 단계를 거쳤습니다. 종합적인 평가 결과, deepseek-v3는 다른 오픈 소스 모델들을 능가하며 선도적인 비공개 소스 모델들과 필적하는 성능을 달성했" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "ors 논문에서 제안되었습니다. electra는 두가지 트랜스포머 모델인 생성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습됩니다. 우리가 관심을 가진 판별" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "]은 사전 학습된 자동 인코딩(autoencoding) 모델을 인코더로, 사전 학습된 자가 회귀(autoregressive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "인공지능 분야에서는 대규모의 데이터와 모델 용량을 갖춘 비지도 학습의 조합이 표현 학습과 통계적 생성에서 주요한 발전을 이끌어냈습니다. 생명 과학에서는 시퀀싱 기술의 성장이 예상되며, 자연 시퀀스 다양성에 대한 전례 없" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "gemma 모델은 6조 토큰으로 학습되었으며, 2b와 7b의 두 가지 버전으로 출시되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "지시문 조정 버전은 지식 증류 및 강화 학습으로 후속 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "만 이번 버전에는 여러 가지 새로운 기법이 추가되었습니다. 대표적으로 교차 업데이트(altup), 학습된 증강 잔여 레이어(laurel), matformer, 레이어별 임베딩, 통계적 top-k를 이용한 활성화 희소성(spark-transformer), " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "학습되었습니다. 일본어는 많은 어휘와 히라가나, 가타카나, 한자의 조합으로 이루어진 독특한 언어입니다. 이러한 일본어의 독특한 구조를 해결하기 위해 특수 서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "본 논문에서는 트랜스포머 기반 탐지기 dino를 기반 사전 학습과 결합하여 grounding dino라는 개방형 객체 탐지기를 제시합니다. 이는 카테고리 이름이나 참조 표현 등의 사용자 입력으로 임의의 객체를 탐지할" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L76-L76", + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도(automatic mixed-precision) 학습을 사용하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "느린 버전은 학습에서 아주 안정적이진 않습니다. 빠른 버전은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/marian.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델들은 jörg tiedemann에 의해 marian c++ 라이브러리를 이용하여 학습되었습니다. 이 라이브러리는 빠른 학습과 번역을 지원합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "o book corpus와 같은 장기 의존성을 가진 대규모 말뭉치를 사용하여 언어 모델링으로 사전 학습된 인과적(단방향) 트랜스포머입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "tsmixer는 패치 처리된 시계열의 다변량 예측 및 표현 학습을 위해 설계된 다층 퍼셉트론(mlp) 모듈로만 구성된 경량 신경망 아키텍처입니다. 우리의 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 mlp-mixer 모델의 성공에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "*우리는 다변량 시계열 예측과 자기 감독 표현 학습을 위한 효율적인 트랜스포머 기반 모델 설계를 제안합니다. 이는 두 가지 주요 구성 요소를 기반으로 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "고품질 출력 토큰: sam-hq는 sam의 마스크 디코더에 학습 가능한 토큰을 주입합니다. 이 토큰은 모델이 더 높은 품질의 분할 마스크를 예측하도록 돕는 핵심적인 요소입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "우리는 언어-이미지 사전 학습(language-image pre-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "을 크게 향상하며, 성능이 포화하는 징후를 보이지 않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 모델은 이른바 확률적 예측 모델이며, 포인트 예측 모델이 아닙니다. 즉 샘플링할 수 있는 분포를 학습하며, 값을 직접 출력 하지는 않습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/timesformer.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ansformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 비교하며, 시간적 어텐션과 공간적 어텐션을 각각의 블록 내에서 별도로 적용하는 “분" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/tvp.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/tvp.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "nn과 뚜렷이 대비되게 tvp가 2d tvg 모델에서 비전 인코더와 언어 인코더를 효과적으로 공동 학습할 수 있게 하고, 낮은 복잡도의 희소한 2d 시각적 특징만을 사용하여 크로스 모달 특징 융합의 성능을 향상시킵니다. 더 나아가, tvg의 효율적인 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "r가 이미지 분류 작업에서 매우 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 대규모 데이터로 사전 학습된 후, imagenet, cifar-100, vtab 등 다양한 중소형 이미지 인식 벤치마크에 적용하면 vision transformer(vit)는 최" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜스포머 기반 모델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "대조적 언어-이미지 사전 학습은 웹 스케일 데이터로부터 시각-텍스트 공동 표현을 학습하는 데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 학습 해부하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "에 정의된 모델 속성을 바탕으로 모델을 구축합니다. 이 단계에서는 아직 학습되지 않은 무작위 가중치를 가진 상태이기 때문에, 의미 있는 출력을 얻기 위해서는 학습이 필요합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L45-L45", + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "ng for memory efficient llm optimization (apollo) 는 사전 학습과 미세 조정 모두에 대해 전체 파라미터 학습을 지원하는, 메모리 효율적인 옵티마이저입니다. 이 옵티마이저는 sgd와 유사한 메모리 효율성으로 adamw" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": " 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련됩니다. 이 접근 방식은 완전히 미세 조정된 모델에 필적하는 결과를 생성하면서, 메모리 효율적이고 비교적 적은 컴퓨팅 리소스를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L120-L120", + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "그렇다면, openai-community/gpt2를 작은 wikitext 샘플로 학습시키는 예제를 통해, nvlink가 훈련에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_special.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "apple 실리콘에서 pytorch 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "대규모 transformers 모델을 사용하거나 연구하거나 확장하려는 기계 학습 연구원 및 교육자를 위한 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "qat(양자화를 고려한 학습) 지원" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_captioning.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_captioning.md#L73-L74", + "line": 73, + "endLine": 74, + "excerpt": "이미지 캡션 데이터세트에는 이미지당 여러 개의 캡션이 포함되어 있습니다. 이러한 경우, 일반적으로 학습 중에 사용 가능한 캡션 중에서 무작위로 샘플을 추출합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L57-L58", + "line": 57, + "endLine": 58, + "excerpt": "ience의 작은 하위 집합인 eli5 데이터 세트를 불러옵니다. 이를 통해 전체 데이터 세트에서 학습하는 데 더 많은 시간을 투자하기 전에, 실험해봄으로써 모든 것이 작동하는지 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L19-L20", + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스를 반환합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L54-L55", + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "li5 데이터 세트의 r/askscience 중 일부만 가져옵니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트 학습에 더 많은 시간을 할애하기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "허깅페이스 허브에서 데이터 세트를 가져오기 위한 🤗 datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 transformers, 데이터를 증강하기 위한" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "정의 일부일 뿐입니다. 또 다른 중요한 구성 요소는 최적의 텍스트 생성 전략을 선택하는 것입니다. 학습 가능한 매개변수를 수정하지 않고도 대규모 언어 모델이 텍스트를 생성하리 때 각각의 후속 토큰을 선택하는 방식을 사용자가 직접 정의할 수 있습니다. 텍스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": " 볼 수 있는 의미적 분할의 적용 사례로는 보행자와 중요한 교통 정보를 식별하는 자율 주행 자동차 학습, 의료 이미지의 세포와 이상 징후 식별, 그리고 위성 이미지의 환경 변화 모니터링등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L66-L66", + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "] 메소드로 데이터셋을 학습용와 테스트용으로 나누세요:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L53-L53", + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "데이터 세트의 하위 집합(subset)을 불러오는 것으로 시작할 수 있습니다. 전체 데이터 세트를 학습하는데 더 많은 시간을 할애하기 전에 데이터의 하위 집합을 불러와 모든 것이 잘 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류는 특정 카테고리의 예시가 포함된 데이터를 학습되지 않은 모델을 사용해 이미지 분류를 수행하는 작업입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L957-L957", + "line": 957, + "endLine": 957, + "excerpt": "특별히 빠르게 실행되도록 최적화되지 않은 학습을 수행해야 하는 테스트는 느린 테스트로 설정해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L45-L46", + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "있습니다. 구두점을 고려해야 모델이 단어의 다른 표현과 그 뒤에 올 수 있는 모든 가능한 구두점을 학습할 필요가 없습니다. 그렇지 않으면 모델이 학습해야 하는 표현의 수가 폭발적으로 증가하게 됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L119-L119", + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L184-L189", + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": "일반적으로, 사전 학습된 모델의 인스턴스를 가져오기 위해 [" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L195-L195", + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "교육 튜터링: 교과서와 학습 자료를 기반으로 설명을 제공합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 구축하는 방법, 실행하는 방법, 그리고 사용 사례에 맞게 더 잘 작동하도록 맞춤 설정하는 방법을 학습합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 17, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "명확한 성능 임계점이 존재합니다. 모델은 지시문에 대한 충분한 이해와, json 형식에 대한 사전 학습 경험을 갖추고 있어야 구조화 접근법의 이점을 얻을 수 있습니다. 구조화된 접근법은 다음과 같은 모델에 가장 효과적입니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "우리는 앞으로 이러한 모델의 수가 증가할 것으로 예상합니다. 멀티모달 학습이 심층 표현을 더 잘 학습할 수 있는 유일한 방법이라는 것은 널리 알려진 사실입니다. 우리는 이러한 any-to-any 모델들과 데모를 선별해 모은 컬" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "기계 학습의 발전은 신뢰할 수 있는 진행 신호를 제공하는 고품질 벤치마크에 의해 추진됩니다. 때문에 우리는 데이터 분석에서 에이전트 워크플로우를 평가하고 발전시키" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 26, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된 모델이 필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot models)은 다양한 데이터를 활용해 적응력을 높이고, 일반화 성능과 견고" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "어텐션 레이어는 헤드당 학습된 어텐션 싱크 사용 (softmax 분모에 추가적인 가산 값 적용)" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 문제는 5-shot 방식으로 진행되며, 모델은 문제를 풀기 전에 예시 5개를 참고해 답변 형식을 학습합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": " 가정에서 점점 더 널리 채택되고 있는 능동적 ai 에이전트로, 환경 변화와 사용자의 행동 패턴을 학습해 자동으로 온도를 조절한다(예시)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 33, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "smolvla: lerobot 커뮤니티 데이터로 학습된 효율적인 vision-language-action 모델" + } + ] + }, + { + "korean": "훈련", + "occurrences": 653, + "documentCount": 99, + "bySource": { + "transformers": 627, + "smolagents": 2, + "huggingface-blog": 24 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델이 커지면서 병렬 처리는 제한된 하드웨어에서 더 큰 모델을 훈련하고 훈련 속도를 몇 배로 가속화하기 위한 전략으로 등장했습니다. hugging face에서는 사용자가 하나의 머신에 여러 개의 gpu를 사용하든 여러 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L171-L171", + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "3.-4. 원본 저장소에서 사전 훈련된 체크포인트 실행하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L197-L198", + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "이 작업이 완료되면 사전훈련된 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L57-L57", + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "작과 끝을 표시했습니다(어시스턴트 메시지 제외). mistral-instruct는 이러한 토큰으로 훈련되었지만, blenderbot은 그렇지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 14, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "가사를 생성하기 위해 사전훈련된 트랜스포머를 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L196-L198", + "line": 196, + "endLine": 198, + "excerpt": "드를 사용해 모델 코드와 모델 가중치를 업로드하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 모델 내부에 사전 훈련된 가중치를 로드해 보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundancy optimizer(zero)입니다. zero는 여러 단계로 작동합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "사용량을 줄입니다. 이는 gpu 메모리 효율성을 향상시키며 적은 수의 gpu로 훨씬 더 큰 모델을 훈련할 수 있게 합니다. fsdp는 분산 환경에서의 훈련을 쉽게 관리할 수 있는 라이브러리인 accelerate와 통합되어 있으며, 따라서 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "메소드가 사용할 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L110-L110", + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "여러 개의 gpu에서 훈련을 수행할 때 사용하는 병렬화 기법으로, 동일한 모델 구성이 여러 번 복제되며 각 인스턴스는 서로 다른 데이터 조각을 받습니다. 모든 인스턴스는 병렬로 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 클래스를 제공하기 때문에, 사용자는 직접 훈련 루프를 작성할 필요 없이 더욱 간편하게 학습을 시킬 수 있습니다. 또한, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/image_processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/image_processors.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "detr과 같은 일부 모델은 훈련 중에 scale augmentation을 사용하기 때문에 한 배치 내에 포함된 이미지들의 크기가 제각각 일 수 있습니다. 아시다시피 크기가 서로 다른 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/index.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/index.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처음부터 훈련시키는 데 필요한 시간과 리소스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "마지막으로 🤗 transformers가 제대로 설치되었는지 확인할 차례입니다. 사전훈련된 모델을 다운로드하는 코드입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "소입니다. 간단히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 더 복잡한 작업" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "요즘에는 모델이 float32 정밀도로 훈련되는 경우는 드물고, 일반적으로 bfloat16 정밀도나 가끔 float16 정밀도로 훈련됩니다. 따라서 경험적으로 알아낸 법칙은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/model.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "저장하거나 또는 (허깅페이스 aws s3 리포지토리로부터 다운로드된) 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 모델 설정을 로드하고 저장하는 것을 지원하는 기본 메소드를 구현하였습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "딩하는 메소드를 구현하며(아래 참조), 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 토크나이저(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "] 클래스는 pytorch에서 완전한 기능(feature-complete)의 훈련을 위한 api를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L5-L5", + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "lip의 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "lemoyer가 발표한 bart: 자연어 생성, 번역, 이해를 위한 잡음 제거 seq2seq 사전 훈련이라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L26-L37", + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "bart 모델입니다. barthez는 과거 연구에서 얻은 매우 큰 프랑스어 단일 언어 말뭉치로 사전훈련되었으며, bart의 변형 방식에 맞게 조정되었습니다. camembert 및 flaubert와 같은 기존의 bert 기반 프랑스어 모델과 달리, bart" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bartpho.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md#L25-L30", + "line": 25, + "endLine": 30, + "excerpt": "tpho_syllable의 두 가지 버전으로 bartpho를 제시합니다. 이는 베트남어를 위해 사전훈련된 최초의 대규모 단일 언어 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다. 우리의 bartpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 bart의 \"large\" 아키텍처와 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "모델로 로컬 벤치마크를 수행한 결과, 훈련 중 다음과 같은 속도 향상을 확인했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "달(mixed-modal) 모델의 일종인 chameleon을 소개합니다. 우리는 초기부터 안정적인 훈련 접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "rastive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이미지 분할은 일반적으로 사전에 정의된 객체 클래스 집합에 대해 모델을 훈련시키는 방식으로 접근합니다. 하지만 새로운 클래스를 추가하거나 보다 복잡한 질의를 처리하려면, 해당 내용을 포함한 데이터 세트로 모델을 다시 훈련해야 하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilling)이라고 합니다. 16k 토큰 길이로 훈련되었지만, 최대 100k 토큰까지 안정적으로 생성하며 긴 컨텍스트도 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L30-L32", + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "으로 훈련하는 것은 권장되지 않으며" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "vbert는 다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 glue 스코어 86.4를 달성하여 electrabase보다 0.7 높은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "perts(moe) 언어 모델인 deepseek-v3를 소개합니다. 효율적인 추론과 비용 효율적인 훈련을 달성하기 위해, deepseek-v3는 deepseek-v2에서 철저히 검증된 multi-head latent attention(mla) 및 deep" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 그럴듯한 대안 토큰으로 손상시킵니다. 그리고 나서, 모델이 손상된 토큰의 원래 토큰을 예측하도록 훈련시키는 대신, 판별 모델을 각각의 토큰이 생성 모델의 샘플로 손상되었는지 아닌지 학습합니다. 실험들은 통해 이 새로운 사전학습 방식은 마스킹된 일부 토큰" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/encoder-decoder.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "훈련에 대한 자세한 내용은 colab 노트북을 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " ai research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩니다. transforme" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "gemma 3는 사전 훈련된 버전과 지시문 조정 버전을 갖춘 멀티모달 모델로, 1b, 13b, 27b 매개변수로 제공됩니다. 아키텍처는 이전 gemma 버전과 대부분 동일합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "gemma3n은 사전 훈련된 버전과 명령어 기반 미세조정 버전이 제공되는 멀티모달 모델이며, 모델 크기는 e4b와 e2b 두 가지로 출시되었습니다. 언어 모델 아키텍처는 이전 g" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "서 65b개의 파라미터 수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L34-L36", + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": ". maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서 성능을 나타납니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L69-L69", + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "scratch에서 codeparrot 🦜을 훈련하는 방법, 대규모 gpt-2 모델에 대한 블로그." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": " 모델들과 비교했을 때 장기 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델을 자기지도 사전 훈련 작업에 적용하여, 대규모 데이터셋에 대한 지도 학습을 능가하는 아주 뛰어난 미세 조정 성능을 달성했습니다. 한 데이터셋에서 마스크된 사전 훈련 표현을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/rag.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/rag.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L32-L32", + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "훈련 데이터 개선: sam 모델이 sa-1b와 같은 대규모 데이터를 사용한 것과 달리, sam-hq는 신중하게 선별된 44,000개의 고품질 마스크로 구성된" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "2sr은 swinir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swinv2.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해상도 차이, 그리고 레이블이 달린 데이터에 대한 높은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " scale에서 소개되었습니다. 이는 transformer 인코더를 imagenet에서 성공적으로 훈련시킨 첫 번째 논문으로, 기존의 잘 알려진 합성곱 신경망(cnn) 구조와 비교해 매우 우수한 결과를 달성했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 인터넷에서 대량의 오디오를 글로 옮긴 것을 예측하도록 간단히 훈련된 음성 처리 시스템의 성능을 연구합니다. 68만 시간의 다국어 및 다중 작업 지도(multitask supervision)에 확장했을 때, 결과 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델 훈련 속도와 메모리 활용의 효율성을 향상시키기 위해 적용할 수 있는 성능 최적화 기술을 이해하려면 gpu가 훈련 중에 어떻게 활용되는지, 그리고 수행되는 연" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 튜토리얼에서 model hub에서 훈련되거나 미세 조정 모델을 공유하는 두 가지 방법에 대해 알아봅시다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/optimizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/optimizers.md#L185-L186", + "line": 185, + "endLine": 186, + "excerpt": "[!tip] 배치(batch) 크기가 크거나 훈련 손실(training loss)이 계속해서 급격하게 변동한다면, beta_2 값을 [0.95, 0.99] 사이로 줄여보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "parameter-efficient fine tuning (peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_hardware.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "훈련용 사용자 맞춤형 하드웨어" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_cpu.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "cpu에서 효율적인 훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "다중 gpu에서 효율적인 훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "특정 기계 학습 작업을 해결하기 위해 사전훈련된 모델을 다운로드하고 사용하기만 하려는 엔지니어를 위한 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L59-L62", + "line": 59, + "endLine": 62, + "excerpt": "한 입력을 더 잘 처리하는지도 확인할 수 있습니다. 만약 상황에 알맞는 모델을 없다면 언제나 직접 훈련시킬 수 있습니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "8비트 및 4비트 가중치로 훈련하는 것은 추가 매개변수에 대해서만 지원됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 16, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "께 pytorch, tensorflow, 또는 jax/flax를 사용해 특정 태스크에 대한 모델을 훈련하는 방법을 보여주는 예제 스크립트도 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 제공됩니다. 🤗 optimum은 또한 성능 최적화 도구 세트를 제공하여 특정 하드웨어에서 모델을 훈련하고 실행할 때 최대 효율성을 달성할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L53-L54", + "line": 53, + "endLine": 54, + "excerpt": "러리에서 minds-14 데이터 세트의 일부분을 가져오세요. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 시간을 들이기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 검증할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 더 작은 훈련 및 테스트 집합으로 분할합니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 더 많은 시간을 소비하기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L95-L95", + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "보시다시피, 데이터 세트는 이미 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어져 있습니다. 무작위로 예제를 살펴보면서 특성을 확인해보세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L54-L55", + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "터 세트의 더 작은 부분 집합을 가져오는 것으로 시작합니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 많은 시간을 할애하기 전에 실험을 통해 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md#L21-L23", + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "생겼는지)를 포함할 수도 있습니다. 따라서 이러한 출력은 특정 데이터 세트에 대한 새로운 분류기를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L189-L189", + "line": 189, + "endLine": 189, + "excerpt": "훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L145-L148", + "line": 145, + "endLine": 148, + "excerpt": " 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. 이러한 바운딩 박스를 \"넘어가는 것(run away)\"은 훈련 중에 오류를 발생시킬 수 있기에 이 단계에서 처리해야 합니다. 이 데이터 세트에도 같은 문제가 있는 몇 가지 예가 있습니다. 이 가이드에서는 간단하게하" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "ets 라이브러리에서 squad 데이터 세트의 일부를 가져옵니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트로 훈련하며 더 많은 시간을 할애하기 전에 모든 것이 잘 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "터 세트의 더 작은 부분 집합을 가져오는 것으로 시작합니다. 이렇게 하면 데이터 세트 전체에 대한 훈련에 많은 시간을 할애하기 전에 실험을 통해 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L108-L108", + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L166-L166", + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L139-L139", + "line": 139, + "endLine": 139, + "excerpt": "이 데이터 세트에는 총 10개의 고유한 클래스가 있습니다. 각 클래스마다 30개의 영상이 훈련 세트에 있습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "lt는 vision transformer (vit) 내에 텍스트 임베딩을 포함하여 비전/자연어 사전훈련(vlp; vision-and-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 비전 트랜스포머(vit)에 텍스트" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L507-L507", + "line": 507, + "endLine": 507, + "excerpt": "분산 훈련" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L29-L30", + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "각 모델 페이지에 연결된 토크나이저의 문서를 보면 사전 훈련 모델에서 어떤 토크나이저를 사용했는지 알 수 있습니다. 예를 들어, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 46, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 29, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우, 자신의 작업과 관련된 데이터셋을 사용해 학습합니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을 미세 튜닝합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L51-L51", + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "수백만 개의 매개변수로 대규모 모델을 훈련하는 것은 적절한 하드웨어 없이 어려울 수 있습니다. gpu 메모리가 부족한 경우 발생할 수 있는 일반적인 오류는 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "도메인 특화: 모델을 다시 훈련시키지 않고도 특정 도메인의 지식을 제공합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L121-L121", + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "m 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "은 부분만 선택적으로 활성화하기 때문에 유사한 파라미터 밀집 모델보다 추론 속도가 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L208-L209", + "line": 208, + "endLine": 209, + "excerpt": "tation)은 행동을 직접 모터 명령으로 매핑합니다. 이 방식은 정밀한 동작을 가능하게 하지만, 훈련의 안정성이 낮고 확장성이 떨어진다는 단점이 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L348-L348", + "line": 348, + "endLine": 348, + "excerpt": "ll enterprise hub는 dell 플랫폼을 사용하여 최신 오픈 ai 모델을 온프레미스에서 훈련하고 배포하는 과정을 간소화하는 보안 온라인 포털입니다. dell과 협력하여 개발된 이 허브는 최적화된 컨테이너, dell 하드웨어에 대한 네이티브 지원" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "일반화 격차. 현재 벤치마크 생태계는 의도치 않게 “시험에 맞춘 교육”을 조장합니다. 훈련 데이터 소스와 평가 데이터셋이 중복될 경우 모델 점수가 부풀려져 벤치마크의 신뢰성을 훼손할 수 있습니다. 이러한 관행은 의도적이든 아니든 여러 모델의 " + } + ] + } + ] + }, + "training loop": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 26, + "documentCount": 7, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 26, + "documentCount": 7 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "학습 루프", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L186-L188", + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "] 클래스 내에서 직접 모델을 사용하기에 유용합니다. 자신만의 학습 루프 또는 다른 학습 라이브러리를 사용할 계획이라면 다른 출력 형식을 사용해도 좋습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "학습 반복", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "훈련 루프", + "occurrences": 25, + "documentCount": 6, + "bySource": { + "transformers": 25, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/accelerate.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerate.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/accelerate.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 라이브러리를 만들었습니다. 이 튜토리얼에서는 분산 환경에서 훈련할 수 있도록 기본 pytorch 훈련 루프를 커스터마이즈하는 방법을 알아봅시다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "자체 훈련 루프나 다른 trainer를 사용하는 경우, 다음과 같이 수행할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/hpo_train.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 클래스를 제공하기 때문에, 사용자는 직접 훈련 루프를 작성할 필요 없이 더욱 간편하게 학습을 시킬 수 있습니다. 또한, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L292-L292", + "line": 292, + "endLine": 292, + "excerpt": "trainer - pytorch에 최적화된 훈련 루프" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]가 필요한 나머지 작업을 처리합니다. 이를 통해 직접 훈련 루프를 작성하지 않고도 빠르게 훈련을 시작할 수 있습니다. 또한 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] 클래스를 제공하여 훈련 루프를 직접 작성하지 않고도 쉽게 훈련을 시작할 수 있습니다. [" + } + ] + } + ] + }, + "transfer learning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "전달 학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "전이학습", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L435-L435", + "line": 435, + "endLine": 435, + "excerpt": "전이학습 (transfer learning)" + } + ] + }, + { + "korean": "트랜스퍼 러닝", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "transformer": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 115, + "documentCount": 45, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 113, + "documentCount": 43 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "변환기", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 더 복잡한 작업을 수행해야 합니다. 즉, " + } + ] + }, + { + "korean": "트랜스포머", + "occurrences": 97, + "documentCount": 37, + "bySource": { + "transformers": 97, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "가사를 생성하기 위해 사전훈련된 트랜스포머를 미세 조정하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L396-L396", + "line": 396, + "endLine": 396, + "excerpt": "를 활성화하지 않는 한 deepspeed와 트랜스포머 옵티마이저 및 스케줄러를 혼합하여 사용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L148-L149", + "line": 148, + "endLine": 149, + "excerpt": "트랜스포머의 각 residual attention block에서는 self-attention layer 다음에 보통 두 개의 feed forward layer가 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L22-L23", + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " 개발할 때 clear_import_cache 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이 환경을 재시작하지 않고도 수정된 코드를 다시 가져올 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L278-L278", + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "사용과 관련한 더 자세한 정보는 트랜스포머 양자화 문서를 참고하는 것을 강력히 추천합니다. 다음으로, 더 나은 알고리즘과 개선된 모델 아키텍처를 사용하여 계산 및 메모리 효율성을 향상시키는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/logging.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/logging.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 트랜스포머는 중앙 집중식 로깅 시스템을 제공하여 라이브러리의 출력 레벨을 쉽게 설정할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "계층 간 파라미터 공유: 각 트랜스포머 계층마다 별도의 파라미터를 학습하는 대신, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 가중치 수를 더욱 줄입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. 이후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재 공간으로 투사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/autoformer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 트랜스포머 라는 논문에서 소개 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "토큰이(corrupted tokens) 입력되고, 디코더에는 원래 토큰이 입력됩니다(단, 일반적인 트랜스포머 디코더처럼 미래 단어를 숨기는 마스크가 있습니다). 사전 훈련 작업에서 인코더에 적용되는 변환들의 구성은 다음과 같습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "for language understanding에서 소개되었습니다. bert는 사전 학습된 양방향 트랜스포머로, toronto book corpus와 wikipedia로 구성된 대규모 코퍼스에서 마스킹된 언어 모델링과 다음 문장 예측(next sentence " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "2토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 급격히 증가하여 긴 입력 처리에 어려움을 겪습니다. bigbird는 희소 어텐션 메커니즘으로 이 문제를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/biogpt.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다. 그 후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재(lat" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 clip 모델을 백본으로 삼고, 고해상도 예측을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스트 프롬프트나 특정 목적을 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L17-L19", + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": " 인코딩] deberta-v2 모델은 입력 토큰들의 지역적 의존성을 더 잘 학습하기 위해 첫 번째 트랜스포머 층과 함께 추가적인 합성곱 층을 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "gpt-2는 gpt의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40gb 데이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이 모델은 google의 palm 연구 권장 사항을 따르며, 트랜스포머 블록에서 편향 파라미터를 제거하여 모델 성능을 향상시켰습니다. 자세한 내용은 이 기사를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "본 논문에서는 트랜스포머 기반 탐지기 dino를 기반 사전 학습과 결합하여 grounding dino라는 개방형 객체 탐지기를 제시합니다. 이는 카테고리 이름이나 참조 표현 등" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/informer.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/informer.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "i zhang가 제안한 informer: 장기 시퀀스 시계열 예측(lstf)을 위한 더욱 효율적인 트랜스포머(beyond efficient transformer)라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "현재 딥러닝에서 흥미로운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mamba2.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "와 같은 장기 의존성을 가진 대규모 말뭉치를 사용하여 언어 모델링으로 사전 학습된 인과적(단방향) 트랜스포머입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "nthong, jayant kalagnanam이 제안한 시계열 하나가 64개의 단어만큼 가치있다: 트랜스포머를 이용한 장기예측라는 논문에서 소개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문은 swin transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/swin2sr.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": ". 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transformer v2를 사용해 swinir을 개선하여 이미" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "시계열 트랜스포머" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vivit.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우리는 이미지 분류에서 최근 성공을 거둔 순수 트랜스포머 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "트랜스포머 아키텍처에는 연산 강도(compute-intensity)에 따라 그룹화된 3가지 주요 연산 그룹이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L300-L300", + "line": 300, + "endLine": 300, + "excerpt": "커스텀 모델은 트랜스포머의 구성 및 모델링 클래스를 기반으로 구축되며, autoclass api를 지원하고 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L1-L1", + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "모듈식 트랜스포머" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "학생 모델(무작위로 초기화된 mobilenet)이 교사 모델(파인 튜닝된 비전 트랜스포머)을 모방하도록 할 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/mask_generation.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " sam은 vision transformer 기반 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 그리고 양방향 트랜스포머 마스크 디코더로 구성된 강력한 모델입니다. 이미지와 프롬프트는 인코딩되고, 디코더는 이러한 임베딩을 받아 유효한 마스크를 생성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L48-L49", + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "현대의 대부분의 대규모 언어 모델은 디코더만을 이용한 트랜스포머입니다. 예를 들어 llama, llama2, falcon, gpt2 등이 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L37-L39", + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "d-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 비전 트랜스포머(vit)에 텍스트 임베딩을 넣어 비전/언어 사전훈련(vlp; vision-and-language pre-training)을 위한 기본적인 디자인을 갖췄" + } + ] + }, + { + "korean": "트랜스포머 모델", + "occurrences": 17, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": 15, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "seq2seq 트랜스포머 모델이 생성한 질문과 이에 대한 답변이 얼마나 정확한가요?" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L392-L392", + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "가 아닌 모델의 경우, 딥스피드 activation checkpointing api를 사용합니다. 트랜스포머 모델링 코드를 대체하고" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L268-L268", + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": ")은 레이블을 입력으로 받지 않습니다. 이러한 모델은 단순히 특징(feature)을 출력하는 기본 트랜스포머 모델이기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/big_bird.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "igbird는 bert의 512토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 급격히 증가하여 긴 입력 처리에 어려움을 겪습니다. bigbird는 희소 어텐션" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L28-L29", + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "tors rather than generators 논문에서 제안되었습니다. electra는 두가지 트랜스포머 모델인 생성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "함으로써, 우리는 단순한 mlp 구조의 학습 능력을 크게 향상시켜 최소한의 컴퓨팅 사용으로 복잡한 트랜스포머 모델들을 능가하는 성능을 달성합니다. 더욱이, tsmixer의 모듈식 설계는 감독 학습과 마스크 자기 감독 학습 방법 모두와 호환되어 시계열 기초 모델의 유" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다. 이 모델은 kashif에 의해 기여되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/object_detection.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L72-L74", + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언어에 대해서만 사전 훈련된 경우에는 더욱 그렇습니다. 단순한 공백과 구두점 토큰화가 만" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/installation.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/installation.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "transformers: hugging face 트랜스포머 모델을 활성화합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L217-L217", + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "smolagents는 로컬 트랜스포머 모델, 추론 제공자를 사용하여 제공되는 오픈소스 모델 또는 엔드포인트 폐쇄 소스 모델 제공자와 같은 다양한 모델 유형을 제공합니다. 현재 많은 에이전트 워크" + } + ] + } + ] + }, + "transpose": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 1 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "전치", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L480-L480", + "line": 480, + "endLine": 480, + "excerpt": "일치하지 않기 때문일 가능성이 가장 큽니다. 그러나 pytorch의 레이어 구현 자체에서 가중치를 전치해야 할 수도 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "전치 행렬", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "행렬 전치", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "token classification": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 17, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 17, + "documentCount": 10 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "토큰 분류", + "occurrences": 17, + "documentCount": 10, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L254-L254", + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "토큰 분류 모델([" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "🤗 hugging face의 토큰 분류 강좌" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L115-L115", + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 토큰 분류 챕터." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/convbert.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 가이드 (token classification task guide)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 토큰 분류 장." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/electra.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 가이드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 토큰 분류 챕터" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토큰 분류" + } + ] + } + ] + }, + "tokenizer": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 191, + "documentCount": 60, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 182, + "documentCount": 57 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 9, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "토크나이저", + "occurrences": 190, + "documentCount": 59, + "bySource": { + "transformers": 181, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 20, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "토크나이저 개요" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_pipeline.md#L212-L213", + "line": 212, + "endLine": 213, + "excerpt": "을 정의한 파일이 복사되며, 파이프라인의 모델과 토크나이저도 저장한 후," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "usresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b와 같이 도구 사용을 지원하는 모델과 토크나이저를 가져오세요. 하드웨어가 지원된다면 command-r이나 mixtral-8x22b와 같은 더 큰 모델도 고려할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": " 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토크나이저의 일부입니다. 채팅 템플릿은 대화 목록을 모델이 기대하는 형식인 '단일 토큰화가 가능한 문자열'로 변환하는 방법을 지정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L216-L216", + "line": 216, + "endLine": 216, + "excerpt": "모델과 토크나이저를 hugging face hub에서 로드합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L307-L310", + "line": 307, + "endLine": 310, + "excerpt": "메소드를 사용하여 사용자 지정 코드 파일과 함께 모든 구성, 모델, 토크나이저를 사용할 수 있습니다. hub에 업로드된 모든 파일 및 코드는 멜웨어가 있는지 검사되지만 (자세한 내용은 hub 보안 설명 참조), 자신의 컴퓨터에서 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "occurrences": 13, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fast_tokenizers.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "🤗 tokenizers 라이브러리의 토크나이저 사용하기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "추론 디코딩(보조 디코딩(assisted decoding)으로도 알려짐)은 동일한 토크나이저를 사용하는 훨씬 작은 보조 모델을 활용하여 몇 가지 후보 토큰을 생성하는 상위 모델의 디코딩 전략을 수정한 것입니다. 주 모델은 단일 전방 통과로 후보" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L54-L54", + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "첫 번째 경우에는 id 목록이 패딩 인덱스로 확장됩니다. 이렇게 패딩을 적용하려면 토크나이저에 리스트를 전달하고 다음과 같이 요청할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L163-L163", + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "오프라인용 모델 및 토크나이저 만들어두기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저를 위한 유틸리티" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이어서 텍스트 입력을 토크나이저으로 전처리하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L78-L78", + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "먼저 모델과 토크나이저를 로드한 다음, 둘 다 transformers의 파이프라인 객체에 전달합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/processors.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "인코딩하거나 디코딩하는 객체가 필요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 22, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/barthez.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/barthez.md#L43-L44", + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L138-L138", + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "토큰을 사용하세요. 토크나이저는 이 토큰을 분할하여 원본 훈련 패턴 을 따르는 입력 문자열로 변환합니다. 이는 직접 패턴을 준비하는 것보다 더 안정적입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L30-L32", + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/dbrx.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/dbrx.md#L23-L26", + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 스케일링 실험을 기반으로 이루어졌습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "vocabulary) v2에서는 학습 데이터로부터 구축된 128k 크기의 새로운 어휘를 사용하도록 토크나이저가 변경되었습니다. gpt2 기반 토크나이저 대신, 이제는 센텐스피스 기반 토크나이저를 사용합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "exaone 4.0 모델군은 복잡한 문제를 해결하기 위한 사고 추론 능력을 갖추고 있습니다. 토크나이저에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " 독일어, 일본어, 베트남어의 총 6개 언어를 공식 지원하며, 새로 디자인된 superbpe 기반 토크나이저와 150k의 어휘 크기를 통해 토큰 효율을 약 30% 향상했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 조합으로 이루어진 독특한 언어입니다. 이러한 일본어의 독특한 구조를 해결하기 위해 특수 서브워드 토크나이저를 사용했습니다. 이 유용한 토크나이저를 오픈소스로 제공해 준 tanreinama에게 매우 감사드립니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "변환을 하였다면 모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L52-L52", + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "변환 후 모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L56-L56", + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "토크나이저는 tiktoken (sentencepiece 구현에 기반한 라마2 와는 다르게)에 기반한 bpe 모델입니다. tiktoken 기반 토크나이저가 sebt" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "바이트 폴백(byte-fallback) bpe 토크나이저: 문자들이 절대 어휘 목록 외의 토큰으로 매핑되지 않도록 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "roberta는 bert와 동일한 아키텍처를 가지고 있지만, 토크나이저로 바이트 수준 bpe(byte-pair encoding, gpt-2와 동일)를 사용하고, 사전학습 방식이 다릅니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_sharing.md#L141-L141", + "line": 141, + "endLine": 141, + "excerpt": "함수는 모델 저장소에 다른 파일을 추가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모델 저장소에 토크나이저를 추가할 수 있습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/modular_transformers.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 모델, 구성 등을 이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "특정 토크나이저 또는 모델을 사용하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "생성하고 양자화할 비트 수, 양자화를 위한 가중치 교정 데이터셋, 그리고 데이터셋을 준비하기 위한 토크나이저를 설정해야 합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L72-L72", + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]은 감정 분석을 위한 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 자동으로 다운로드하고 캐시합니다. 이제" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": " 🤗 hub에서 체크포인트를 내보내는 것을 설명합니다. 로컬 모델을 내보낼 때에는 모델의 가중치와 토크나이저 파일을 동일한 디렉토리(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "nscription'에서 볼 수 있듯이 텍스트는 대문자와 소문자가 섞여 있습니다. wav2vec2 토크나이저는 대문자 문자에 대해서만 훈련되어 있으므로 텍스트가 토크나이저의 어휘와 일치하는지 확인해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L210-L210", + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/document_question_answering.md#L150-L151", + "line": 150, + "endLine": 151, + "excerpt": "해야 합니다. 이미지 데이터를 처리할 수 있는 이미지 프로세서와 텍스트 데이터를 인코딩할 수 있는 토크나이저를 결합한 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/image_classification.md#L201-L201", + "line": 201, + "endLine": 201, + "excerpt": "]에 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "필드를 전처리하기 위해 distilgpt2 토크나이저를 불러오는 것입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L94-L94", + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링을 위해, 다음 단계로 distilroberta 토크나이저를 가져와서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "다음 단계는 문장의 시작과 네 가지 가능한 구절을 처리하기 위해 bert 토크나이저를 불러옵니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/question_answering.md#L91-L91", + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "항목을 처리하기 위해 distilbert 토크나이저를 가져옵니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "다음 단계는 distilbert 토크나이저를 가져와서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/summarization.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/summarization.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "를 처리하기 위한 t5 토크나이저를 가져옵니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/token_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/token_classification.md#L102-L102", + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "필드를 전처리하기 위해 distilbert 토크나이저를 가져옵니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L81-L81", + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "다음 단계로 영어-프랑스어 쌍을 처리하기 위해 t5 토크나이저를 가져오세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L414-L414", + "line": 414, + "endLine": 414, + "excerpt": "를 토크나이저 인수로 넣은 이유는 json으로 저장되는 이미지 프로세서 구성 파일이 hub의 저장소에 업로드되도록 하기 위함입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L162-L163", + "line": 162, + "endLine": 163, + "excerpt": "]는 bert 토크나이저와 vilt 이미지 프로세서를 편리하게 하나의 프로세서로 묶습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L114-L115", + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L953-L956", + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": " 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스트로 설정해야 합니다. 새로운 모델을 추가하는 경우 통합 테스트용으로 무작위 가중치로 작은 버전을 만" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 15, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저 요약" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트를 처리하고 서로 다른 길이의 시퀀스 패딩 및 잘라내기 전략을 포함하려면 토크나이저가 필요합니다. 데이터셋을 한 번에 처리하려면 🤗 dataset" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L131-L131", + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "출력이 올바르지 않을 수 있습니다. 데모를 위해 모델과 토크나이저를 가져오세요. 모델의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L174-L174", + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "이제 모델과 토크나이저를 초기화합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L216-L217", + "line": 216, + "endLine": 217, + "excerpt": "이를 바탕으로, 우리는 π0-fast를 소개합니다. π0-fast는 π0의 확장 버전으로, 새로운 토크나이저를 활용해 행동 표현을 개선한 더 빠르고, 자가회귀적(autoregressive) 구조의 모델입니다. 이 모델은 lerobot repo에서도 사용할 수 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "gpt-4o 및 기타 openai api 모델과 동일한 토크나이저 사용" + } + ] + }, + { + "korean": "토큰화기", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L41-L42", + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "라이브러리를 설치해야 합니다. 라이브러리를 설치해야 openai 토큰화기를" + } + ] + } + ] + }, + "tool calling": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 79, + "documentCount": 21, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 25, + "documentCount": 5 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 25, + "documentCount": 8 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 29, + "documentCount": 8 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "도구 사용", + "occurrences": 31, + "documentCount": 13, + "bySource": { + "transformers": 19, + "smolagents": 3, + "huggingface-blog": 9 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_extras.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_extras.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_extras.md#L63-L63", + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "nousresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b와 같이 도구 사용을 지원하는 모델과 토크나이저를 가져오세요. 하드웨어가 지원된다면 command-r이나 mixtral-8x22b와 같은 더 큰 모델도 고려할 수 있습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 12, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L226-L226", + "line": 226, + "endLine": 226, + "excerpt": "고급: 도구 사용 / 함수 호출" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "command-r은 기업의 프로덕션 규모 ai를 가능하게 하기 위해 rag(검색 증강 생성)와 도구 사용을 목표로 하는 확장 가능한 생성 모델입니다. 오늘 우리는 대규모 프로덕션 워크로드를 목표로 하는 새로운 llm인 command-r을 소개합니다. com" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "e model)입니다. 에이전틱(agentic) ai 시대에 발맞춰 exaone 4.0은 에이전틱 도구 사용 능력과 같은 핵심 기능을 통합했고, 기존의 다국어 능력을 영어, 한국어와 더불어 스페인어까지 확장했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "에이전틱 처리 능력: 멀티 에이전트 전략을 통해 뛰어난 도구 사용 및 검색 능력을 보여줍니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L451-L452", + "line": 451, + "endLine": 452, + "excerpt": "데코레이터입니다: 도구 사용 api에 대해 더 자세히 알아보려면 여기를 읽어보세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "특정 도구 사용 방법에 관한 것이라면: 해당 도구의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L127-L127", + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "최신 llm은 함수 호출(또는 도구 사용)을 위해 구축되어 사용자가 특정 사용 사례 및 실제 작업에 맞춰진 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L238-L238", + "line": 238, + "endLine": 238, + "excerpt": "심화 튜토리얼로 도구 사용법이나 일반적인 예제 들을 학습하세요." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L59-L59", + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "똑똑한 도구 사용: 상황에 따라 어떤 도구를 사용할지 스스로 결정할 수 있음" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L176-L176", + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "실행 시작 시 한 번만 이미지 제공. 이것은 도구 사용이 포함된 문서 ai에 유용합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L161-L161", + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "다. 일반적인 실패 모드에는 지시 사항 따르기 부족, 잘못된 코드 구문, 코드 블록 닫기(부족), 도구 사용(부적절) 및 1-턴 대화(즉, 순차적 단계 없음)가 포함됩니다. 이 벤치마크에서 추론 모델이 잘 수행되도록 하려면 프롬프트에 대한 여러 반복이 필요했습" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L267-L267", + "line": 267, + "endLine": 267, + "excerpt": "openai gpt oss 모델은 추론 과정의 일부로 도구 사용을 활용하도록 광범위하게 학습되었습니다. transformers를 위해 제작한 채팅 템플릿은 많은 유연성을 제공하니, 이 포스트의 뒤에 있는" + } + ] + }, + { + "korean": "도구 호출", + "occurrences": 46, + "documentCount": 15, + "bySource": { + "transformers": 6, + "smolagents": 22, + "huggingface-blog": 18 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/chat_templating.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/chat_templating.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/chat_templating.md#L224-L224", + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": " 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 설명되어 있습니다. 우리는 모델 작성자에게 도구 호출 코드를 모델 간에 쉽게 전송할 수 있도록 채팅 템플릿을 이 형식과 호환되도록 만들 것을 권장합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/conceptual_guides/react.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/conceptual_guides/react.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "도구 호출을 python 코드 스니펫 형태로 생성하는 [" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/multiagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/multiagents.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "웹 브라우징은 병렬 도구 호출이 필요없는 단일 타임라인 작업이므로, json 도구 호출 방식이 적합합니다. 따라서" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 8, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L9-L10", + "line": 9, + "endLine": 10, + "excerpt": " 두 방식의 핵심 차이점은 '액션을 지정하고 실행'하는 방식에 있습니다: 코드 생성 vs 구조화된 도구 호출." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/index.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/index.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "는 도구 호출이나 계산 수행을 위해 직접 코드를 작성합니다 (\"코드 작성용 에이전트\"와는 반대 개념). 이를 통해 함수 중첩, 루프, 조건문 등을 자연스럽게 조합할 " + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/reference/agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/reference/agents.md#L13-L13", + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "]를 상속받으며, 이는 하나의 생각과 하나의 도구 호출 및 실행으로 구성된 여러 단계를 수행할 수 있음을 의미합니다. 이 개념 가이드에서 더 자세히 알아보세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "도구 호출이 실패하면 메모리에 로깅된 오류 추적이 llm이 도구를 역설계하여 오류를 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 왜 그렇게 많은 무거운 작업을 맡" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L14-L14", + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "으며, 대부분의 오류는 단순한 \"llm의 실수\" 유형으로, llm이 다음 단계에서 더 나은 코드나 도구 호출을 작성하여 스스로 교정합니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/memory.md#L100-L101", + "line": 100, + "endLine": 101, + "excerpt": "이 기능은 도구 호출에 오랜 시간이 걸리는 경우에 유용합니다. 에이전트를 한 단계씩 실행하면서 각 단계에서 메모리를 업데이트할 수 있습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md#L153-L153", + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "는 openai chat completions api와 동일한 도구 호출 인터페이스를 구현하며, 이는 추론 공급자 및 커뮤니티의 확립된 표준입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "루프를 돌면서 각 단계마다 새로운 동작(action)을 수행합니다.(함수 형태로 정의된 사전 지정 도구 호출 등). 그런 다음 관찰(observe) 결과를 통해 주어진 작업을 해결하기에 충분한 상태에 도달했다고 판단될 때까지 반복합니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L67-L67", + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "uest scoped streams) - 특정 요청에 연결된 임시 sse 스트림. 비디오 생성처럼 도구 호출에 시간이 오래 걸릴 때 진행 상황 업데이트를 전송하는 데 유용합니다. 또한 서버가 사용자에게 추가 정보 요청(elicitation)을 하거나 샘플링 요" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 목록에서 필요한 도구를 선택하고, json 형식으로 호출을 생성하는 방식으로 동작합니다. 이러한 도구 호출 방식은 openai의" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L453-L453", + "line": 453, + "endLine": 453, + "excerpt": "로 끝나는 메시지로 표시), 채팅에 도구 호출을 추가하고, 도구를 호출한 다음, 도구 결과를 채팅에 추가하고 다시 생성해야 합니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "도구 호출 (tool call)" + } + ] + }, + { + "korean": "툴 콜링", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, 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"transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L354-L354", + "line": 354, + "endLine": 354, + "excerpt": "이 없는 데이터로부터 모델이 스스로 학습 목표를 정의하여 학습하는 머신러닝 기법의 한 종류입니다. 비지도 학습이나 지도 학습과 달리, 학습 과정 자체는 감독 방식 되지만, 라벨이 명시적으로 주어지는 것은 아닙니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bert.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "다른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "인공지능 분야에서는 대규모의 데이터와 모델 용량을 갖춘 비지도 학습의 조합이 표현 학습과 통계적 생성에서 주요한 발전을 이끌어냈습니다. 생명 과학에서는 시퀀싱 기술의 성장이 예상되며, 자연 시퀀스 다양성에 대한 전례 없" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/language_modeling.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": " 않다는 것입니다. 다음 단어 자체가 레이블입니다. (이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md#L87-L88", + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "비지도학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "validation": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 39, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 17, + "documentCount": 11 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 7, + "documentCount": 2 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 15, + "documentCount": 6 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "검증", + "occurrences": 39, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": 17, + "smolagents": 7, + "huggingface-blog": 15 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L209-L209", + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "델을 많은 작은 테스트 가능한 구성 요소로 분해하고 각각에 대해 forward pass를 실행하여 검증합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L237-L237", + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "을 생성하는 상위 모델의 디코딩 전략을 수정한 것입니다. 주 모델은 단일 전방 통과로 후보 토큰을 검증함으로써 디코딩 과정을 가속화합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L9-L9", + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다. imagenet-cn, flicker30k-cn, coco-cn을 포함한 여러 작업에서 새로운 최고 성능을 달성했으며, 거의 모든 작업에서 c" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deepseek_v3.md#L23-L24", + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "론과 비용 효율적인 훈련을 달성하기 위해, deepseek-v3는 deepseek-v2에서 철저히 검증된 multi-head latent attention(mla) 및 deepseekmoe 아키텍처를 채택했습니다. 나아가 deepseek-v3는 로드 밸런" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "p-mixer를 시계열에 적용하는 데 따르는 과제를 보여주고, 정확도를 향상시키기 위해 경험적으로 검증된 구성 요소들을 도입합니다. 여기에는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/run_scripts.md#L199-L199", + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "은 훈련 및 검증 파일의 경로를 지정합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L53-L54", + "line": 53, + "endLine": 54, + "excerpt": ". 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 시간을 들이기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 검증할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L192-L192", + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L122-L122", + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "검증 및 평가 데이터 분할을 할 때, 데이터 누출(data leakage)을 방지하기 위해 동일한 그룹 / 장면의 영상 클립을 사용하지 않아야 합니다. 이 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L71-L71", + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "검증 데이터의 첫 200개 항목을 불러와 데이터세트의 특성을 확인해 보겠습니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L392-L393", + "line": 392, + "endLine": 393, + "excerpt": "est-sugar는 테스트가 보여지는 형태를 개선하고, 진행 상황 바를 추가하며, 실패한 테스트와 검증을 즉시 표시하는 플러그인입니다. 설치하면 자동으로 활성화됩니다." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/web_browser.md#L212-L212", + "line": 212, + "endLine": 212, + "excerpt": "ui 테스트 및 검증" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/guided_tour.md#L44-L44", + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "안정성: 환각이 적고, 출력이 구조화되고 검증됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L41-L41", + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "로 검토할 때 비효율적입니다. 여러 플랫폼에서 검색을 반복하고, 메타데이터를 추출하며 정보를 교차 검증하는 과정은 스크립트를 통한 자동화를 필요로 하게 됩니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L61-L61", + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "사고 검증 가능: 에이전트가 가설을 세우고 검증(test) 할 수 있어 액션에 더 큰 유연성을 확보 가능" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L123-L123", + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "장했습니다. 이는 “운 좋은 추측” 가능성을 제거하고 핵심 추론(추론의 재현성) 및 일반화 능력을 검증하기 위함입니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L213-L213", + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": "openai gpt oss는 amd instinct 하드웨어에서 검증되었으며," + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 7, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "것은 개발자들에게 공통적인 고민거리입니다. 모델이 실제 환경에서 얼마나 잘 작동할지 어떻게 정확히 검증할 수 있을까요?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L361-L362", + "line": 361, + "endLine": 362, + "excerpt": " 중요한 가치를 훼손하기는 더 어려워진다. 오픈 개발에 내재된 투명성은 공동체가 에이전트의 행동을 검증하고, 개발이 공공의 이익에 부합하도록 유지하게 만드는 자연스러운 책임성을 제공한다. 에이전트가 점점 더 정교해지고 사회적 영향력이 커질수록, 이러한 개" + } + ] + }, + { + "korean": "밸리데이션", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "유효성 검사", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "vanishing gradient": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "no-match", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + 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"https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "일부로 저장하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, llava와 같은 비전-언어 모델에서 토크나이저를 가져오면," + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/chameleon.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "니다. paligemma는 siglip 비전 인코더와 gemma 언어 인코더로 구성된 3b 규모의 비전-언어 모델로, 두 인코더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-10-pi0-fast.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된" + } + ] + }, + { + "korean": "시각언어 모델", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "vocabulary": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 72, + "documentCount": 21, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 70, + "documentCount": 19 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "어휘", + "occurrences": 70, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": 68, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/community.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/community.md#L37-L37", + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "cord 데이터 세트로 allenai에서 사전훈련된 scibert 모델의 어휘를 늘리고 파이프라인을 구축하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/generation_strategies.md#L70-L70", + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": " top-k 샘플링 및 top-p 샘플링과 같은 디코딩 전략을 활성화합니다. 이러한 전략들은 전체 어휘에 대한 확률 분포에서 다음 토큰을 선택하며, 전략별로 특정 조정이 적용됩니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "구조(bpe, sentencepiece 등)에 구애받지 않고 어휘에 새로운 토큰을 추가합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도 파라미터 수가 크게 증가하지 않도록 합니다. 두 번째는 계층 간 파라미터 공유(cro" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "어휘(vocabulary) v2에서는 학습 데이터로부터 구축된 128k 크기의 새로운 어휘를 사용하도록 토크나이저가 변경되었습니다. gpt2 기반 토크나이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "exaone 4.5는 exaone 4.0을 기반으로 몇 가지 핵심 개선 사항을 적용했습니다. 어휘 크기를 153,600으로 확장했으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 256k 토큰까지 지원합니다. 또한 mtp(multi-token prediction) 메커" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone_moe.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "남어의 총 6개 언어를 공식 지원하며, 새로 디자인된 superbpe 기반 토크나이저와 150k의 어휘 크기를 통해 토큰 효율을 약 30% 향상했습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt_neox_japanese.md#L22-L22", + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "학습되었습니다. 일본어는 많은 어휘와 히라가나, 가타카나, 한자의 조합으로 이루어진 독특한 언어입니다. 이러한 일본어의 독특한 구조를 해결하기 위해 특수 서브워드 토크나이저를 사용했습니다" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/mistral.md#L35-L35", + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "바이트 폴백(byte-fallback) bpe 토크나이저: 문자들이 절대 어휘 목록 외의 토큰으로 매핑되지 않도록 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/roberta.md#L49-L49", + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "바이트 수준 bpe 어휘: 문자를 단위로 하지 않고 바이트 단위로 bpe를 적용하여 유니코드 문자를 더 유연하게 처리할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저장된 체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/asr.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/asr.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/asr.md#L130-L130", + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "니다. wav2vec2 토크나이저는 대문자 문자에 대해서만 훈련되어 있으므로 텍스트가 토크나이저의 어휘와 일치하는지 확인해야 합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/translation.md#L93-L93", + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L26-L27", + "line": 26, + "endLine": 27, + "excerpt": "이와 대조적으로, 제로샷 또는 개방형 어휘(open vocabulary) 이미지 분류 모델은 일반적으로 대규모 이미지 데이터와 해당 설명에 대해 학습된 멀티모달(multimodal) 모델입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L24-L26", + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "다른 방식을 사용하는 owl-vit 모델로 제로샷 객체 탐지가 가능합니다. owl-vit는 개방형 어휘(open-vocabulary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L963-L966", + "line": 963, + "endLine": 966, + "excerpt": "로 테스트하면 상당한 커버리지를 얻을 수 있습니다. 이러한 모델은 최소한의 레이어 수(예: 2), 어휘 크기(예: 1000) 등의 요소만 가집니다. 그런 다음" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "occurrences": 44, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tokenizer_summary.md#L66-L70", + "line": 66, + "endLine": 70, + "excerpt": "뭉치에 대해서는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 공백 및 구두점 토큰화는 일반적으로 매우 큰 어휘(사용된 모든 고유 단어와 토큰 집합)을 생성합니다. 예를 들어, transformer xl은 공백 및 구두점 토큰화를 사용해 어휘(vocabulary)" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/rag.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/rag.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/rag.md#L146-L147", + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "[!tip] 단순성과 속도를 위해 어휘 검색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. " + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L129-L129", + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "터셋 재활용: 현재 검색 데이터셋의 약 50%는 qa 데이터셋을 재활용한 것으로, 질문과 문맥 간 어휘 중복이 심해 키워드 매칭에 의존하는 모델이 진정한 의미 이해를 하는 모델보다 유리해지는 등의 문제가 발생할 수 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "어휘 사전", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L206-L206", + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "토큰은 단어이거나 서브 워드(subword)입니다. 예를 들어, \"vram\"은 모델의 어휘 사전에 없는 단어이기 때문에 \"v\", \"ra\", \"m\"으로 나뉘었습니다. 이 토큰들이 개별 단어가 아니라 같은 단어의 일부임을 나타내기 위해 \"ra\"와 \"m" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L36-L36", + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + } + ] + } + ] + }, + "waveform": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 2, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "웨이브폼", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quicktour.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quicktour.md#L112-L112", + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "열을 호출하면 자동으로 오디오 파일을 가져와서 리샘플링합니다. 첫 4개 샘플에서 원시 웨이브폼 배열을 추출하고 파이프라인에 리스트로 전달하세요:" + } + ] + }, + { + "korean": "음성 파형", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "파형", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md#L23-L23", + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "로 입력 데이터에 클래스 레이블 출력을 할당합니다. 유일한 차이점은 텍스트 입력 대신 원시 오디오 파형이 있다는 것입니다. 오디오 분류의 실제 적용 분야에는 화자의 의도 파악, 언어 분류, 소리로 동물 종을 식별하는 것 등이 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "weight": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 219, + "documentCount": 57, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 211, + "documentCount": 53 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 4 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "가중", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L126-L126", + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "] 메소드를 맞춤 설정하여 가중 손실을 사용하려는 경우:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md#L126-L126", + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "새로 고침을 위한 저자원 솔루션이 존재할 때 서버 푸시 스트림 사용은 공개 배포에 상당한 복잡성을 가중시킵니다." + } + ] + }, + { + "korean": "가중치", + "occurrences": 213, + "documentCount": 54, + "bySource": { + "transformers": 207, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 6 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 23, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L96-L109", + "line": 96, + "endLine": 109, + "excerpt": "☐ 모델 가중치를 허브에 업로드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/cache_explanation.md#L77-L77", + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "형태의 어텐션 가중치를 생성합니다. 현재와 과거 kv 쌍이 본질적으로 결합해 어텐션 점수를 계산하며, 모델이 이전 문맥과 현재 입력을 인식하도록 보장합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/conversations.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/conversations.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/conversations.md#L238-L244", + "line": 238, + "endLine": 244, + "excerpt": "델을 압축하는 \"양자화(quantization)\" 방법을 사용할 수도 있습니다. 이 방법은 모델의 가중치를 손실 압축하여 각 파라미터를 8비트, 4비트 또는 그 이하로 줄일 수 있습니다. 특히 4비트에서 모델의 출력이 부정적인 영향을 받을 수 있지만, 더 " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/custom_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/custom_models.md#L196-L198", + "line": 196, + "endLine": 198, + "excerpt": "하는 모든 메소드를 사용할 수 있습니다. 다음 섹션에서 두 번째 메소드를 사용해 모델 코드와 모델 가중치를 업로드하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 모델 내부에 사전 훈련된 가중치를 로드해 보겠습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/debugging.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/debugging.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "]는 모델에 후크를 삽입하여 각 forward 호출 직후에 입력 및 출력 변수 및 해당 모듈의 가중치를 테스트합니다. 활성화나 가중치의 최소한 하나의 요소에서" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "occurrences": 24, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/deepspeed.md#L105-L105", + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/fsdp.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/fsdp.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "를 래핑하여 적용됩니다. 래핑은 일반적으로 중첩 방식으로 적용되며 각각 순방향으로 지나간 후 전체 가중치를 삭제하여 다음 레이어에서 사용할 메모리를 절약합니다. 자동 래핑 정책은 이를 구현하는 가장 간단한 방법이며 코드를 변경할 필요가 없습니다. trans" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L160-L160", + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "ransfer learning)의 한 형태로, 사전 학습된 (pretrained) 모델을 사용하여 가중치를 고정(freeze)하고, 출력층을 새롭게 추가된 모델 헤드로 교체한 뒤, 해당 모델 헤드를 목표 데이터셋에 맞게 학습시키는 방식입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/how_to_hack_models.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "가중치를" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/generation_utils.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/internal/generation_utils.md#L42-L42", + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "occurrences": 26, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 가중치 행렬과 벡터의 집합으로 보고, 텍스트 입력을 벡터의 시퀀스로 본다면, 대규모 언어 모델의 메모리 요구사항을 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이어지는 내용" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/optimizer_schedules.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "미세 조정된 모델에 사용할 수 있는 가중치 감쇠가 적용된 옵티마이저" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/main_classes/quantization.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "양자화 기법은 가중치와 활성화를 8비트 정수(int8)와 같은 더 낮은 정밀도의 데이터 타입으로 표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/albert.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "트랜스포머 계층마다 별도의 파라미터를 학습하는 대신, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 가중치 수를 더욱 줄입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/auto.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/bart.md#L60-L60", + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "facebook/bart-large-cnn 가중치를 로드하는 모델은" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L26-L26", + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "0이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치는 이 https url에서 공개합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ion using text and image prompts 논문에서 제안했습니다. clipseg는 가중치가 고정된 clip 모델에 최소한의 디코더를 결합하여 제로샷 및 원샷 이미지 분할을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/code_llama.md#L96-L96", + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/cohere.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/cohere.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "연구 및 평가를 위해 huggingface에서 사용 가능한 모델 가중치" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/deberta.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/esm.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩니다. transformer 단백질" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gemma3.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여, 큰 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대한 더 자세한 내용은 양자화 개요를 참고하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용할 수 있는 더 많은 양자화 백엔드에 대해서는 quantization 개요를 참조" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/jamba.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/jamba.md#L80-L80", + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를 참고하세" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "llama 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama2.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "온라인 가중치의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama3.md#L46-L46", + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때, 온라인 가중치의" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/llama4.md#L313-L314", + "line": 313, + "endLine": 314, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 바꿔 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대해서는 양자화 개요를 참조하세요. 현재는 fbgemm과 l" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/patchtst.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/patchtst.md#L31-L36", + "line": 31, + "endLine": 36, + "excerpt": "트랜스포머의 입력 토큰으로 사용 (ii) 각 채널이 모든 시리즈에 걸쳐 동일한 임베딩과 트랜스포머 가중치를 공유하는 단일 단변량 시계열을 포함하는 채널 독립성. 패칭 설계는 자연스럽게 세 가지 이점을 가집니다: - 지역적 의미 정보가 임베딩에 유지됩니다; " + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다. 이 토큰은 s" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vit.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/vit.md#L47-L47", + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "고로, 우리는 ross wightman의 timm 라이브러리에서 jax에서 pytorch로 변환된 가중치를 다시 변환했습니다. 모든 공로는 그에게 돌립니다!" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_memory_anatomy.md#L88-L88", + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "모델을 로드합니다. 모델의 가중치를 직접 gpu에 로드해서 가중치만이 얼마나 많은 공간을 차지하는지 확인할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/models.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "occurrences": 21, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/models.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "]를 호출하여 hugging face hub에 저장된 모델의 가중치와 구성을 다운로드하고 로드하세요." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/peft.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/peft.md#L43-L43", + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "ransformers는 기본적으로 일부 peft 방법을 지원하며, 로컬이나 hub에 저장된 어댑터 가중치를 가져오고 몇 줄의 코드만으로 쉽게 실행하거나 훈련할 수 있습니다. 다음 방법을 지원합니다:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L137-L137", + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "가중치와 편향의 열 방향 분할." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_train_gpu_many.md#L18-L18", + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "단일 gpu에서의 훈련이 너무 느리거나 모델 가중치가 단일 gpu의 메모리에 맞지 않는 경우, 다중-gpu 설정을 사용합니다. 단일 gpu에서 다중 gpu로 전환하기 위해서는 작업을 분산해야 합니다. 데" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/philosophy.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/philosophy.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저장된 체크포인트에서 제공" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/pipeline_tutorial.md#L104-L104", + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "를 지정해서 🤗 accelerate가 모델 가중치를 어떻게 로드하고 저장할지 자동으로 결정하도록 할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/awq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "activation-aware weight quantization (awq)은 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "occurrences": 9, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 다시 변환하고, 이들을 합산하여 fp16으로 가중치를 반환합니다. 이렇게 하면 이상치 값이 모델 성능에 미치는 저하 효과를 줄일 수 있습니다. 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/eetq.md#L19-L19", + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "eetq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 ten" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/gptq.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/quantization/quanto.md#L28-L28", + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "가중치 양자화 (" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/serialization.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/serialization.md#L79-L79", + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "의 예제는 🤗 hub에서 체크포인트를 내보내는 것을 설명합니다. 로컬 모델을 내보낼 때에는 모델의 가중치와 토크나이저 파일을 동일한 디렉토리(" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "는 증류 손실의 중요도에 가중치를 줍니다. 이 예제에서는" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L169-L169", + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "위 경고는 우리가 일부 가중치(예:" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L953-L956", + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": "무거운 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/trainer.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/trainer.md#L48-L48", + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "그레이디언트를 기반으로 가중치를 업데이트합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/training.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/training.md#L90-L91", + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "사전 훈련된 가중치 중 일부가 사용되지 않고 일부 가중치가 무작위로 표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/troubleshooting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/troubleshooting.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/troubleshooting.md#L40-L40", + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "인스턴스는 외부 연결에 대한 방화벽으로 차단되어 연결 오류가 발생할 수 있습니다. 스크립트가 모델 가중치나 데이터를 다운로드하려고 할 때, 다운로드가 중단되고 다음 메시지와 함께 시간 초과됩니다:" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md#L15-L15", + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-22-smolvla.md#L62-L62", + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "습 가능한 오픈소스·소형·고효율 vla 모델을 제공함으로써 이 격차를 줄이고자 합니다. 또한 모델 가중치뿐 아니라 매우 저렴한 오픈소스 하드웨어를 함께 활용할 수 있도록 함으로써, smolvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성" + } + ] + }, + { + "korean": "비중", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 1 + }, + "documents": [ + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md#L117-L117", + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "ath 서브셋에서 qwen 파생 모델들이 다수 상승하면서, 전체 리더보드 상위권에서도 파생 모델의 비중이 크게 늘어났습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "연결 강도", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "웨이트", + "occurrences": 1, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md#L22-L24", + "line": 22, + "endLine": 24, + "excerpt": "exaone 4.5 모델은 lg ai연구원에서 공개한 최초의 오픈 웨이트(open-weight) 비전-자연어 모델(vision-language model)입니다. 전용 비전 인코더를 기존 개발된 exaone 4.0 프레임워크" + } + ] + }, + { + "korean": "중요도", + "occurrences": 2, + "documentCount": 1, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md#L55-L55", + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "값으로 나누는데, 이 매개변수는 각 소프트 타겟의 중요도를 조절하는 역할을 합니다. 매개변수" + } + ] + } + ] + }, + "word embedding": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": false, + "status": "matched", + "occurrences": 5, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 5, + "documentCount": 2 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 0, + "documentCount": 0 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "단어 벡터", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "단어 임베딩", + "occurrences": 3, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L505-L505", + "line": 505, + "endLine": 505, + "excerpt": "단어 임베딩 행렬이 연결되지 않았습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L340-L340", + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "하위 분야로, 원시 데이터로부터 의미 있는 표현을 학습하는 데 중점을 둡니다. 대표적인 기법으로는 단어 임베딩, 오토인코더(autoencoder), 생성적 적대 신경망(gan) 등이 있습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "워드 임베딩", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/add_new_model.md#L230-L230", + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "워드 임베딩 가져오기" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/glossary.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/glossary.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/glossary.md#L144-L144", + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": " 변환하여 더 유용한 특징(feature) 집합으로 만드는 과정입니다. 예를 들어, 원시 텍스트를 워드 임베딩으로 변환하거나 이미지나 비디오 데이터에서 윤곽선이나 형태와 같은 중요한 특징을 추출하는 것이 있습니다." + } + ] + } + ] + }, + "workflow": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 46, + "documentCount": 14, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 6, + "documentCount": 4 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 4 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 32, + "documentCount": 6 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "워크플로", + "occurrences": 6, + "documentCount": 4, + "bySource": { + "transformers": 1, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 4 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/installation.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/installation.md#L172-L172", + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "] 워크플로를 활용하세요." + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L3-L4", + "line": 3, + "endLine": 4, + "excerpt": "급 사용법을 소개합니다. 특히 사용자와의 상호작용을 통한 계획 생성, 계획 수정, 그리고 에이전트 워크플로에서의 메모리 보존을 위한 human-in-the-loop (hitl) 접근 방식을 중점적으로 설명합니다. 예제는" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L75-L75", + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "“현재 과제를 효율적으로 해결하기 위해 정말로 워크플로우의 유연성이 필요한가?” 만약 미리 정해둔 워크플로가 자주 한계를 드러낸다면, 더 많은 유연성이 필요하다는 의미입니다. 예를 들어, 서핑 여행 웹사이트에서 고객 요청을 처리하는 앱을 만든다고 가정해봅시다" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md#L52-L56", + "line": 52, + "endLine": 56, + "excerpt": "“다중 에이전트 시스템(multiagent systems)”으로 결합될 수 있는데, 한 에이전트의 워크플로가 다른 에이전트를 트리거하거나, 여러 에이전트가 공동으로 하나의 목표를 향해 협력할 수도 있다. 본 표는 smolagent 블로그 게시글을 바탕으로 하" + } + ] + }, + { + "korean": "워크플로우", + "occurrences": 38, + "documentCount": 11, + "bySource": { + "transformers": 3, + "smolagents": 7, + "huggingface-blog": 28 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md#L186-L186", + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "아래 예시는 이 워크플로우로" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L1198-L1198", + "line": 1198, + "endLine": 1198, + "excerpt": "github actions 워크플로우 작업 처리" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/async_agent.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/async_agent.md#L16-L16", + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "예시 워크플로우" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/examples/plan_customization.md#L86-L86", + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "human-in-the-loop 워크플로우 예시" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L12-L12", + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "최고의 에이전트 시스템은 가장 단순합니다: 워크플로우를 최대한 단순하게 만드세요" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md#L12-L12", + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "실행이 제대로 진행되었는지 확인하기 어렵습니다. 에이전트 워크플로우는 설계상 예측 불가능하기 때문입니다(만약 예측 가능했다면 일반적인 코드를 사용했을 것입니다)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "occurrences": 11, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md#L34-L34", + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "에이전틱 워크플로우에서 오픈 모델은 얼마나 강력할까?" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md#L107-L107", + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이 워크플로우는 hugging face mcp 서버를 활용하며, hugging face spaces를 mcp 도구로 사용하는 표준 방식입니다. 설정 페이지는 각 클라" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md#L161-L161", + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "단순하고 미리 정의된 워크플로우로 충분할 때" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 5, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L90-L90", + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "든 모델을 vla로 정의하기도 합니다. 이 정의에 따르면 vla는 ui 탐색을 수행하거나 에이전트 워크플로우에 사용될 수 있습니다. 하지만 많은 사람들은 이러한 애플리케이션이 vlm 도메인에 속한다고 믿습니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-11-02-DABStep.md#L38-L38", + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "dyen과 같은 회사에서 분석가는 일상적인 쿼리부터 창의성, 정밀성, 반복적 추론이 필요한 복잡한 워크플로우까지 다양한 문제를 해결합니다. 간단하고 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 작업을 지원할 수 있는 능력 있는 데이터 분석 에이전트에 대한 접근은 분석가가" + } + ] + }, + { + "korean": "작업 흐름", + "occurrences": 2, + "documentCount": 2, + "bySource": { + "transformers": 2, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/video_classification.md#L253-L253", + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "같은 방식의 작업 흐름을 검증과 평가 세트에도 적용할 수 있습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/testing.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/testing.md#L1226-L1226", + "line": 1226, + "endLine": 1226, + "excerpt": "이렇게 하면 ci 기능 자체에 대한 실험이 일반 작업 흐름에 방해가 되지 않습니다." + } + ] + }, + { + "korean": "작업흐름", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + }, + "zero-shot learning": { + "unsupportedVariants": [], + "showWhenUnmatched": true, + "status": "matched", + "occurrences": 58, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": { + "occurrences": 49, + "documentCount": 15 + }, + "smolagents": { + "occurrences": 1, + "documentCount": 1 + }, + "huggingface-blog": { + "occurrences": 8, + "documentCount": 3 + } + }, + "variants": [ + { + "korean": "무예시 학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + }, + { + "korean": "제로샷", + "occurrences": 58, + "documentCount": 19, + "bySource": { + "transformers": 49, + "smolagents": 1, + "huggingface-blog": 8 + }, + "documents": [ + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/altclip.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip-2.md#L20-L20", + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개의 파라미터를 가진 flamingo 모델보다 제로샷 vqav2에서 8.7% 더 높은 성능을 기록했으며, 학습 가능한 파라미터 수는 flamingo보다 54배 적습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/blip.md#L31-L31", + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "점수에서 +1.6%)와 같은 다양한 비전-언어 작업에서 최신 성과를 달성했습니다. 또한 blip은 제로샷 방식으로 비디오-언어 작업에 직접 전이될 때도 강력한 일반화 능력을 보여줍니다. 이 논문의 코드, 모델, 데이터셋은 공개되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clip.md#L21-L22", + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/clipseg.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "논문에서 제안했습니다. clipseg는 가중치가 고정된 clip 모델에 최소한의 디코더를 결합하여 제로샷 및 원샷 이미지 분할을 수행합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gpt2.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/gpt2.md#L29-L29", + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "어를 예측하도록 40gb 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 이 모델은 제로샷 설정에서 많은 다운스트림 작업을 수행할 수 있게 되었습니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/grounding-dino.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "체 탐지 모델을 텍스트 인코더로 확장하여 개방형 객체 탐지를 가능하게 합니다. 이 모델은 coco 제로샷에서 52.5 ap와 같은 놀라운 결과를 달성합니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "odel)의 향상된 버전입니다. sam-hq는 sam의 핵심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/siglip.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/siglip.md#L27-L27", + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다." + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/whisper.md#L25-L25", + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "vision)에 확장했을 때, 결과 모델은 표준 벤치마크에 잘 일반화되며, 미세 조정이 필요 없는 제로샷 전송 설정에서 이전의 완전히 지도된(fully-supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습니다. 사람과 비교하면, 이 모델은 사람의 정확도" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/xclip.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/model_doc/xclip.md#L30-L30", + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 시각-텍스트 공동 표현을 학습하는 데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" 일반화 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 새로운 언어-이미지 사전 학습 방법을 비디오 도메인으로 효과적으로 확장하는 방법은 아" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "occurrences": 2, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/prompting.md#L304-L304", + "line": 304, + "endLine": 304, + "excerpt": "위 섹션의 기본 프롬프트들은 \"제로샷(zero-shot)\" 프롬프트의 예시입니다. 이는 모델에 지시사항과 맥락은 주어졌지만, 해결책이 포함된 예시는 제공되지 않았다는 의미입니다. 지시 데이" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md#L33-L33", + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "blip-2 같은 생성 모델로 제로샷 vqa 추론을 실행하는 방법" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md", + "occurrences": 10, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_image_classification.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류" + }, + { + "id": "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "occurrences": 6, + "url": "https://github.com/huggingface/transformers/blob/f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e/docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md#L17-L17", + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지" + }, + { + "id": "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/huggingface/smolagents/blob/30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57/docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md#L175-L175", + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "작동 원리를 살펴보겠습니다. [codeagent]의 기본 프롬프트 템플릿을 예로 들어보겠습니다(제로샷 예제는 생략하고 간단히 정리했습니다)." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "occurrences": 3, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md#L24-L24", + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 텍스트를 생성하는 생성형(generative) 모델의 일종입니다. 거대 비전 언어 모델은 우수한 제로샷(zero-shot) 능력을 가지고 있으며, 일반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사" + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "occurrences": 1, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-10-20-2025-VLM.md#L92-L92", + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "테이블 정리, 식료품 포장, 상자 조립, 물체 찾기과 같은 복잡한 실제 환경 작업에서 모두 강력한 제로샷 및 미세 조정 성능을 보여줍니다." + }, + { + "id": "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md", + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "occurrences": 4, + "url": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io/blob/aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa/_posts/2025-12-01-rteb.md#L21-L21", + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "여기서 문제가 복잡해집니다. 현재 평가 기준은 공개 벤치마크에서의 모델 ‘제로샷’ 성능에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 이는 기껏해야 모델의 진정한 일반화 능력을 가늠한 것에 불과합니다. 동일한 공개 데이터셋으로 모델을 반복 평" + } + ] + }, + { + "korean": "제로샷 학습", + "occurrences": 0, + "documentCount": 0, + "bySource": { + "transformers": 0, + "smolagents": 0, + "huggingface-blog": 0 + }, + "documents": [] + } + ] + } + } +} diff --git a/scripts/usage-statistics/requirements.txt b/scripts/usage-statistics/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..07f4c7c --- /dev/null +++ b/scripts/usage-statistics/requirements.txt @@ -0,0 +1 @@ +markdown-it-py==3.0.0 diff --git a/scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py b/scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py new file mode 100644 index 0000000..3f761e9 --- /dev/null +++ b/scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py @@ -0,0 +1,308 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Update selected translation sources from pinned local Git blobs; never fetch/push.""" +from __future__ import annotations + +import argparse +from datetime import datetime, timezone +from fnmatch import fnmatchcase +from importlib.metadata import version +from pathlib import Path +import json +import re +import sys +from urllib.parse import quote + +# Also supports importlib-based tests without installing a Python package. +sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent)) +from usage_core import (RULE, blobs, canonical, compile_patterns, count_document, + digest, frontmatter, git, read_json, tree, update_records) + +ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2] +SCHEMA = 2 +ADAPTERS = {'paired-markdown': 1, 'krew-blog': 1} + + +def candidate_set(root): + entries = [t for f in read_json(root / 'data/index.json') for t in read_json(root / 'data' / f)] + options = read_json(root / 'usage/variants.json') + if options['schemaVersion'] != 1: + raise ValueError('Unsupported variants schema') + extras = {canonical(k): v for k, v in options['extraVariants'].items()} + tracked = {canonical(t) for t in options['showWhenUnmatched']} + result = {} + for entry in entries: + labels = [v for m in entry['meanings'] for v in [m['korean'], *m.get('synonyms', [])]] + labels += extras.get(canonical(entry['term']), []) + unique = {} + for label in labels: + if not isinstance(label, str) or not canonical(label): + raise ValueError('Candidate spellings must be nonempty strings') + unique.setdefault(canonical(label), label) + supported = sorted((v for k, v in unique.items() if re.search('[가-힣]', k)), key=canonical) + result[entry['term']] = { + 'variants': supported, + 'unsupportedVariants': sorted((v for v in unique.values() if v not in supported), key=canonical), + 'showWhenUnmatched': canonical(entry['term']) in tracked, + } + return result + + +def load_config(root): + config = read_json(root / 'usage/sources.json') + if config['schemaVersion'] != 1: + raise ValueError('Unsupported sources schema') + sources = {} + for source in config['sources']: + sid = source['id'] + if not re.fullmatch('[a-z0-9]+(?:-[a-z0-9]+)*', sid) or sid in sources: + raise ValueError(f'Invalid/duplicate source id: {sid}') + if source['adapter'] not in ADAPTERS: + raise ValueError(f'Unsupported adapter: {source["adapter"]}; do not parse RST/MDX as Markdown') + for repository in (source, source['original']): + if not re.fullmatch(r'https://github\.com/[\w.-]+/[\w.-]+', repository['repository']): + raise ValueError('Only public GitHub source URLs are supported') + if not re.fullmatch(r'[0-9a-f]{40}', repository['ref']): + raise ValueError('Pin each source ref to a full Git commit SHA') + for field in ('root', 'checkout'): + path = repository[field] + if not isinstance(path, str) or path.startswith(('/', '-')) or '..' in path.split('/') or '\\' in path: + raise ValueError(f'Unsafe relative {field}: {path}') + if not repository['checkout']: + raise ValueError('checkout must be a relative directory') + if not source['root']: + raise ValueError('Translation root must be explicit') + if not isinstance(source['exclude'], list) or not all(isinstance(p, str) for p in source['exclude']): + raise ValueError('exclude must be a list of path globs') + if not source['label'] or not source['community']: + raise ValueError('Source label and community are required') + sources[sid] = source + if not sources: + raise ValueError('At least one source must be registered') + return sources + + +def policy_hash(source): + # Moving a pinned revision must not invalidate unchanged document counts. + value = {**source, 'ref': None, 'original': {**source['original'], 'ref': None}} + return digest({'source': value, 'adapterVersion': ADAPTERS[source['adapter']], 'rule': RULE}) + + +def source_inventory(source, sources_dir): + inventories, commits = [], [] + for spec in (source, source['original']): + repo = sources_dir / spec['checkout'] + commit = git(repo, 'rev-parse', '--verify', spec['ref'] + '^{commit}').decode().strip() + inventories.append(tree(repo, commit, spec['root'] or '.')) + commits.append(commit) + ko_tree, en_tree = inventories + prefix = source['root'].rstrip('/') + '/' + paths = {p: sha for p, sha in ko_tree.items() if p.startswith(prefix) and p.endswith('.md')} + # Empty/mistyped roots and unsupported-only corpora fail instead of replacing old data with zeros. + if not paths: + raise ValueError(f'No Markdown translations in {source["id"]}; check root/format before removing its snapshot') + texts = blobs(sources_dir / source['checkout'], paths.values()) if source['adapter'] == 'krew-blog' else {} + documents = {} + for path, sha in sorted(paths.items()): + reason, en_path = 'paired-translation', None + extra = {} + if source['adapter'] == 'paired-markdown': + en_path = '/'.join(p for p in (source['original']['root'].strip('/'), path[len(prefix):]) if p) + if en_path not in en_tree: + reason, en_path = 'english-missing', None + else: + text = texts[sha] + fm, _ = frontmatter(text) + source_url = fm.get('source_url', '') + if not source_url.startswith('https://huggingface.co/blog/'): + match = re.search(r'https://huggingface\.co/blog/[A-Za-z0-9._~/%+-]+', text[:3000]) + source_url = match[0].rstrip('/)') if match else '' + slug = source_url.split('/blog/', 1)[-1].strip('/') if source_url else '' + en_path = next((p for p in (slug + '.md', slug.split('/')[-1] + '.md') if p in en_tree), None) + status = fm.get('translation_status', 'published') + extra = {'translationStatus': status} + if status.lower() == 'draft': + reason = 'draft' + elif not source_url or not en_path: + reason = 'english-missing' + elif '번역한 글입니다' not in text[:3500]: + reason = 'translation-notice-missing' + if any(fnmatchcase(path, pattern) for pattern in source['exclude']): + reason = 'excluded-by-config' + documents[f'{source["id"]}:{path}'] = { + 'source': source['id'], 'path': path, 'blobSha': sha, 'eligible': reason == 'paired-translation', + 'reason': reason, 'enPath': en_path, **extra, + } + return commits, documents + + +def update_source(source, previous, candidates, sources_dir, now, full=False): + commits, inventory = source_inventory(source, sources_dir) + candidate_hash = digest(candidates) + policy = policy_hash(source) + compatible = previous.get('candidateHash') == candidate_hash and previous.get('policyHash') == policy + def read_pending(pending): + contents = blobs(sources_dir / source['checkout'], (d['blobSha'] for d in pending.values())) + return {key: contents[d['blobSha']] for key, d in pending.items()} + documents, metrics = update_records(inventory, previous.get('documents', {}), compatible and not full, read_pending, candidates, now) + input_hash = digest({'config': source, 'commits': commits, 'inventory': inventory, 'candidates': candidates, 'policy': policy}) + if full: + if previous.get('inputHash') != input_hash: + raise ValueError(f'{source["id"]}: inputs changed; update before --check-full') + for key, doc in documents.items(): + old = previous['documents'][key] + if doc['counts'] != old['counts'] or doc['evidence'] != old['evidence']: + raise ValueError(f'Full recount differs: {key}') + return previous, metrics + if previous.get('inputHash') == input_hash: + return previous, metrics + state = { + 'schemaVersion': SCHEMA, 'configHash': digest(source), 'candidateHash': candidate_hash, + 'countingRuleVersion': RULE, 'policyHash': policy, 'inputHash': input_hash, + 'generatedAt': now, 'source': {**source, 'commit': commits[0], 'original': {**source['original'], 'commit': commits[1]}}, + 'documents': documents, + } + return {**state, 'snapshotId': digest(state)}, metrics + + +def checked_states(root, config, replacements=None): + states = {} + for sid in config: + path = root / 'usage/state' / f'{sid}.json' + if replacements and sid in replacements: + states[sid] = replacements[sid] + elif path.exists(): + states[sid] = read_json(path) + return states + + +def aggregate(config, states, candidates): + candidate_hash = digest(candidates) + sources, corpus = {}, {} + for sid, spec in config.items(): + state = states.get(sid) + if state: + if state['schemaVersion'] != SCHEMA or state['candidateHash'] != candidate_hash or state['configHash'] != digest(spec) or state['policyHash'] != policy_hash(spec) or state['countingRuleVersion'] != RULE: + raise ValueError(f'Stale snapshot for {sid}: update this source too; incompatible sources cannot be mixed') + if digest({k: v for k, v in state.items() if k != 'snapshotId'}) != state['snapshotId']: + raise ValueError(f'Corrupt state: {sid}') + docs = state['documents'] if state else {} + sources[sid] = { + 'label': spec['label'], 'community': spec['community'], 'repository': spec['repository'], + 'status': 'collected' if state else 'not-collected', + 'commit': state['source']['commit'] if state else None, + 'generatedAt': state['generatedAt'] if state else None, + 'snapshotId': state['snapshotId'] if state else None, + } + corpus[sid] = { + 'scanned': len(docs) if state else None, + 'included': sum(d['eligible'] for d in docs.values()) if state else None, + } + any_corpus = any((c['included'] or 0) > 0 for c in corpus.values()) + terms = {} + for term, candidate in candidates.items(): + variants, seen = [], set() + for spelling in candidate['variants']: + evidence = [] + by_source = {sid: (0 if sid in states else None) for sid in config} + for sid, state in states.items(): + for key, doc in state['documents'].items(): + count = doc['counts'].get(term, {}).get(spelling, 0) + if not doc['eligible'] or not count: + continue + if type(count) is not int or count < 1: + raise ValueError(f'Invalid count: {key}') + item = doc['evidence'][term][spelling] + url = f'{sources[sid]["repository"]}/blob/{sources[sid]["commit"]}/{quote(doc["path"], safe="/")}#L{item["line"]}-L{item["endLine"]}' + evidence.append({'id': key, 'source': sid, 'path': doc['path'], 'occurrences': count, 'url': url, **item}) + by_source[sid] += count + seen.add(key) + variants.append({'korean': spelling, 'occurrences': sum(v or 0 for v in by_source.values()), 'documentCount': len(evidence), 'bySource': by_source, 'documents': evidence}) + by_source = {sid: { + 'occurrences': sum(v['bySource'][sid] or 0 for v in variants) if sid in states else None, + 'documentCount': sum(k.startswith(sid + ':') for k in seen) if sid in states else None, + } for sid in config} + total = sum(v['occurrences'] for v in variants) + status = 'unsupported' if not variants else ('not-collected' if not any_corpus else ('matched' if total else 'no-match')) + terms[term] = {**{k: v for k, v in candidate.items() if k != 'variants'}, 'status': status, + 'occurrences': total, 'documentCount': len(seen), 'bySource': by_source, 'variants': variants} + inputs = {'config': config, 'candidateHash': candidate_hash, 'states': {sid: s['snapshotId'] for sid, s in states.items()}, 'rule': RULE} + return {'schemaVersion': SCHEMA, 'snapshotId': digest(inputs), 'countingRuleVersion': RULE, + 'candidateHash': candidate_hash, 'generatedAt': max((s['generatedAt'] for s in states.values()), default=None), + 'sources': sources, 'corpus': corpus, 'terms': terms} + + +def rendered_outputs(root, config, states, summary): + lines = ['# 번역 표기 통계 — 스캔 기록', '', f'스냅샷: {summary["snapshotId"]}', f'집계 규칙: {RULE}', '', + '한국어 문자열의 단순 출현 수이며 영문 용어와의 번역 대응·선호도를 뜻하지 않는다.', + '미수집 출처는 0회가 아니다. 원격 최신 문서가 아니라 아래 고정 커밋을 사용했다.', + '자세한 규칙과 출처 추가 절차: docs/usage-statistics/.', '', '## 소스별 기준', ''] + for sid, source in config.items(): + state = states.get(sid) + if not state: + lines.append(f'- {source["label"]}: 미수집') + continue + info = state['source'] + original = info['original'] + lines += [f'- {source["label"]}: [{info["commit"]}]({info["repository"]}/tree/{info["commit"]}), 집계 {state["generatedAt"]}', + f' - 영문 대응: [{original["commit"]}]({original["repository"]}/tree/{original["commit"]})'] + lines += ['', '## 문서 목록', '', '| 소스 | 문서 | 포함 | 이유 | 마지막 본문 집계(UTC) |', '| --- | --- | --- | --- | --- |'] + for sid, state in states.items(): + for doc in state['documents'].values(): + source = state['source'] + url = f'{source["repository"]}/blob/{source["commit"]}/{quote(doc["path"], safe="/")}' + path = doc['path'].replace('|', '\\|') + lines.append(f'| {sid} | [{path}]({url}) | {"포함" if doc["eligible"] else "제외"} | {doc["reason"]} | {doc["countedAt"] or "—"} |') + json_text = lambda value: json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2) + '\n' + return {**{root / 'usage/state' / f'{sid}.json': json_text(state) for sid, state in states.items()}, + root / 'public/usage/term-usage.json': json_text(summary), root / 'public/usage/scanned.md': '\n'.join(lines) + '\n'} + + +def run(root, sources_dir, selected=None, check_full=False, aggregate_only=False): + config, candidates = load_config(root), candidate_set(root) + selected = selected if selected is not None else list(config) + if set(selected) - set(config): + raise ValueError(f'Unknown source ids: {set(selected) - set(config)}') + states = checked_states(root, config) + metrics, replacements = {}, {} + now = datetime.now(timezone.utc).isoformat(timespec='seconds') + if not aggregate_only: + for sid in selected: + replacements[sid], metrics[sid] = update_source(config[sid], states.get(sid, {}), candidates, sources_dir, now, check_full) + states.update(replacements) + states = {sid: states[sid] for sid in config if sid in states} + summary = aggregate(config, states, candidates) # Fail before any writes, including stale unselected sources. + outputs = rendered_outputs(root, config, states, summary) + if check_full: + if any(not p.exists() or p.read_text(encoding='utf8') != content for p, content in outputs.items()): + raise ValueError('Published outputs differ; run update or --aggregate-only first') + return {'fullCheck': 'passed', 'sources': metrics} + staged = [] + for path, content in outputs.items(): + if path.exists() and path.read_text(encoding='utf8') == content: + continue + path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + temporary = path.with_suffix(path.suffix + '.tmp') + temporary.write_text(content, encoding='utf8') + staged.append((temporary, path)) + # One writer at a time. Each file is atomic, not the whole set; build validates cross-file integrity. + for temporary, path in staged: + temporary.replace(path) + return {'snapshotId': summary['snapshotId'], 'filesChanged': len(staged), 'sources': metrics, + 'terms': len(summary['terms']), 'matched': sum(t['status'] == 'matched' for t in summary['terms'].values())} + + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__) + parser.add_argument('--sources-dir', type=Path, default=ROOT.parent, help='Parent of configured local checkout directories') + parser.add_argument('--source', action='append', help='Update only this source; repeat to select several') + mode = parser.add_mutually_exclusive_group() + mode.add_argument('--check-full', action='store_true', help='Read-only full recount of selected sources and output validation') + mode.add_argument('--aggregate-only', action='store_true', help='Rebuild public output from compatible committed states; no source repositories needed') + args = parser.parse_args() + if version('markdown-it-py') != '3.0.0': + raise ValueError('Install scripts/usage-statistics/requirements.txt for the pinned parser') + print(json.dumps(run(ROOT, args.sources_dir.resolve(), args.source, args.check_full, args.aggregate_only))) + + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/scripts/usage-statistics/usage_core.py b/scripts/usage-statistics/usage_core.py new file mode 100644 index 0000000..d429990 --- /dev/null +++ b/scripts/usage-statistics/usage_core.py @@ -0,0 +1,155 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Shared, versioned prose matching; source adapters must not change these rules.""" +from __future__ import annotations + +import hashlib +import json +import re +import subprocess +import unicodedata +from collections import Counter + +from markdown_it import MarkdownIt +RULE = 'ko-surface-v2.1' +MD = MarkdownIt('commonmark', {'html': True}).enable('table') + + +def canonical(value): + return re.sub(r'\s+', ' ', unicodedata.normalize('NFC', value).lower()).strip() + + +def digest(value): + return hashlib.sha256(json.dumps(value, sort_keys=True, ensure_ascii=False).encode()).hexdigest() + + +def read_json(path): + return json.loads(path.read_text(encoding='utf8')) + + +def git(repo, *args): + return subprocess.check_output(['git', '-C', str(repo), *args]) + + +def tree(repo, commit, *paths): + result = {} + for record in git(repo, 'ls-tree', '-r', '-z', '--full-tree', commit, '--', *paths).split(b'\0'): + if not record: + continue + metadata, name = record.split(b'\t', 1) + mode, kind, sha = metadata.decode().split() + if kind == 'blob' and mode in ('100644', '100755'): + result[name.decode('utf8')] = sha + if not result: + raise ValueError(f'Empty source inventory: {repo}') + return result + + +def blobs(repo, shas): + """Read an explicit set of blobs in one Git process; missing blobs fail the run.""" + shas = sorted(set(shas)) + if not shas: + return {} + raw = subprocess.check_output(['git', '-C', str(repo), 'cat-file', '--batch'], input=('\n'.join(shas) + '\n').encode()) + offset, result = 0, {} + for requested in shas: + end = raw.index(b'\n', offset) + header = raw[offset:end].decode().split() + if len(header) != 3 or header[0] != requested or header[1] != 'blob': + raise ValueError(f'Unreadable blob: {requested}') + length = int(header[2]) + result[requested] = raw[end + 1:end + 1 + length].decode('utf8', errors='strict') + offset = end + length + 2 + return result + + +def frontmatter(text): + match = re.match(r'\A---\s*\n(.*?)\n---\s*(?:\n|$)', text, re.S) + if not match: + return {}, text + values = {} + for line in match[1].splitlines(): + item = re.match(r'^([\w-]+):\s*(.*?)\s*$', line) + if item: + values[item[1]] = item[2].strip('\"\'') + # Blank lines preserve source line numbers. + return values, '\n' * match[0].count('\n') + text[match.end():] + + +def blocks(text): + """Prose only; excluded inline content is a boundary, not an empty string.""" + _, text = frontmatter(text) + text = re.sub(r'', lambda m: '\n' * m[0].count('\n'), text, flags=re.S) + text = re.sub(r'\[\[[^\]\n]+\]\]', '', text) + text = re.sub(r'^\s*\[!(?:TIP|NOTE|WARNING|IMPORTANT|CAUTION)\]\s*', '', text, flags=re.M) + lines = text.splitlines() + result = [] + enclosing = [0, 1] + for token in MD.parse(text): + if token.map: + enclosing = token.map + if token.type != 'inline': + continue + start, end = token.map or enclosing + parts = [] + for child in token.children or []: + if child.type == 'text': + parts.append(child.content) + elif child.type in ('softbreak', 'hardbreak'): + parts.append(' ') + elif child.type in ('code_inline', 'image', 'html_inline'): + parts.append('\0') + # URL targets are absent from text nodes. Exclude literal URLs and API directives. + prose = re.sub(r'https?://[^\s\0]+', '\0', ''.join(parts)) + if prose.lstrip().startswith(('[[', '[autodoc]', '[[')): + continue + for part in prose.split('\0'): + if canonical(part): + result.append({'text': canonical(part), 'display': re.sub(r'\s+', ' ', part).strip(), 'line': start + 1, 'endLine': max(start + 1, end), 'raw': '\n'.join(lines[start:end])}) + return result + + +def compile_patterns(candidates): + result = {} + for term, entry in candidates.items(): + mapping = {canonical(v): v for v in entry['variants']} + if mapping: + choices = sorted(mapping, key=lambda v: (-len(v), v)) + result[term] = (re.compile('|'.join(re.escape(v) for v in choices)), mapping) + return result + + +def count_document(text, patterns): + counts, evidence = {}, {} + for block in blocks(text): + for term, (pattern, mapping) in patterns.items(): + for match in pattern.finditer(block['text']): + label = mapping[match[0]] + counts.setdefault(term, {})[label] = counts.get(term, {}).get(label, 0) + 1 + if label not in evidence.setdefault(term, {}): + # Anchor the containing paragraph/table, not a guessed exact character line. + excerpt = block['text'][max(0, match.start() - 55):match.end() + 85] + evidence[term][label] = {'line': block['line'], 'endLine': block['endLine'], 'excerpt': excerpt} + return counts, evidence + + +def update_records(documents, previous, compatible, read_texts, candidates, counted_at): + records, metrics = {}, Counter() + patterns = compile_patterns(candidates) + pending = {} + for key, doc in documents.items(): + old = previous.get(key) + if not doc['eligible']: + records[key] = {**doc, 'counts': {}, 'evidence': {}, 'countedAt': None} + metrics['excluded'] += 1 + elif compatible and old and old['eligible'] and old['blobSha'] == doc['blobSha']: + records[key] = {**doc, 'counts': old['counts'], 'evidence': old['evidence'], 'countedAt': old['countedAt']} + metrics['reused'] += 1 + else: + pending[key] = doc + texts = read_texts(pending) + for key, doc in pending.items(): + counts, evidence = count_document(texts[key], patterns) + records[key] = {**doc, 'counts': counts, 'evidence': evidence, 'countedAt': counted_at} + metrics['recounted'] += 1 + metrics['deleted'] = len(set(previous) - set(documents)) + return dict(sorted(records.items())), dict(metrics) diff --git a/scripts/usage-statistics/validate-usage-data.mjs b/scripts/usage-statistics/validate-usage-data.mjs new file mode 100644 index 0000000..0f57152 --- /dev/null +++ b/scripts/usage-statistics/validate-usage-data.mjs @@ -0,0 +1,143 @@ +import assert from 'node:assert/strict' +import { createHash } from 'node:crypto' +import { existsSync, readFileSync } from 'node:fs' + +const path = p => new URL(`../../${p}`, import.meta.url) +const read = p => JSON.parse(readFileSync(path(p), 'utf8')) +// Python sorts Unicode code points, not JavaScript UTF-16 code units. +const compare = (a, b) => { + const left = [...a].map(c => c.codePointAt(0)), right = [...b].map(c => c.codePointAt(0)) + for (let i = 0; i < Math.min(left.length, right.length); i++) { + if (left[i] !== right[i]) return left[i] - right[i] + } + return left.length - right.length +} +// Same canonical JSON as Python json.dumps(sort_keys=True, ensure_ascii=False). +const stable = v => Array.isArray(v) ? `[${v.map(stable).join(', ')}]` + : v !== null && typeof v === 'object' ? `{${Object.keys(v).sort(compare).map(k => `${JSON.stringify(k)}: ${stable(v[k])}`).join(', ')}}` : JSON.stringify(v) +const hash = v => createHash('sha256').update(stable(v)).digest('hex') +// Match Python str whitespace, including NEL/control separators but excluding BOM. +const normalized = v => v.normalize('NFC').toLowerCase().replace(/[\u0009-\u000d\u001c-\u0020\u0085\u00a0\u1680\u2000-\u200a\u2028\u2029\u202f\u205f\u3000]+/gu, ' ').replace(/^ | $/gu, '') +const sorted = v => [...v].sort() +const rule = readFileSync(path('scripts/usage-statistics/usage_core.py'), 'utf8').match(/^RULE = '([^']+)'/m)[1] +const input = read('usage/variants.json') +const registry = read('usage/sources.json') +assert.equal(input.schemaVersion, 1) +assert.equal(registry.schemaVersion, 1) +const config = Object.fromEntries(registry.sources.map(s => [s.id, s])) +assert.equal(Object.keys(config).length, registry.sources.length, 'Duplicate source id') +const summary = read('public/usage/term-usage.json') +const terms = read('data/index.json').flatMap(f => read(`data/${f}`)) +const extras = Object.fromEntries(Object.entries(input.extraVariants).map(([k, v]) => [normalized(k), v])) +const candidates = Object.fromEntries(terms.map(term => { + const labels = [...term.meanings.flatMap(m => [m.korean, ...(m.synonyms ?? [])]), ...(extras[normalized(term.term)] ?? [])] + const unique = new Map() + labels.forEach(label => { if (!unique.has(normalized(label))) unique.set(normalized(label), label) }) + const byName = (a, b) => compare(normalized(a), normalized(b)) + return [term.term, { + variants: [...unique.values()].filter(v => /[가-힣]/u.test(normalized(v))).sort(byName), + unsupportedVariants: [...unique.values()].filter(v => !/[가-힣]/u.test(normalized(v))).sort(byName), + showWhenUnmatched: input.showWhenUnmatched.some(v => normalized(v) === normalized(term.term)), + }] +})) +const candidateHash = hash(candidates) +assert.equal(summary.schemaVersion, 2) +assert.equal(summary.countingRuleVersion, rule) +assert.equal(summary.candidateHash, candidateHash, 'Candidates changed; recount all collected sources') +assert.deepEqual(sorted(Object.keys(summary.terms)), sorted(Object.keys(candidates))) +assert.deepEqual(sorted(Object.keys(summary.sources)), sorted(Object.keys(config))) +assert.deepEqual(sorted(Object.keys(summary.corpus)), sorted(Object.keys(config))) +const states = {}, documents = {}, stateIds = {} +for (const [sid, spec] of Object.entries(config)) { + assert.match(sid, /^[a-z0-9]+(?:-[a-z0-9]+)*$/) + const exists = existsSync(path(`usage/state/${sid}.json`)) + const state = exists ? read(`usage/state/${sid}.json`) : null + const source = summary.sources[sid] + const { label, community, repository } = spec + if (!state) { + assert.deepEqual(source, { label, community, repository, status: 'not-collected', commit: null, generatedAt: null, snapshotId: null }) + assert.deepEqual(summary.corpus[sid], { scanned: null, included: null }) + continue + } + states[sid] = state + stateIds[sid] = state.snapshotId + const { snapshotId, ...payload } = state + assert.equal(hash(payload), snapshotId, `Corrupt state: ${sid}`) + assert.equal(state.schemaVersion, 2) + assert.equal(state.countingRuleVersion, rule) + assert.equal(state.configHash, hash(spec), `Stale source config: ${sid}`) + assert.equal(state.candidateHash, candidateHash, `Stale source candidates: ${sid}`) + assert.equal(state.source.commit, spec.ref) + assert.equal(state.source.original.commit, spec.original.ref) + assert.ok(!Number.isNaN(Date.parse(state.generatedAt))) + assert.deepEqual(source, { label, community, repository, status: 'collected', commit: spec.ref, generatedAt: state.generatedAt, snapshotId }) + const docs = Object.values(state.documents) + assert.deepEqual(summary.corpus[sid], { scanned: docs.length, included: docs.filter(d => d.eligible).length }) + for (const [id, doc] of Object.entries(state.documents)) { + assert.equal(id, `${sid}:${doc.path}`) + assert.equal(doc.source, sid) + assert.match(doc.blobSha, /^[a-f0-9]{40}$/) + documents[id] = doc + if (!doc.eligible) { + assert.deepEqual(doc.counts, {}) + assert.deepEqual(doc.evidence, {}) + } + assert.deepEqual(sorted(Object.keys(doc.counts)), sorted(Object.keys(doc.evidence))) + for (const [term, spellings] of Object.entries(doc.counts)) { + assert.ok(candidates[term], `Unknown counted term: ${term}`) + assert.deepEqual(sorted(Object.keys(spellings)), sorted(Object.keys(doc.evidence[term]))) + for (const [spelling, count] of Object.entries(spellings)) { + assert.ok(candidates[term].variants.includes(spelling)) + assert.ok(Number.isInteger(count) && count > 0) + const evidence = doc.evidence[term][spelling] + assert.ok(Number.isInteger(evidence.line) && evidence.line >= 1) + assert.ok(Number.isInteger(evidence.endLine) && evidence.endLine >= evidence.line) + assert.equal(typeof evidence.excerpt, 'string') + } + } + } +} +assert.equal(summary.snapshotId, hash({ config, candidateHash, states: stateIds, rule })) +assert.equal(summary.generatedAt, Object.values(states).map(s => s.generatedAt).sort().at(-1) ?? null) +const hasCorpus = Object.values(summary.corpus).some(c => c.included > 0) +for (const [term, candidate] of Object.entries(candidates)) { + const usage = summary.terms[term] + assert.equal(usage.showWhenUnmatched, candidate.showWhenUnmatched) + assert.deepEqual(usage.unsupportedVariants, candidate.unsupportedVariants) + assert.deepEqual(usage.variants.map(v => v.korean), candidate.variants) + assert.deepEqual(sorted(Object.keys(usage.bySource)), sorted(Object.keys(config))) + const seen = new Set() + for (const variant of usage.variants) { + const expectedIds = Object.keys(documents).filter(id => (documents[id].counts[term]?.[variant.korean] ?? 0) > 0) + assert.deepEqual(sorted(variant.documents.map(d => d.id)), sorted(expectedIds), `Incomplete evidence: ${term}`) + assert.equal(variant.documentCount, expectedIds.length) + assert.equal(variant.occurrences, variant.documents.reduce((n, d) => n + d.occurrences, 0)) + assert.deepEqual(sorted(Object.keys(variant.bySource)), sorted(Object.keys(config))) + for (const sid of Object.keys(config)) { + assert.equal(variant.bySource[sid], states[sid] ? variant.documents.filter(d => d.source === sid).reduce((n, d) => n + d.occurrences, 0) : null) + } + for (const doc of variant.documents) { + const original = documents[doc.id] + assert.equal(doc.source, original.source) + assert.equal(doc.path, original.path) + assert.equal(doc.occurrences, original.counts[term][variant.korean]) + assert.deepEqual({ line: doc.line, endLine: doc.endLine, excerpt: doc.excerpt }, original.evidence[term][variant.korean]) + const source = summary.sources[doc.source] + const url = new URL(doc.url) + assert.equal(decodeURIComponent(url.pathname), decodeURIComponent(new URL(`${source.repository}/blob/${source.commit}/${doc.path}`).pathname)) + assert.equal(url.origin, 'https://github.com') + assert.equal(url.hash, `#L${doc.line}-L${doc.endLine}`) + seen.add(doc.id) + } + } + assert.equal(usage.occurrences, usage.variants.reduce((n, v) => n + v.occurrences, 0)) + assert.equal(usage.documentCount, seen.size) + for (const sid of Object.keys(config)) { + assert.deepEqual(usage.bySource[sid], states[sid] ? { + occurrences: usage.variants.reduce((n, v) => n + v.bySource[sid], 0), + documentCount: [...seen].filter(id => documents[id].source === sid).length, + } : { occurrences: null, documentCount: null }) + } + assert.equal(usage.status, !usage.variants.length ? 'unsupported' : !hasCorpus ? 'not-collected' : usage.occurrences ? 'matched' : 'no-match') +} +console.log(`Usage validated: ${terms.length} terms, ${Object.keys(states).length}/${Object.keys(config).length} sources; ${summary.snapshotId.slice(0, 12)}`) diff --git a/src/components/TermUsageSection.tsx b/src/components/TermUsageSection.tsx new file mode 100644 index 0000000..8ca2ef1 --- /dev/null +++ b/src/components/TermUsageSection.tsx @@ -0,0 +1,159 @@ +import React, { useMemo, useState } from 'react' +import { + Accordion, AccordionDetails, AccordionSummary, Alert, Box, Button, FormControl, + InputLabel, Link, MenuItem, Select, Skeleton, Table, TableBody, TableCell, + TableContainer, TableHead, TableRow, Typography, +} from '@mui/material' +import ExpandMoreIcon from '@mui/icons-material/ExpandMore' +import { useTermUsage } from '../hooks/useTermUsage' +import { getUsageCommunities } from '../utils/usageCommunities' +import type { TermUsage, UsageSnapshot } from '../types/usage' + +const number = (value: number): string => value.toLocaleString('ko-KR') +const formatDate = (value: string | null): string => value + ? new Intl.DateTimeFormat('ko-KR', { timeZone: 'Asia/Seoul', dateStyle: 'medium' }).format(new Date(value)) : '미수집' +const cell = { fontSize: 14, borderColor: 'var(--ptk-line-soft)', py: 1.5 } + +export function TermUsageSection({ term }: { term: string }): React.ReactNode { + const { snapshot, error } = useTermUsage() + if (error) return {error} + if (!snapshot) return + const usage = snapshot.terms[term] + if (!usage) return 이 용어는 현재 통계 스냅샷에 포함되어 있지 않습니다. + // Absence of a match is not a fabricated statistic for upstream-only terms. + if (!usage.showWhenUnmatched && usage.status !== 'matched') return null + return +} + +export function TermUsageContent({ usage, snapshot }: { usage: TermUsage; snapshot: UsageSnapshot }): React.ReactNode { + const sourceIds = Object.keys(snapshot.sources) + const sourceLabels = Object.fromEntries(sourceIds.map(id => [id, snapshot.sources[id].label])) + const communities = getUsageCommunities(snapshot.sources, usage.bySource).join(' · ') + const [variant, setVariant] = useState('') + const [showAll, setShowAll] = useState(false) + const evidence = useMemo(() => usage.variants + .filter(v => !variant || v.korean === variant) + .flatMap(v => v.documents.map(doc => ({ ...doc, korean: v.korean }))) + .sort((a, b) => b.occurrences - a.occurrences || a.id.localeCompare(b.id)), [usage, variant]) + const included = Object.values(snapshot.corpus).reduce((sum, item) => sum + (item.included ?? 0), 0) + const scanned = Object.values(snapshot.corpus).reduce((sum, item) => sum + (item.scanned ?? 0), 0) + const date = formatDate(snapshot.generatedAt) + const visible = showAll ? evidence : evidence.slice(0, 8) + + return ( + + + + 번역 문서에서의 쓰임 + + {communities && {communities}} + + + 한국어 번역 문서에 아래 표기가 나타난 횟수입니다. 특정 영문 용어의 번역 횟수나 권장 번역을 뜻하지 않으며, 다의어와 다른 단어 안의 출현도 포함될 수 있습니다. + + + + {[ + { label: '표기 출현', value: usage.status === 'unsupported' ? '집계 제외' : usage.status === 'not-collected' ? '집계 대상 없음' : `${number(usage.occurrences)}회` }, + { label: '출현 문서', value: usage.status === 'not-collected' ? '—' : `${number(usage.documentCount)}개` }, + { label: '최근 집계 · 한국 시간', value: date }, + ].map(item => ( + + {item.label} + {item.value} + + ))} + + + {usage.status === 'no-match' && ( + + 이번 집계 범위에서는 등록된 한글 표기를 찾지 못했습니다. 초안 제외·띄어쓰기 차이·영문 그대로의 사용 등은 이 숫자에 반영되지 않습니다. + + )} + {usage.status === 'not-collected' && 아직 집계한 한국어 문서가 없거나, 확인한 문서가 모두 제외되었습니다. 0회라는 의미는 아닙니다.} + {usage.variants.length > 0 && ( + + + + + + 한글 표기 + 전체 + {sourceIds.map(source => {sourceLabels[source]})} + 문서 + + + + {[...usage.variants].sort((a, b) => b.occurrences - a.occurrences).map(row => ( + + {row.korean} + {usage.status === 'not-collected' ? '—' : `${number(row.occurrences)}회`} + {sourceIds.map(source => {row.bySource[source] == null ? '—' : number(row.bySource[source])})} + {usage.status === 'not-collected' ? '—' : `${number(row.documentCount)}개`} + + ))} + +
+ 같은 용어 안에서 겹치는 표기는 왼쪽부터, 같은 위치에서는 긴 표기를 먼저 셉니다. 문서 수는 행끼리 더하지 않습니다. ‘—’는 미수집이며, 전체는 집계된 출처만의 합계입니다. +
+ + )} + {usage.unsupportedVariants.length > 0 && 영문·약어 표기 집계 제외: {usage.unsupportedVariants.join(', ')}. 0회라는 의미는 아닙니다.} + + {evidence.length > 0 || usage.occurrences > 0 ? ( + + } aria-controls="usage-evidence-content" id="usage-evidence-header"> + 문서별 근거 확인 + + + 표기·문서마다 첫 출현 문맥을 보여줍니다. 출처는 집계한 커밋의 해당 문단으로 연결됩니다. + + 한글 표기 + + + + {visible.map(row => ( + + + {row.korean} · {sourceLabels[row.source]} + 문서 내 {number(row.occurrences)}회 + + {row.path} ↗ + …{row.excerpt}… + + ))} + + {evidence.length > 8 && } + + + ) : null} + + + } aria-controls="usage-method-content" id="usage-method-header"> + 집계 범위와 기준 + + + + 출처별 고정 커밋을 기준으로 확인한 {number(scanned)}개 문서 중 포함 조건을 만족하는 {number(included)}개가 대상입니다. 출처마다 기준 시점이 다를 수 있으며, 최신 원격 문서 전체를 뜻하지 않습니다. + + + {sourceIds.map(source =>
  • {sourceLabels[source]}: {snapshot.sources[source].status === 'not-collected' ? '미수집' : <>{snapshot.corpus[source].included}개 / 확인한 문서 {snapshot.corpus[source].scanned}개 · 집계 {formatDate(snapshot.sources[source].generatedAt)} · {snapshot.sources[source].commit?.slice(0, 8)}}
    • )} +
  • 제목·문단·목록·표·인용문 포함. 코드·주석·메타데이터·URL·이미지·raw HTML 블록 제외.
    • +
  • NFC 정규화·소문자화·연속 공백 축약 후 부분 문자열 검색. 띄어쓰기는 임의로 합치지 않습니다.
    • +
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    • +
  • 출현 근거가 없는 용어는 별도로 추적하는 후보를 제외하고 통계 영역을 숨깁니다. 사전의 대표 번역이나 의미 순서는 바꾸지 않습니다.
    • +     + + 스캔 문서 목록 받기 + 통계 JSON 받기 + + 규칙 {snapshot.countingRuleVersion} · 스냅샷 {snapshot.snapshotId.slice(0, 12)} +     +     +     + ) +} diff --git a/src/hooks/useTermUsage.ts b/src/hooks/useTermUsage.ts new file mode 100644 index 0000000..8b664f9 --- /dev/null +++ b/src/hooks/useTermUsage.ts @@ -0,0 +1,38 @@ +import { useEffect, useState } from 'react' +import type { UsageSnapshot } from '../types/usage' + +let cached: Promise | undefined + +function loadUsage(): Promise { + if (!cached) { + cached = fetch(`${import.meta.env.BASE_URL}usage/term-usage.json`) + .then(async (response) => { + if (!response.ok) throw new Error('통계 파일을 불러오지 못했습니다.') + const value = await response.json() as UsageSnapshot + if (value.schemaVersion !== 2 || !value.snapshotId || !value.terms || !value.corpus || !value.sources) { + throw new Error('통계 파일의 형식을 확인할 수 없습니다.') + } + return value + }) + .catch((error: unknown) => { + cached = undefined + throw error + }) + } + return cached +} + +// Invoked only by the detail page; search/cards keep their original data flow. +export function useTermUsage(): { snapshot: UsageSnapshot | null; error: string | null } { + const [snapshot, setSnapshot] = useState(null) + const [error, setError] = useState(null) + useEffect(() => { + let active = true + loadUsage().then( + value => { if (active) setSnapshot(value) }, + () => { if (active) setError('통계를 불러오지 못했습니다. 페이지를 새로고침해 주세요. 용어와 번역은 계속 볼 수 있습니다.') }, + ) + return () => { active = false } + }, []) + return { snapshot, error } +} diff --git a/src/pages/TermDetailPage.tsx b/src/pages/TermDetailPage.tsx index 2922893..7d12f81 100644 --- a/src/pages/TermDetailPage.tsx +++ b/src/pages/TermDetailPage.tsx @@ -26,6 +26,7 @@ import { useTerms } from '../hooks/useTerms' import type { TermMeaning, TermExample } from '../types/term' import { getFeedbackUrl, getIssueUrl, getNewTermUrl } from '../data/const' import { getReadableSourceUrl } from '../utils/sourceLinks' +import { TermUsageSection } from '../components/TermUsageSection' function isTermExample(example: string | TermExample): example is TermExample { return typeof example === 'object' && 'en' in example && 'ko' in example @@ -447,6 +448,8 @@ export function TermDetailPage(): React.ReactNode { )} + + + documents: UsageDocument[] +} + +export interface TermUsage { + showWhenUnmatched: boolean + status: 'matched' | 'no-match' | 'unsupported' | 'not-collected' + occurrences: number + documentCount: number + bySource: Record + variants: UsageVariant[] + unsupportedVariants: string[] +} + +export interface UsageSnapshot { + schemaVersion: 2 + snapshotId: string + countingRuleVersion: string + generatedAt: string | null + candidateHash: string + sources: Record + corpus: Record + terms: Record +} diff --git a/src/utils/usageCommunities.ts b/src/utils/usageCommunities.ts new file mode 100644 index 0000000..7ece1f9 --- /dev/null +++ b/src/utils/usageCommunities.ts @@ -0,0 +1,10 @@ +import type { TermUsage, UsageSnapshot } from '../types/usage' + +export function getUsageCommunities( + sources: UsageSnapshot['sources'], + bySource: TermUsage['bySource'], +): string[] { + return [...new Set(Object.entries(sources) + .filter(([id, source]) => source.status === 'collected' && (bySource[id]?.documentCount ?? 0) > 0) + .map(([, source]) => source.community))] +} diff --git a/tests/test_usage_counts.py b/tests/test_usage_counts.py new file mode 100644 index 0000000..3208920 --- /dev/null +++ b/tests/test_usage_counts.py @@ -0,0 +1,88 @@ +import importlib.util +import unittest +from pathlib import Path + +spec = importlib.util.spec_from_file_location('usage', Path(__file__).resolve().parents[1] / 'scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py') +usage = importlib.util.module_from_spec(spec) +spec.loader.exec_module(usage) + + +def candidates(*values): + return {'gradient': {'variants': list(values), 'unsupportedVariants': [], 'origin': 'hf-collected'}} + + +def doc(sha='first', eligible=True): + return {'source': 'transformers', 'path': 'docs/source/ko/test.md', 'blobSha': sha, 'eligible': eligible, 'reason': 'paired-translation' if eligible else 'english-missing'} + + +class UsageTests(unittest.TestCase): + def counts(self, text, values=('기울기',)): + return usage.count_document(text, usage.compile_patterns(candidates(*values)))[0] + + def test_prose_only(self): + text = '---\ntitle: 기울기\n---\n# 기울기\n\n기울기를 [기울기](https://example.com/기울기)\n\n`기울기`\n\n```python\n기울기\n```\n\n 기울기\n\n\n\n![기울기](image.png)\n\n
    기울기
    \n' + self.assertEqual(self.counts(text), {'gradient': {'기울기': 3}}) + + def test_table_lists_quotes(self): + self.assertEqual(self.counts('| 이름 | 값 |\n| --- | --- |\n| 기울기 | 기울기 |\n\n- 기울기\n\n> 기울기'), {'gradient': {'기울기': 4}}) + + def test_longest_nonoverlap_within_term(self): + self.assertEqual(self.counts('평가지표 지표 평가지표', ('지표', '평가지표')), {'gradient': {'평가지표': 2, '지표': 1}}) + + def test_normalization_particles_and_no_word_boundary(self): + self.assertEqual(self.counts('그래디언트의 경사하강법 경사', ('그래디언트', '경사')), {'gradient': {'그래디언트': 1, '경사': 2}}) + + def test_spaces_case_unicode(self): + self.assertEqual(self.counts('KV 캐시 KV 캐시', ('kv 캐시',)), {'gradient': {'kv 캐시': 2}}) + self.assertEqual(self.counts('기울기'), {'gradient': {'기울기': 1}}) + self.assertEqual(self.counts('평가 지표', ('평가지표',)), {}) + + def test_no_cross_block_or_code_or_cell_matching(self): + self.assertEqual(self.counts('기울\n\n기\n\n기울`ignored`기\n\n| 기울 | 기 |\n| --- | --- |\n', ('기울 기', '기울기')), {}) + + def test_different_terms_independent(self): + patterns = usage.compile_patterns({'short': {'variants': ['지표']}, 'long': {'variants': ['평가지표']}}) + self.assertEqual(usage.count_document('평가지표', patterns)[0], {'short': {'지표': 1}, 'long': {'평가지표': 1}}) + + def update(self, docs, previous=None, compatible=True, texts=None): + return usage.update_records(docs, previous or {}, compatible, lambda pending: {k: (texts or {}).get(k, '기울기') for k in pending}, candidates('기울기'), '2026-09-13T00:00:00Z') + + def test_add_noop_update_delete(self): + first, stats = self.update({'a': doc()}) + self.assertEqual(stats['recounted'], 1) + same, stats = self.update({'a': doc()}, first) + self.assertEqual(same, first) + self.assertEqual(stats['reused'], 1) + changed, stats = self.update({'a': doc('second')}, first, texts={'a': '기울기 기울기'}) + self.assertEqual(changed['a']['counts']['gradient']['기울기'], 2) + deleted, stats = self.update({}, changed) + self.assertEqual(deleted, {}) + self.assertEqual(stats['deleted'], 1) + + def test_rename_exclude_reinclude(self): + first, _ = self.update({'a': doc()}) + moved, stats = self.update({'b': doc()}, first) + self.assertEqual(moved['b']['counts'], first['a']['counts']) + self.assertEqual(stats['deleted'], 1) + excluded, _ = self.update({'a': doc(eligible=False)}, first) + self.assertEqual(excluded['a']['counts'], {}) + included, stats = self.update({'a': doc()}, excluded) + self.assertEqual(stats['recounted'], 1) + self.assertEqual(included['a']['counts'], first['a']['counts']) + + def test_rule_candidate_change_forces_recount(self): + first, _ = self.update({'a': doc()}) + _, stats = self.update({'a': doc()}, first, compatible=False) + self.assertEqual(stats['recounted'], 1) + + def test_missing_text_is_failure_not_zero(self): + with self.assertRaises(KeyError): + usage.update_records({'a': doc()}, {}, True, lambda _: {}, candidates('기울기'), 'now') + + def test_evidence_preserves_line_numbers(self): + _, evidence = usage.count_document('---\ntitle: hi\n---\n\n# 제목\n\n기울기\n', usage.compile_patterns(candidates('기울기'))) + self.assertEqual(evidence['gradient']['기울기']['line'], 7) + + +if __name__ == '__main__': + unittest.main() diff --git a/tests/test_usage_sources.py b/tests/test_usage_sources.py new file mode 100644 index 0000000..1b66306 --- /dev/null +++ b/tests/test_usage_sources.py @@ -0,0 +1,182 @@ +"""Small local Git fixtures: no network, no real community repositories required.""" +import copy +import importlib.util +import json +from pathlib import Path +import subprocess +import tempfile +import unittest + +spec = importlib.util.spec_from_file_location('usage_sources', Path(__file__).resolve().parents[1] / 'scripts/usage-statistics/update_usage_counts.py') +usage = importlib.util.module_from_spec(spec) +spec.loader.exec_module(usage) + + +class SourceTests(unittest.TestCase): + def setUp(self): + self.temp = tempfile.TemporaryDirectory() + self.addCleanup(self.temp.cleanup) + self.root = Path(self.temp.name) / 'site' + self.sources = Path(self.temp.name) / 'sources' + self.write_json('data/index.json', ['g.json']) + self.write_json('data/g.json', [{'term': 'gradient', 'meanings': [{'korean': '기울기', 'definition': 'fixture', 'synonyms': []}]}]) + self.write_json('usage/variants.json', {'schemaVersion': 1, 'showWhenUnmatched': [], 'extraVariants': {}}) + self.config = {'schemaVersion': 1, 'sources': []} + for sid in ('community-a', 'community-b'): + repo = self.sources / sid + repo.mkdir(parents=True) + self.git(repo, 'init', '-q') + for folder in ('ko', 'en'): + (repo / folder).mkdir() + (repo / folder / 'a.md').write_text('기울기 기울기' if folder == 'ko' else 'gradient', encoding='utf8') + revision = self.commit(repo) + self.config['sources'].append({ + 'id': sid, 'label': sid, 'community': sid, 'repository': f'https://github.com/example/{sid}', + 'checkout': sid, 'ref': revision, 'root': 'ko', 'adapter': 'paired-markdown', 'exclude': [], + 'original': {'repository': f'https://github.com/example/{sid}', 'checkout': sid, 'ref': revision, 'root': 'en'}, + }) + self.save_config() + + def write_json(self, relative, value): + path = self.root / relative + path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + path.write_text(json.dumps(value, ensure_ascii=False), encoding='utf8') + + def git(self, repo, *args): + return subprocess.check_output(['git', '-C', str(repo), *args], stderr=subprocess.PIPE).decode().strip() + + def commit(self, repo): + self.git(repo, 'add', '.') + self.git(repo, '-c', 'user.name=Fixture', '-c', 'user.email=fixture@example.com', '-c', 'commit.gpgsign=false', 'commit', '-qm', 'fixture') + return self.git(repo, 'rev-parse', 'HEAD') + + def save_config(self): + self.write_json('usage/sources.json', self.config) + + def run_update(self, **kwargs): + return usage.run(self.root, self.sources, **kwargs) + + def summary(self): + return usage.read_json(self.root / 'public/usage/term-usage.json') + + def outputs(self): + return {p.relative_to(self.root): p.read_bytes() for folder in ('usage/state', 'public/usage') for p in (self.root / folder).glob('*')} + + def move_ref(self, index=0): + source = self.config['sources'][index] + revision = self.commit(self.sources / source['checkout']) + source['ref'] = source['original']['ref'] = revision + self.save_config() + + def test_missing_state_is_not_zero_and_arbitrary_source_is_supported(self): + self.run_update(selected=['community-a']) + result = self.summary() + self.assertEqual(result['sources']['community-b']['status'], 'not-collected') + self.assertIsNone(result['terms']['gradient']['bySource']['community-b']['occurrences']) + self.assertEqual(result['terms']['gradient']['occurrences'], 2) + + def test_partial_update_needs_no_other_checkout_and_preserves_state(self): + self.run_update() + other = self.root / 'usage/state/community-b.json' + before = other.read_bytes() + (self.sources / 'community-b').rename(self.sources / 'unavailable') + repo = self.sources / 'community-a' + (repo / 'ko/a.md').write_text('기울기', encoding='utf8') + self.move_ref() + self.run_update(selected=['community-a']) + self.assertEqual(other.read_bytes(), before) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 3) + self.assertEqual(self.run_update(selected=['community-a'])['filesChanged'], 0) + self.assertEqual(self.run_update(selected=['community-a'], check_full=True)['fullCheck'], 'passed') + + def test_add_change_delete_and_revision_preserves_unchanged_counts(self): + self.run_update() + repo = self.sources / 'community-a' + for folder in ('ko', 'en'): + (repo / folder / 'new.md').write_text('기울기', encoding='utf8') + self.move_ref() + metrics = self.run_update(selected=['community-a'])['sources']['community-a'] + self.assertEqual(metrics['reused'], 1) + self.assertEqual(metrics['recounted'], 1) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 5) + (repo / 'ko/new.md').unlink() + self.move_ref() + metrics = self.run_update(selected=['community-a'])['sources']['community-a'] + self.assertEqual(metrics['deleted'], 1) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 4) + + def test_candidate_change_requires_other_sources_before_writing(self): + self.run_update() + before = self.outputs() + self.write_json('usage/variants.json', {'schemaVersion': 1, 'showWhenUnmatched': [], 'extraVariants': {'gradient': ['경사']}}) + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'Stale snapshot'): + self.run_update(selected=['community-a']) + self.assertEqual(self.outputs(), before) + self.run_update() + self.assertEqual(len(self.summary()['terms']['gradient']['variants']), 2) + + def test_failures_leave_previous_outputs_untouched(self): + self.run_update() + before = self.outputs() + (self.sources / 'community-b').rename(self.sources / 'unavailable') + with self.assertRaises(subprocess.CalledProcessError): + self.run_update() + self.assertEqual(self.outputs(), before) + self.assertEqual(self.run_update(aggregate_only=True)['filesChanged'], 0) + + def test_wrong_root_unsupported_format_and_unknown_source_fail(self): + self.run_update() + before = self.outputs() + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'Unknown source'): + self.run_update(selected=['typo']) + self.config['sources'][0]['root'] = 'wrong-path' + self.save_config() + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'Empty source inventory'): + self.run_update(selected=['community-a']) + self.assertEqual(self.outputs(), before) + self.config['sources'][0]['adapter'] = 'rst' + self.save_config() + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'Unsupported adapter'): + self.run_update(selected=['community-a']) + + def test_new_uncollected_source_and_offline_aggregate(self): + self.run_update() + third = copy.deepcopy(self.config['sources'][0]) + third.update(id='pytorch-fixture', label='PyTorch fixture', community='Fixture only', checkout='not-installed') + self.config['sources'].insert(0, third) + self.save_config() + self.run_update(aggregate_only=True) + self.assertIsNone(self.summary()['corpus']['pytorch-fixture']['included']) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 4) + self.assertEqual(self.run_update(aggregate_only=True)['filesChanged'], 0) + + def test_full_check_detects_changed_inputs_and_corrupt_state(self): + self.run_update() + self.assertEqual(self.run_update(check_full=True)['fullCheck'], 'passed') + repo = self.sources / 'community-a' + (repo / 'ko/a.md').write_text('기울기', encoding='utf8') + self.move_ref() + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'inputs changed'): + self.run_update(selected=['community-a'], check_full=True) + self.run_update(selected=['community-a']) + state = usage.read_json(self.root / 'usage/state/community-a.json') + state['documents']['community-a:ko/a.md']['counts']['gradient']['기울기'] += 1 + self.write_json('usage/state/community-a.json', state) + with self.assertRaisesRegex(ValueError, 'Corrupt state'): + self.run_update(aggregate_only=True) + + def test_config_exclusion_and_reinclude(self): + self.run_update() + self.config['sources'][0]['exclude'] = ['ko/*.md'] + self.save_config() + self.run_update(selected=['community-a']) + self.assertEqual(self.summary()['corpus']['community-a']['included'], 0) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 2) + self.config['sources'][0]['exclude'] = [] + self.save_config() + self.run_update(selected=['community-a']) + self.assertEqual(self.summary()['terms']['gradient']['occurrences'], 4) + + +if __name__ == '__main__': + unittest.main() diff --git a/tests/usage-communities.test.mjs b/tests/usage-communities.test.mjs new file mode 100644 index 0000000..ada8078 --- /dev/null +++ b/tests/usage-communities.test.mjs @@ -0,0 +1,23 @@ +import test from 'node:test' +import assert from 'node:assert/strict' +import { readFileSync } from 'node:fs' +import ts from 'typescript' + +const source = readFileSync(new URL('../src/utils/usageCommunities.ts', import.meta.url), 'utf8') +const code = ts.transpileModule(source, { compilerOptions: { module: ts.ModuleKind.ESNext, target: ts.ScriptTarget.ES2020 } }).outputText +const { getUsageCommunities } = await import(`data:text/javascript;base64,${Buffer.from(code).toString('base64')}`) +const sources = { + transformers: { community: 'Hugging Face KREW', status: 'collected' }, + blog: { community: 'Hugging Face KREW', status: 'collected' }, + pytorch: { community: 'PyTorch', status: 'collected' }, + pending: { community: 'Pending community', status: 'not-collected' }, +} +const found = { occurrences: 2, documentCount: 1 } +const absent = { occurrences: 0, documentCount: 0 } + +test('only communities with term evidence are shown, without duplicates', () => { + assert.deepEqual(getUsageCommunities(sources, { transformers: found, blog: found, pytorch: absent }), ['Hugging Face KREW']) + assert.deepEqual(getUsageCommunities(sources, { transformers: absent, pytorch: found }), ['PyTorch']) + assert.deepEqual(getUsageCommunities(sources, { transformers: found, pytorch: found }), ['Hugging Face KREW', 'PyTorch']) + assert.deepEqual(getUsageCommunities(sources, { transformers: absent, pending: { occurrences: null, documentCount: null } }), []) +}) diff --git a/usage/sources.json b/usage/sources.json new file mode 100644 index 0000000..20438e6 --- /dev/null +++ b/usage/sources.json @@ -0,0 +1,56 @@ +{ + "schemaVersion": 1, + "sources": [ + { + "id": "transformers", + "label": "Transformers", + "community": "Hugging Face KREW", + "repository": "https://github.com/huggingface/transformers", + "checkout": "transformers", + "ref": "f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e", + "adapter": "paired-markdown", + "root": "docs/source/ko", + "exclude": [], + "original": { + "repository": "https://github.com/huggingface/transformers", + "checkout": "transformers", + "ref": "f62dc9bf2c90353b442a56e74391fbb8c689b55e", + "root": "docs/source/en" + } + }, + { + "id": "smolagents", + "label": "smolagents", + "community": "Hugging Face KREW", + "repository": "https://github.com/huggingface/smolagents", + "checkout": "smolagents", + "ref": "30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57", + "adapter": "paired-markdown", + "root": "docs/source/ko", + "exclude": [], + "original": { + "repository": "https://github.com/huggingface/smolagents", + "checkout": "smolagents", + "ref": "30bb1161095dbae2271e6bc3cc4c219cc3897a57", + "root": "docs/source/en" + } + }, + { + "id": "huggingface-blog", + "label": "HF Blog", + "community": "Hugging Face KREW", + "repository": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io", + "checkout": "hf-krew-blog", + "ref": "aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa", + "adapter": "krew-blog", + "root": "_posts", + "exclude": [], + "original": { + "repository": "https://github.com/huggingface/blog", + "checkout": "hf-blog-original", + "ref": "074777edcae899141d17cceb8440885d02dd394a", + "root": "" + } + } + ] +} diff --git a/usage/state/huggingface-blog.json b/usage/state/huggingface-blog.json new file mode 100644 index 0000000..4d7b291 --- /dev/null +++ b/usage/state/huggingface-blog.json @@ -0,0 +1,5315 @@ +{ + "schemaVersion": 2, + "configHash": "ffd90f44a1257ca020c430692b282dd197553d5db70fb54367e3aa5446598431", + "candidateHash": "ff50a3083165c0ba3d8360cad1d8188304877e749eb311754fa717fbacf043ce", + "countingRuleVersion": "ko-surface-v2.1", + "policyHash": "1630aef858f11dd18c7ffdf114be5a4879fd93915f577b91946fc77f22a4da67", + "inputHash": "77ff0f29af479926c9e110d67dd16d19b5bc8e19cebf7f9248e0dcc61726d675", + "generatedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00", + "source": { + "id": "huggingface-blog", + "label": "HF Blog", + "community": "Hugging Face KREW", + "repository": "https://github.com/Hugging-Face-KREW/hugging-face-krew.github.io", + "checkout": "hf-krew-blog", + "ref": "aa3c6450bea58167f12a5ca42cffa7193f1819fa", + "adapter": "krew-blog", + "root": "_posts", + "exclude": [], + "original": 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"huggingface-blog:_posts/2025-06-22-HuggingFace-Docs-Translation-Guide.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-06-22-HuggingFace-Docs-Translation-Guide.md", + "blobSha": "a6cf90fa404594a8be504f503cad37d07a8c77aa", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-Implementing-MCP-Servers-in-Python.md", + "blobSha": "4e961f4834e915ac4bf7e293ea0c144f3913e90f", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "gradio-vton-mcp.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 1 + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": 11 + }, + "feature": { + "능력": 3, + "기능": 4, + "함수": 5, + "변수": 1 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "MCP client": 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+ "excerpt": "python 함수를 llm 도구로 자동 변환: gradio 앱의 각 api 엔드포인트는 해당하는 이름, 설명, 입력 스키마를 가진 mcp 도구로 자동 변환됩니다. 함수의" + }, + "변수": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "llm이 이해하고 활용할 수 있는 mcp 도구로 변환합니다. 함수의 docstring은 도구와 매개변수의 설명을 생성하는 데 사용됩니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "hub에 호스팅된 수천 개의 ai 모델과 space에 직접 연결할 수 있습니다. llm의 일반적인 추론 능력과 hugging face의 모델들의 특화된 능력을 결합한다면, llm은 단순히 텍스트 질문에 답하는 것을 넘어 일상생활의 문제를 해결해줄 것 입니" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "rotocol) 연동을 이용하면 llm을 hugging face hub에 호스팅된 수천 개의 ai 모델과 space에 직접 연결할 수 있습니다. llm의 일반적인 추론 능력과 hugging face의 모델들의 특화된 능력을 결합한다면, llm은 단순히 텍" + } + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "실시간 진행 상황 알림: gradio는 mcp 클라이언트에 진행 상황 알림을 스트리밍하기 때문에, 직접 구현하지 않고도 실시간으로 상태를 모니터링할 수 있습니다." + } + }, + "embedding": { + "매장": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "어보는 것도 귀찮습니다. 이때 llm이 쇼핑을 대신해준다면 어떨까요? 이 포스트에서는 온라인 의류 매장을 탐색하고, 특정 옷을 찾고, 가상 피팅 모델을 사용해 여러분이 그 옷을 입을 때 어떨지 보여주는 llm 기반 ai 어시스턴트를 만들어보겠습니다. 아래" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "것도 귀찮습니다. 이때 llm이 쇼핑을 대신해준다면 어떨까요? 이 포스트에서는 온라인 의류 매장을 탐색하고, 특정 옷을 찾고, 가상 피팅 모델을 사용해 여러분이 그 옷을 입을 때 어떨지 보여주는 llm 기반 ai 어시스턴트를 만들어보겠습니다. 아래 데모를" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "목표: 나만의 개인 ai 스타일리스트" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "를 llm이 이해하고 활용할 수 있는 mcp 도구로 변환합니다. 함수의 docstring은 도구와 매개변수의 설명을 생성하는 데 사용됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-ko.md", + "blobSha": "52fc58db6e07b8b2779b193a3cd69e0d3243c5b4", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "python-tiny-agents.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 28 + }, + "inference": { + "추론": 12 + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": 4 + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": 16 + }, + "feature": { + "기능": 4, + "함수": 3 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 6 + }, + "normalization": { + "표준화": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 4 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 2 + }, + "inference provider": { + "추론 공급자": 9 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 8 + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": 4 + }, + "tool calling": { + "도구 사용": 3, + "도구 호출": 5 + }, + "chunk": { + "청크": 3 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "파이썬 tiny agents: 약 70줄의 코드로 mcp 기반 에이전트 구현하기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "클라이언트 sdk를 확장하여 mcp 클라이언트로서 mcp 서버에서 도구를 가져와 추론 중에 llm에 전달할 수 있도록 했습니다." + } + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "클라이언트 sdk를 확장하여 mcp 클라이언트로서 mcp 서버에서 도구를 가져와 추론 중에 llm에 전달할 수 있도록 했습니다." + } + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "클라이언트 sdk를 확장하여 mcp 클라이언트로서 mcp 서버에서 도구를 가져와 추론 중에 llm에 전달할 수 있도록 했습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어졌으며, 이를 통해 llm에 새로운 기능을 더 쉽게 연결할 수 있습니다." + }, + "함수": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "최신 llm은 함수 호출(또는 도구 사용)을 위해 구축되어 사용자가 특정 사용 사례 및 실제 작업에 맞춰진 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "mcp (model context protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어" + } + }, + "normalization": { + "표준화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "xt protocol)는 대규모 언어 모델(llm)이 외부 도구 및 api와 상호 작용하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 본질적으로 각 도구에 대한 개별적인 통합을 개발할 필요가 없어졌으며, 이를 통해 llm에 새로운 기능을 더 쉽게 연결할 수 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 블로그 게시물에서는 강력한 도구 기능을 활용할 수 있도록 mcp 서버에 연결된 파이썬의 tiny agent를 시작하는 방법을 보여줍니다. 자신만의 에이전트를 얼마나 쉽게 구축하고 바로 개발을 시작" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "가장 멋진 점은 hugging face hub tiny-agents 데이터셋에서 바로 에이전트를 불러올 수도 있고, 혹은 로컬 에이전트 설정에 경로를 직접 지정할 수 있다는 것입니다!" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "샌드박스 환경의 chromium 브라우저를 사용하는 방법을 아는 playwright mcp 서버." + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "s 추론 공급자를 통해 qwen/qwen2.5-72b-instruct 모델을 사용하도록 구성된 웹 탐색 에이전트를 보여줍니다. 이 에이전트에는 웹 브라우저를 사용할 수 있게 해주는 playwright mcp 서버가 함께 제공됩니다! 에이전트 설정은 hug" + } + }, + "inference provider": { + "추론 공급자": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "다음 예시는 nebius 추론 공급자를 통해 qwen/qwen2.5-72b-instruct 모델을 사용하도록 구성된 웹 탐색 에이전트를 보여줍니다. 이 에이전트에는 웹 브라우저를 사용할 수" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "행하면, 연결된 mcp 서버에서 발견한 도구 목록을 불러오는 것을 볼 수 있습니다. 이제 여러분의 프롬프트에 응답할 준비가 되었습니다!" + } + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "각 에이전트의 동작(기본 모델, 추론 공급자, 연결할 mcp 서버, 초기 시스템 프롬프트)은" + } + }, + "tool calling": { + "도구 사용": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "최신 llm은 함수 호출(또는 도구 사용)을 위해 구축되어 사용자가 특정 사용 사례 및 실제 작업에 맞춰진 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다." + }, + "도구 호출": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "는 openai chat completions api와 동일한 도구 호출 인터페이스를 구현하며, 이는 추론 공급자 및 커뮤니티의 확립된 표준입니다." + } + }, + "chunk": { + "청크": { + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "llm으로부터 청크가 도착하면, 메서드는 청크 처리를 반복합니다. 각 청크는 즉시 반환되며, 그런 다음 완전한 텍스트 응답과 모든 도구 호출을 재구성합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "llm으로부터 청크가 도착하면, 메서드는 청크 처리를 반복합니다. 각 청크는 즉시 반환되며, 그런 다음 완전한 텍스트 응답과 모든 도구 호출을 재구성합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "1. 에이전트 초기화" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-study.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-14-python-tiny-agents-study.md", + "blobSha": "593002f5c466f10d45a644cb8625d58e263d2284", + "eligible": false, + "reason": "translation-notice-missing", + "enPath": "python-tiny-agents.md", + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-26-Introducing-smolagents.md", + "blobSha": "728fc58dfad9d9d9dad215ac6efb8e53e3b22bb5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "smolagents.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 37, + "행위자": 1 + }, + "feature": { + "기능": 4, + "함수": 5 + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": 4 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 11, + "워크플로": 3 + }, + "agency": { + "에이전시": 5 + }, + "tool calling": { + "툴 호출": 2, + "도구 호출": 2, + "도구 사용": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "architecture": { + "구조": 2 + }, + "multi-step agent": { + "멀티스텝 에이전트": 4 + }, + "modality": { + "양식": 1 + }, + "inference": { + "예측": 1, + "추론": 2 + }, + "attention": { + "집중": 1 + }, + "parsing": { + "파싱": 1 + }, + "dataset": { + "학습 데이터": 2 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "training": { + "학습": 3, + "훈련": 1 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 3 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 3 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 14, + "endLine": 15, + "excerpt": "huggingface에서 llm(language model)에 에이전트 기능을 부여하는 라이브러리" + }, + "행위자": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "요소가 개입해 오류를 만들 위험 없이 100% 안정적인 시스템을 얻을 수 있습니다. 에이전트 같은 행위자적 기능을 사용하지 않아야 앱을 단순하고 견고하게 만들 수 있죠." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 14, + "endLine": 15, + "excerpt": "huggingface에서 llm(language model)에 에이전트 기능을 부여하는 라이브러리" + }, + "함수": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "llm 출력이 함수 실행을 결정" + } + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "코드 에이전트(code agents)" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "에이전틱 워크플로우에서 오픈 모델은 얼마나 강력할까?" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "에이전틱 워크플로우에서 오픈 모델은 얼마나 강력할까?" + }, + "워크플로": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "“현재 과제를 효율적으로 해결하기 위해 정말로 워크플로우의 유연성이 필요한가?” 만약 미리 정해둔 워크플로가 자주 한계를 드러낸다면, 더 많은 유연성이 필요하다는 의미입니다. 예를 들어, 서핑 여행 웹사이트에서 고객 요청을 처리하는 앱을 만든다고 가정해봅시다" + } + }, + "agency": { + "에이전시": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "호출하거나, 특정 프로그램을 실행하여 과제를 해결하도록 하는 것입니다. 다시 말해, llm에는 **에이전시(agency)**가 필요합니다. 에이전틱 프로그램(agentic programs)은 llm이 외부 세계와 연결되는 관문입니다." + } + }, + "tool calling": { + "툴 호출": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "툴 호출(tool call)" + }, + "도구 호출": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "루프를 돌면서 각 단계마다 새로운 동작(action)을 수행합니다.(함수 형태로 정의된 사전 지정 도구 호출 등). 그런 다음 관찰(observe) 결과를 통해 주어진 작업을 해결하기에 충분한 상태에 도달했다고 판단될 때까지 반복합니다." + }, + "도구 사용": { + "line": 238, + "endLine": 238, + "excerpt": "심화 튜토리얼로 도구 사용법이나 일반적인 예제 들을 학습하세요." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "llm 출력이 반복, 프로그램 지속을 제어함" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 아래 구조를 가집니다:" + } + }, + "multi-step agent": { + "멀티스텝 에이전트": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "멀티스텝 에이전트는 아래 구조를 가집니다:" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "영업팀과 이야기하고 싶다 ⇒ 문의 양식을 작성하도록 안내" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "이렇게 하면 llm 같은 예측 불가능한 요소가 개입해 오류를 만들 위험 없이 100% 안정적인 시스템을 얻을 수 있습니다. 에이전트 같은 행위자적 기능을 사용하지 않아야 앱을 단순하" + }, + "추론": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "버전이나 추론 api를 통해 불러올 수 있을 뿐 아니라, openai, anthropic 등 다양한 모델도 litellm 통합을 통해 지원합니다." + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": " “이 숫자들의 합을 계산하라”거나 “이 그래프에서 최단 경로를 찾아라” 같은 극도로 좁은 과제에 집중했습니다. 하지만 위의 여행 예시 같은 실생활 과제들은 미리 정해둔 워크플로에 잘 들어맞지 않습니다. 이런 관점에서 에이전틱 시스템은 프로그램에게 실생활" + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "여러 곳에서 사용하는 일반적인 방식은 “도구 이름과 사용할 인자를 json 형태로 작성하고, 이를 파싱해서 어떤 도구를 어떤 인자로 실행할지 결정하는 것”입니다." + } + }, + "dataset": { + "학습 데이터": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "llm 학습 데이터에서의 표현력: 이미 llm 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + }, + "훈련": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "m 학습 데이터에 양질의 코드 동작들이 다수 포함되어 있어, llm이 이미 코드 기반 동작 작성에 훈련되어 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "코드를 작성하는 데 쓰이는 에이전트”와는 다름)를 지원합니다. 보안을 위해 e2b를 통한 샌드박스 환경에서 실행할 수 있도록 했습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 146, + "endLine": 146, + "excerpt": "의 경우, hugging face의 무료 추론 api를 활용하는" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "인스턴스를 만들고, 다양한 벤치마크에서 질문을 모아 여러 유형의 과제를 제공하는 벤치마크로 비교했습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-ko.md", + "blobSha": "16eb64af14ebcf88010bcda3e66a4e4b14adfc36", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "building-hf-mcp.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "MCP server": { + "MCP 서버": 19 + }, + "exploitation": { + "이용": 1, + "활용": 2 + }, + "context": { + "컨텍스트": 3 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "model context protocol": { + "모델 컨텍스트 프로토콜": 2 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "feature": { + "기능": 6, + "변수": 1, + "함수": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 3 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": 4 + }, + "channel": { + "채널": 1 + }, + "weight": { + "가중": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "inference": { + "추론": 1 + } + }, + "evidence": { + "MCP server": { + "MCP 서버": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "hugging face mcp 서버 구축기" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": " 위한 독특한 커스터마이즈 옵션을 제공하며, 하나의 간단한 url로 수천 개의 ai 애플리케이션을 이용할 수 있습니다. 배포를 위해 mcp의 \"streamable http\" 전송 방식을 사용했으며, 서버 개발자가 직면하는 여러 고려사항(trade-offs" + }, + "활용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "커뮤니티는 연구, 개발, 콘텐츠 제작 등을 위해 hub를 활용합니다. 우리는 사람들이 자신의 필요에 맞게 서버를 커스터마이즈하고, space에서 제공되는 수천 개의 ai 애플리케이션에 쉽게 접근할 수 있게 했습니다" + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + } + }, + "model context protocol": { + "모델 컨텍스트 프로토콜": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)은 ai 어시스턴트를 외부 세계와 연결하는 표준으로 자리잡아가고 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "을 제공하며, 각각 장단점이 있습니다. 요약: 오픈소스 코드는 모든 방식을 지원하지만, 실제 운영 환경에서는 가장 최신 방식을 선택했습니다. 이 섹션에서는 각 옵션을 상세히 살펴봅니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "이러한 급격한 변화로 인해 클라이언트 애플리케이션별로 mcp 기능과 개정판 지원이 달라지고, 이는 설계 선택에 추가적인 도전 과제가 되었습니다." + }, + "변수": { + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "매개변수(typescript)에 제공된" + }, + "함수": { + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "함수를 사용하거나" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "uest scoped streams) - 특정 요청에 연결된 임시 sse 스트림. 비디오 생성처럼 도구 호출에 시간이 오래 걸릴 때 진행 상황 업데이트를 전송하는 데 유용합니다. 또한 서버가 사용자에게 추가 정보 요청(elicitation)을 하거나 샘플링 요" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "에서 시작하는 메시지를 지원하는 장기(long-lived) sse 연결. 이를 통해 자원, 도구, 프롬프트 목록 변경 알림이나 수시 샘플링 및 추가 정보 요청을 처리할 수 있습니다. 이러한 연결은 재연결 시 연결 유지(keep-alive) 관리와 재개(res" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "매개변수(typescript)에 제공된" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": " 요소는 mcp 서버 자체가 각 연결에 대한 상태를 유지해야 하는지 여부입니다. 이는 클라이언트가 초기화(initialize) 요청을 보낼 때 서버가 결정합니다:" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "직접 응답(direct response) 가장 낮은 배포 자원 오버헤드를 제공하며, 현재 사용 중인 도구들은 실행 중에 샘플링(sampling)이나 추가 정보 요청(elicitation)를 필요로 하지 않습니다." + } + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "향후 지원(future support) 출시 당시 많은 mcp 클라이언트에서 \"http with sse\" 전송 방식이 여전히 원격 기본값으로 설정되어 있었습니다. 그러나 곧 사용 중단될 예정이었기 때문에, 이를 관리하는 데 " + } + }, + "channel": { + "채널": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "간 동안 비활성 상태일 경우 연결을 끊고, 필요할 때 재개합니다. 이 때문에 즉각적인 푸시 알림은 채널이 이미 닫혀 있기 때문에 놓칠 수밖에 없습니다. 실제로 클라이언트가 필요에 따라 연결과 도구 목록을 새로고침하는 것이 훨씬 간단합니다." + } + }, + "weight": { + "가중": { + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "새로 고침을 위한 저자원 솔루션이 존재할 때 서버 푸시 스트림 사용은 공개 배포에 상당한 복잡성을 가중시킵니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "http 405 오류 대신 웹 페이지를 반환할 경우 vscode가 해당 엔드포인트를 초당 여러 번 반복 요청(polling)한다는 사실을 알아냈습니다!" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "mcp는 빠르게 발전하고 있으며, 지난 몇 달간 채팅 애플리케이션, ide, 에이전트 및 mcp 서버 전반에서 매우 고무적인 성과를 이뤘습니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "b의 통합이 얼마나 강력한지 확연히 알 수 있었고, gradio spaces 지원으로 이제 대규모 언어 모델을 최신 머신 러닝 애플리케이션으로 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다." + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "e hub의 통합이 얼마나 강력한지 확연히 알 수 있었고, gradio spaces 지원으로 이제 대규모 언어 모델을 최신 머신 러닝 애플리케이션으로 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "기존 모델에 추론 기능 추가" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-study.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-09-29-building-hf-mcp-study.md", + "blobSha": "9b6d331434562bf56ee472b9050b5ae3186d1e7f", + "eligible": false, + "reason": "translation-notice-missing", + "enPath": "building-hf-mcp.md", + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-06-mcp-for-research.md", + "blobSha": "1fddf181a90c402bcffd490007e9b8ba238579c7", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "mcp-for-research.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "dataset": { + "데이터셋": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 7 + }, + "model": { + "모델": 2 + }, + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 1 + }, + "layer": { + "계층": 4, + "추상화 수준": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "parsing": { + "파싱": 2 + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "feature": { + "함수": 1 + } + }, + "evidence": { + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging face와 " + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging face와 같은 여러 플랫폼을 오" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "학술 연구에서는 논문, 코드, 관련 모델과 데이터셋을 찾는 **연구 탐색(research discovery)**이 빈번하게 일어납니다. 보통 연구자는 arxiv, github, hugging " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 있도록 하는 표준 프로토콜입니다. 연구 탐색에서 mcp는 ai가 자연어 요청을 통해 연구 도구를 활용할 수 있게 함으로써, 플랫폼 간 전환과 상호 참조(cross-referencing) 과정을 자동으로 처리할 수 있도록 합니다." + }, + "이용": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "earch tracker mcp를 추가하는 가장 쉬운 방법은 hugging face mcp 설정을 이용하는 것입니다:" + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "연구 탐색: 세 가지 추상화 계층" + }, + "추상화 수준": { + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "이는 스크립트 단계보다 한 단계 높은 추상화 수준으로 볼 수 있으며, 이때 “프로그래밍 언어”는 자연어가 됩니다. 이는 software 3.0 개념과 유사하며, 여기서 자연어로 하는 연구 지시가 실제 " + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": " 여러 연구 주제를 추적하거나 문헌을 체계적으로 검토할 때 비효율적입니다. 여러 플랫폼에서 검색을 반복하고, 메타데이터를 추출하며 정보를 교차 검증하는 과정은 스크립트를 통한 자동화를 필요로 하게 됩니다." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "로 검토할 때 비효율적입니다. 여러 플랫폼에서 검색을 반복하고, 메타데이터를 추출하며 정보를 교차 검증하는 과정은 스크립트를 통한 자동화를 필요로 하게 됩니다." + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "python 스크립트를 활용하면 웹 요청 처리, 응답 파싱, 결과 정리를 통해 연구 탐색 과정을 자동화할 수 있습니다." + } + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": { + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이 워크플로우는 hugging face mcp 서버를 활용하며, hugging face spaces를 mcp 도구로 사용하는 표준 방식입니다. 설정 페이지는 각 클라이언트에 맞는 구성을 자동으로 생성하여" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이 워크플로우는 hugging face mcp 서버를 활용하며, hugging face spaces를 mcp 도구로 사용하는 표준 방식입니다. 설정 페이지는 각 클라" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "mcp 공식 문서 - 프로토콜 사양 및 아키텍처" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "gradio mcp 가이드 - python 함수를 mcp 도구로 변환하기" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-12-vlm-explained-ko.md", + "blobSha": "62073f4230d8ce0cd8af45024d3a9074884bfa70", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "vlms.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 23 + }, + "model": { + "모델": 66 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "feature": { + "기능": 3, + "능력": 4, + "특성": 1 + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": 9 + }, + "inference": { + "추론": 4 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 2 + }, + "query": { + "질의": 3 + }, + "question answering": { + "질의응답": 2, + "질의 응답": 1 + }, + "training": { + "학습": 17 + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 1 + }, + "image segmentation": { + "세그멘테이션": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 4 + }, + "segmentation": { + "분할": 2, + "세그멘테이션": 1 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 3 + }, + "object detection": { + "객체 탐지": 2 + }, + "leaderboard": { + "리더보드": 7 + }, + "kernel": { + "필터": 1 + }, + "metric": { + "평가 지표": 2 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 5 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 7 + }, + "exploration": { + "탐색": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "pre-training": { + 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모델은 우수한 제로샷(zero-shot) 능력을 가지고 있으며, 일반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사례로는 이미지에 대해 대화" + }, + "특성": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "응답(vqa), 문서 이해, 이미지 캡셔닝 등이 있습니다. 일부 비전 언어 모델은 이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마" + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": ", 비전 언어 모델의 내부 구조에 대한 훌륭한 소개, 기존 비전 언어 모델들의 개요, 그리고 이를 파인튜닝하는 방법을 제공합니다. 더 많은 기능과 모델을 다루는 2025년 4월 업데이트를 작성했으니, 이 글도 꼭 확인해보세요!" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요를 파악하며, 작동 원리를 이해하고, 적합한 모델을 찾는 방법, 추론에 사용하는 방법, 그리고 trl의 새 버전을 사용해 쉽게 파인튜닝하는 방법을 다룹니다!" + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요를 파악하며, 작동 원리를 " + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 " + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴보고, 전체적인 개요" + }, + "질의 응답": { + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "예를 들어, mathvista(시각적 수학 추론), ai2d(도표 이해), scienceqa(과학 질의 응답), ocrbench(문서 이해) 등이 있습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "비전 언어 모델은 이미지와 텍스트로부터 동시에 학습하여 시각적 질의응답(vqa)부터 이미지 캡셔닝까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이 포스트에서는 비전 언어 모델의 주요 구성 요소들을 살펴" + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사례로는 이미지에 대해 대화하기, 명령 기반 이미지 인식, 시각적 질의응답(vqa), 문서 이해, 이미지 캡셔닝 등이 있습니다. 일부 비전 언어 모델은" + }, + "이용": { + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": " 이러한 모델들을 transformers 라이브러리를 사용해 다루는 방법과, sfttrainer를 이용해 파인튜닝하는 방법을 살펴보겠습니다." + } + }, + "image segmentation": { + "세그멘테이션": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 파악하거나 그에 대한 질문에 답변할 수도 있" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 " + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "어 모델은 이미지의 공간적 특성 또한 포착할 수 있습니다. 이러한 모델들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 " + }, + "세그멘테이션": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "들은 특정 대상을 탐지하거나 분할하라는 프롬프트에 따라 바운딩 박스(bounding box) 또는 세그멘테이션 마스크(segmentation mask)를 출력할 수 있으며, 서로 다른 객체의 상대적 또는 절대적 위치를 파악하거나 그에 대한 질문에 답변할 수도 있" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 텍스트를 생성하는 생성형(generative) 모델의 일종입니다. 거대 비전 언어 모델은 우수한 제로샷(zero-shot) 능력을 가지고 있으며, 일반화 성능이 뛰어나고, 문서나 웹 페이지 등 다양한 유형의 이미지에 대해서도 사용할 수 있습니다. 활용 사" + } + }, + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "그라운딩, 제로샷 객체 탐지" + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "vision arena는 모델 출력에 대한 익명 투표만을 기반으로 하는 리더보드로, 지속적으로 업데이트됩니다. 이 아레나에서 사용자는 이미지와 프롬프트를 입력하면, 두 개의 서로 다른 모델의 출력이 무작위로 익명 제공되며, 사용자는" + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "균 점수에 따라 순위가 매겨지는 또 다른 리더보드입니다. 모델 크기, 오픈소스 여부에 따라 모델을 필터링하고, 다양한 평가 지표에 대한 순위를 확인할 수도 있습니다." + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "open vlm 리더보드는 비전 언어 모델들이 다양한 평가 지표와 평균 점수에 따라 순위가 매겨지는 또 다른 리더보드입니다. 모델 크기, 오픈소스 여부에 따라 모델을 필터링하고, 다양한 평가 지표에 대한 순위를 확인" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 71, + "endLine": 72, + "excerpt": "vlmevalkit은 비전 언어 모델에서 open vlm 리더보드의 벤치마크를 실행하기 위한 툴킷입니다. 또 다른 평가 도구는 lmms-eval로, hugging face hub에 호스팅된 데이터셋을 사용하여 선택한 huggin" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 71, + "endLine": 72, + "excerpt": " 툴킷입니다. 또 다른 평가 도구는 lmms-eval로, hugging face hub에 호스팅된 데이터셋을 사용하여 선택한 hugging face 모델을 평가할 수 있는 표준 커맨드 라인 인터페이스(cli)를 제공합니다. 아래와 같이 사용할 수 있습니다." + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "태스크로 모델을 탐색할 수 있습니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "대표적인 모델들은 이미지 인코더(image encoder), 이미지와 텍스트 표현을 정렬하기 위한 임베딩 프로젝터(embedding projector, 보통 밀집 신경망), 그리고 텍스트 디코더(text decoder)로 구성되며, 이 순서로 쌓여 있습니다" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "지와 텍스트 표현을 정렬하기 위한 임베딩 프로젝터(embedding projector, 보통 밀집 신경망), 그리고 텍스트 디코더(text decoder)로 구성되며, 이 순서로 쌓여 있습니다. 학습 방식은 모델마다 조금씩 다르게 설계됩니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전학습": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "비전 언어 모델을 사전학습하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 핵심 아이디어는 이미지와 텍스트 표현을 통합하고, 이를 텍스트 디코더에 입력해 생성 작업을 하도록 하는 것입니다. 가" + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "로젝터만 학습시켰습니다. 이때 모델에 이미지와 gpt-4가 생성한 질문을 입력하고, 모델의 출력이 정답 캡션과 일치하도록 학습했습니다. 프로젝터의 사전학습이 끝난 뒤에는 이미지 인코더를 계속 고정한 채, 텍스트 디코더와 프로젝터를 함께 학습시켰습니다. 이" + } + }, + "image patch": { + "이미지 패치": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "닝을 수행했습니다. 또 다른 예로 fuyu-8b는 아예 이미지 인코더를 사용하지 않습니다. 대신, 이미지 패치를 직접 프로젝션 레이어에 입력하고, 그 결과로 나온 시퀀스를 자가회귀(auto-regressive) 디코더를 통해 처리합니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "예로 fuyu-8b는 아예 이미지 인코더를 사용하지 않습니다. 대신, 이미지 패치를 직접 프로젝션 레이어에 입력하고, 그 결과로 나온 시퀀스를 자가회귀(auto-regressive) 디코더를 통해 처리합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "먼저, 모델과 프로세서를 초기화해봅시다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "를 호출해 출력 토큰을 디코딩합니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "이제 모델과 토크나이저를 초기화합니다." + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 189, + "endLine": 189, + "excerpt": "텍스트와 이미지 쌍을 묶어주기 위해 데이터 콜레이터를 생성합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 229, + "endLine": 229, + "excerpt": "을 호출합니다. 최종 체크포인트를 hugging face hub에 업로드하려면" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-13-structured-codeagent-ko.md", + "blobSha": "c4a30a6e3a7779dd6b8fac4ddc8ce41cb4bbb775", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "structured-codeagent.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 23 + }, + "architecture": { + "구조": 33, + "아키텍처": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 4 + }, + "precision": { + "정확도": 1 + }, + "loss": { + "오차": 1, + "감소": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 6, + "도구 사용": 1 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "능력": 2, + "변수": 1, + "함수": 1 + }, + "model": { + "모델": 22 + }, + "exploitation": { + "활용": 6 + }, + "validation": { + "검증": 3 + }, + "parsing": { + "파싱": 15 + }, + "structured output": { + "구조화된 출력": 3 + }, + "chain of thought": { + "사고 과정": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 3 + }, + "inference": { + "추론": 9 + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": 3 + }, + "training": { + "학습": 2 + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "오늘 우리는 ai 에이전트 설계에서 두 가지 강력한 패러다임을 연결하는 연구를 소개합니다. 하나는 코드 기반 액션의 표현력이고, 다른 하나는 구조화된 생성의 신뢰성입니다. 연구 " + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 강력한 패러다임을 연결하는 연구를 소개합니다. 하나는 코드 기반 액션의 표현력이고, 다른 하나는 구조화된 생성의 신뢰성입니다. 연구 결과, codeagents에게 사고(thoughts)와 코드를 모두 구조화된 json 형식으로 생성하도록 하면, 여러 벤" + }, + "아키텍처": { + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "이 연구는 우리가 에이전트 아키텍처를 더 정교하게 이해하는 방향으로 나아가고 있음을 보여줍니다. 이것은 단순히 “에이전트가 무엇을 할 수 있는가?”가를 넘어, “에이전트가 그것을 어떻게 " + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "nts에게 사고(thoughts)와 코드를 모두 구조화된 json 형식으로 생성하도록 하면, 여러 벤치마크에서 기존 방식보다 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있습니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "그림 1: 세 가지 접근 방식의 정확도 비교 — structured codeagent(파란색), codeagent(주황색), toolcallingagent(회색) —" + } + }, + "loss": { + "오차": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": ")에서 오차 막대는 95% 신뢰구간을 나타냄" + }, + "감소": { + "line": 117, + "endLine": 118, + "excerpt": "그림 2: 첫 호출 응답에서 파싱 오류가 발생하면 성공률이 21.3% 감소하고, 평균 스텝 수는 3.18에서 4.63으로 증가합니다." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 목록에서 필요한 도구를 선택하고, json 형식으로 호출을 생성하는 방식으로 동작합니다. 이러한 도구 호출 방식은 openai의" + }, + "도구 사용": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "똑똑한 도구 사용: 상황에 따라 어떤 도구를 사용할지 스스로 결정할 수 있음" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "제한된 액션 범위: 에이전트가 수행할 수 있는 액션은 미리 정의된 도구에만 한정되어 있어 기능이 제한됨" + }, + "능력": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "code agents: 고유한 코딩 능력을 활용해 실행 가능한 python 코드를 직접 작성하는 에이전트" + }, + "변수": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "여기서 핵심 아이디어는, 도구 호출이 코드 내부에서 직접 이루어진다는 점입니다. 이를 통해 변수와 상태 관리가 훨씬 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 됩니다. 에이전트는 루프, 함수, 조건문 안에서 도구를 호출할 수 있으며, 이는 본질적으로 각 액션마" + }, + "함수": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "다. 이를 통해 변수와 상태 관리가 훨씬 더 안정적이고 신뢰할 수 있게 됩니다. 에이전트는 루프, 함수, 조건문 안에서 도구를 호출할 수 있으며, 이는 본질적으로 각 액션마다 동적으로 변화하는 도구 실행 그래프를 생성할 수 있습니다!" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": " json 기반 에이전트는 각 도구 호출 사이에 중간 상태를 유지할 수 없어 어려움을 겪음. 일부 모델은 병렬 도구 호출을 지원하나, 복잡한 시나리오(이전 결과에 따른 이후 액션 결정, 여러 결과를 비교/처리해야 하는 경우)는 다루기 어려움" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "code agents: 고유한 코딩 능력을 활용해 실행 가능한 python 코드를 직접 작성하는 에이전트" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "사고 검증 가능: 에이전트가 가설을 세우고 검증(test) 할 수 있어 액션에 더 큰 유연성을 확보 가능" + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "하지만 마크다운에서 코드를 파싱하는 과정은 오류가 발생하기 쉽습니다. 그렇다면 한 가지 제안을 해볼 수 있습니다: 코드 액션을 생성할 때 구조화된 생성을 활용해보는 것은 어떨까요?" + } + }, + "structured output": { + "구조화된 출력": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "➡️ code agent에 구조화된 출력 추가하기" + } + }, + "chain of thought": { + "사고 과정": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "구조화된 출력을 사용하면, llm이 사고 과정과 코드를 명확하게 json 형식으로 생성하도록 유도할 수 있습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "기존 방식과의 주요 차이점은 출력 형식이 강제된다는 점입니다. 기존에는 단순히 프롬프트를 통해 사고 과정과 코드 순서로 출력을 유도했다면," + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "명시적 추론:" + } + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": { + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "추기: 강제된 추론 과정" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "명확한 성능 임계점이 존재합니다. 모델은 지시문에 대한 충분한 이해와, json 형식에 대한 사전 학습 경험을 갖추고 있어야 구조화 접근법의 이점을 얻을 수 있습니다. 구조화된 접근법은 다음과 같은 모델에 가장 효과적입니다:" + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "구조화된 생성에 특화되어 파인튜닝된 모델" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "강력한 모델(32b+ 파라미터 또는 프런티어 모델)을 사용할 때" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "단순하고 미리 정의된 워크플로우로 충분할 때" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "단순하고 미리 정의된 워크플로우로 충분할 때" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-10-20-2025-VLM.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-10-20-2025-VLM.md", + "blobSha": "daad45464c82e46a2ab2dad341461f9cf3447078", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "vlms-2025.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "fine-tuning": { + "미세 조정": 11 + }, + "language model": { + "언어 모델": 6 + }, + "model": { + "모델": 132 + }, + "agent": { + "에이전트": 22 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 7, + "구조": 6 + }, + "augmentation": { + "증강": 2 + }, + "feature": { + "기능": 14, + "특징": 1, + "특성": 1, + "능력": 2 + }, + "inference": { + "추론": 17 + }, + "modality": { + "모달리티": 11 + }, + "embedding": { + "임베딩": 6 + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": 3 + }, + "parameter": { + "파라미터": 10 + }, + "layer": { + "층": 2, + "레이어": 2 + }, + "training": { + "학습": 5, + "훈련": 10 + }, + "reasoning model": { + "추론 모델": 6 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "mixture of experts": { + "전문가 혼합": 6, + "전문가 혼합 모델": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 11 + }, + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 2 + }, + "loss": { + "감소": 2 + }, + "synthetic data": { + "합성 데이터": 1 + }, + "context": { + "컨텍스트": 5 + }, + "token": { + "토큰": 13 + }, + "object detection": { + "객체 감지": 2 + }, + "convergence": { + "수렴": 1 + }, + "chunk": { + "청크": 1 + }, + "environment": { + "환경": 5 + }, + "exploration": { + "탐색": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 5 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 5 + }, + "segmentation": { + "분할": 8 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 4 + }, + "bounding box": { + "경계 상자": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 4 + }, + "generative model": { + "생성 모델": 1 + }, + "pruning": { + "가지치기": 1 + }, + "parsing": { + "파싱": 2 + }, + "query": { + "쿼리": 10 + }, + "softmax": { + "소프트맥스": 3 + }, + "label": { + "정답": 1, + "레이블": 1 + }, + "encoder model": { + "인코더 모델": 1 + }, + "image patch": { + "이미지 패치": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 사용": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1 + }, + "pooling": { + "다운샘플링": 1 + }, + "preference data": { + "선호도 데이터": 1 + }, + "reward": { + "보상": 1 + }, + "tile": { + "타일": 1 + } + }, + "evidence": { + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "고 재현이 용이한 오픈소스 vlm인 llava에 관한 내용이었으며, 오픈 모델을 발견하고 평가하며 미세 조정하는 방법에 대한 팁도 함께 소개했습니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델(vlm)이 요즘 화제입니다. 이전 블로그 포스트(2024년 4월 포스팅)에서 우리는 vlm들에 대해 깊이 있게 다뤘습니다. 그중 상당 부분은 최초의 성" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "비전 언어 모델(vlm)이 요즘 화제입니다. 이전 블로그 포스트(2024년 4월 포스팅)에서 우리는 vlm들에 대해 깊이 있게 다뤘습니다. 그중 상당 부분은 최초의 성" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal agent)와 같은 완전히 새로운 패러다임이 형성되었습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "그 이후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multi" + }, + "구조": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "가장 최신이자 가장 강력한 any-to-any 모델은 qwen 2.5 omni로, 그 구조를 살펴보면 any-to-any 모델의 아키텍처를 이해하기 좋은 예입니다." + } + }, + "augmentation": { + "증강": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal agent)와 같은 완전히 새로운 패러다임이 형성되었습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "그 이후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimoda" + }, + "특징": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "뛰어난 통합 멀티모달 모델입니다. 이해와 생성 프로세스를 분리하는 분리된 시각적 인코딩 아키텍처가 특징입니다." + }, + "특성": { + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "첫 번째 사례에서는 문서를 설명하는 에이전트가 필요하다고 가정합니다(에이전트적 특성은 약하지만 최소한의 사용 사례에는 좋습니다). 다음과 같이 codeagent(자체 코드를 작성하는 에이전트)를 초기화할 수 있습니다:" + }, + "능력": { + "line": 302, + "endLine": 303, + "excerpt": "원래 mmmu 벤치마크의 더 나은 버전입니다. 여러 모달리티에 걸쳐 고급 ai 모델의 진정한 이해 능력을 평가합니다. mmmu보다 더 복잡한 구조를 가지며, 예를 들어 비전 전용 입력 설정이 있고 후보 옵션 수가 4개에서 10개로 증가했습니다. 이 벤치마" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "후로 많은 변화가 있었습니다. 모델들은 더 작아졌지만 더 강력해졌습니다. 새로운 아키텍처와 기능들(추론, 자율성, 긴 영상 이해 등)이 등장했습니다. 동시에 멀티모달 검색-증강 생성(multimodal rag)과 멀티모달 에이전트(multimodal ag" + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "any-to-any 모델은 이름에서 알 수 있듯이 모든 모달리티를 입력으로 받아 모든 모달리티(이미지, 텍스트, 오디오)를 출력할 수 있는 모델입니다. 이는 모달리티간 정렬(align)을 통해 이루어지며, 한 모달리" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이러한 모델들은 다중 인코더(각 모달리티당 하나)를 가지고 있으며, 임베딩을 함께 융합하여 공유 표현 공간을 만듭니다. 디코더(다중 또는 단일)는 공유 잠재 공간을 입력받아 선택한 모달리티로 디코딩합니다. 최초의 any-to-" + } + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "리밍 방식으로 자연스러운 음성 응답을 생성합니다. minicpm-o 2.6은 8b 파라미터를 가진 멀티모달 모델로, 비전, 음성, 언어 모달리티에 걸쳐 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. deepseek ai가 소개한 janus-pro-7b는 모달리티 간 콘텐" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "lker\"가 스트리밍 방식으로 자연스러운 음성 응답을 생성합니다. minicpm-o 2.6은 8b 파라미터를 가진 멀티모달 모델로, 비전, 음성, 언어 모달리티에 걸쳐 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. deepseek ai가 소개한 janus-pro-7" + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "우리는 앞으로 이러한 모델의 수가 증가할 것으로 예상합니다. 멀티모달 학습이 심층 표현을 더 잘 학습할 수 있는 유일한 방법이라는 것은 널리 알려진 사실입니다. 우리는 이러한 any-to-any 모델들과 데모를 선별해 모은 컬렉션을 " + }, + "레이어": { + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "널리 채택된 transformer 아키텍처에서 moe 레이어는 가장 일반적으로 각 transformer 블록 내의 표준 피드포워드 네트워크(ffn) 레이어를 대체하여 통합됩니다. 밀집 네트워크는 추론을 실행하기 " + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "우리는 앞으로 이러한 모델의 수가 증가할 것으로 예상합니다. 멀티모달 학습이 심층 표현을 더 잘 학습할 수 있는 유일한 방법이라는 것은 널리 알려진 사실입니다. 우리는 이러한 any-to-any 모델들과 데모를 선별해 모은 컬" + }, + "훈련": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "은 부분만 선택적으로 활성화하기 때문에 유사한 파라미터 밀집 모델보다 추론 속도가 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용" + } + }, + "reasoning model": { + "추론 모델": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "추론 모델" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "추론 모델은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 모델입니다. 이러한 모델은 처음에는 대규모 언어 모델에서 등장했으며, 최근에는 vlm 영역으로 확장되고 있습니다. 2025년까지는 qwen의 qvq-72b-preview라는 단 하나의 오픈소스 멀티모달 추" + } + }, + "mixture of experts": { + "전문가 혼합": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "t(siglip-so-400m)를 사용하고, 총 16b 파라미터에 2.8b의 활성 파라미터만 있는 전문가 혼합(moe) 디코더를 사용합니다. 이 모델은 kimi-vl 기반 vlm을 긴 생각의 연쇄(long chain-of-thought) 방식으로 미세 조정 후 " + }, + "전문가 혼합 모델": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": " 멀티모달 및 다국어 안전 모델입니다. 안전성 미세 조정과 함께 llama 4 scout(멀티모달 전문가 혼합 모델)에서 밀집하게 가지치기되었습니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 다양한 방법을 통해 대규모 모델을 축소하기 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "커뮤니티는 과거에 파라미터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 " + }, + "이용": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "vlm을 이용한 객체 감지, 분할, 계수" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와 같은 다양한 방법을 통해 대규모 모델을 축소하기 시작했습니다. 이는 컴퓨팅 비용을 절감하고 배포를 " + } + }, + "synthetic data": { + "합성 데이터": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "커뮤니티는 과거에 파라미터 수를 통해 지능을 확장하고, 이후 고품질 합성 데이터를 활용하곤 했습니다. 특정 시점이 지나자 벤치마크가 포화 상태에 이르렀고, 모델 확장은 수익이 감소했습니다. 커뮤니티는 증류(distillation)와" + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "니다. 이 모델에서 흥미로운 점은, 현재까지 가장 작은 멀티모달 모델 중 하나이며, 128k 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있으며, 140개 이상의 언어를 지원한다는 점입니다! 이 모델은 gemma 3 모델 패밀리의 일부로, 가장 큰 모델은 당시 chatbo" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "it입니다. 이 모델에서 흥미로운 점은, 현재까지 가장 작은 멀티모달 모델 중 하나이며, 128k 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있으며, 140개 이상의 언어를 지원한다는 점입니다! 이 모델은 gemma 3 모델 패밀리의 일부로, 가장 큰 모델은 당시 c" + } + }, + "object detection": { + "객체 감지": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "은 모델은 아니지만 qwen2.5-vl-3b-instruct도 주목할 만합니다. 이 모델은 지역화(객체 감지 및 포인팅)부터 문서 이해, 에이전트 작업까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 컨텍스트 길이는 최대 32k 토큰입니다." + } + }, + "convergence": { + "수렴": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "로 활성화하기 때문에 유사한 파라미터 밀집 모델보다 추론 속도가 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용이 필요합니다." + } + }, + "chunk": { + "청크": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": " 빠릅니다. 또한 훈련 중에 빠르게 수렴합니다. 모든 좋은 것에는 비용이 따르는데, moe는 작은 청크만 사용되더라도 모든 모델이 gpu에 있어야 하므로 더 많은 메모리 비용이 필요합니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "시문을 입력으로 받아 로봇이 직접 취해야 할 행동을 나타내는 텍스트를 반환합니다. vla는 물리적 환경과 상호작용하고 제어하기 위해 행동 및 상태 토큰을 추가하여 비전 언어 모델을 확장합니다. 이러한 추가 토큰은 시스템의 내부 상태(환경을 인지하는 방법)" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": " 시각적으로 상호작용하는 모든 모델을 vla로 정의하기도 합니다. 이 정의에 따르면 vla는 ui 탐색을 수행하거나 에이전트 워크플로우에 사용될 수 있습니다. 하지만 많은 사람들은 이러한 애플리케이션이 vlm 도메인에 속한다고 믿습니다." + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "든 모델을 vla로 정의하기도 합니다. 이 정의에 따르면 vla는 ui 탐색을 수행하거나 에이전트 워크플로우에 사용될 수 있습니다. 하지만 많은 사람들은 이러한 애플리케이션이 vlm 도메인에 속한다고 믿습니다." + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "테이블 정리, 식료품 포장, 상자 조립, 물체 찾기과 같은 복잡한 실제 환경 작업에서 모두 강력한 제로샷 및 미세 조정 성능을 보여줍니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "1은 또한 로봇 시연을 공유하고 훈련하는 것을 단순화하기 위해 만들어진 오픈 표준인 lerobot 데이터셋 포맷 위에 구축되었습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "vlm을 이용한 객체 감지, 분할, 계수" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "앞서 살펴본 바와 같이, vlm은 전통적인 컴퓨터 비전 작업에 대한 일반화를 가능하게 합니다. 이제 모델은 이미지와 개방형 텍스트와 같은 다양한 프롬프트를 입력받아, 감지, 분할을 위한 지역화 토큰이 포함된" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "터 비전 작업에 대한 일반화를 가능하게 합니다. 이제 모델은 이미지와 개방형 텍스트와 같은 다양한 프롬프트를 입력받아, 감지, 분할을 위한 지역화 토큰이 포함된 구조화된 텍스트를 출력할 수 있습니다." + } + }, + "bounding box": { + "경계 상자": { + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "감지의 경우, 모델은 경계 상자 좌표를 토큰으로 출력합니다. 반면 분할의 경우, 모델은 감지 토큰과 분할 토큰을 출력합니다. 이러한 분할 토큰은 모든 분할된 픽셀 좌표가 아니라, 이러" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "기에 멀티모달 안전 모델이 활용됩니다: 이들은 vlm의 입력과 출력을 필터링하기 위해 모델 전후에 배치됩니다. 이는 llm 안전 모델과 유사하지만 추가 이미지 입력을 처리할 수 있습니다." + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "프로덕션의 vlm은 탈옥과 규정 준수를 위한 유해한 출력을 방지하기 위해 입력과 출력을 필터링해야 합니다. 유해한 콘텐츠는 폭력적 입력부터 성적으로 노골적인 콘텐츠까지 다양합니다. 바로 여기에 멀티모달 안전 모델이 활용됩니다: 이들은 vlm의 " + } + }, + "generative model": { + "생성 모델": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": " 여부를 반환합니다. 정책은 이미지가 부적절한 기준을 말합니다. shieldgemma 2는 이미지 생성 모델의 출력을 필터링하는 데에도 사용될 수 있습니다." + } + }, + "pruning": { + "가지치기": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "니다. 안전성 미세 조정과 함께 llama 4 scout(멀티모달 전문가 혼합 모델)에서 밀집하게 가지치기되었습니다." + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "문서를 완전히 텍스트로 파싱" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "일반 텍스트와 쿼리를 검색기(retriever)와 재정렬기(reranker)에 전달하여 가장 관련성 있는 문서 얻기" + } + }, + "softmax": { + "소프트맥스": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "더와 이미지 인코더로 구성되어 쿼리당 단일 벡터를 반환합니다. 반환된 점수는 임베딩의 내적에 대한 소프트맥스입니다. 구절당 단일 벡터를 반환합니다." + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 155, + "endLine": 156, + "excerpt": "소프트맥스? 소프트맥스는 dse 모델이 계산한 여러 문장의 '유사도 점수'를 '정답일 확률'로 변환하여, 모델이 가장 가능성 높은 선택지를 고르거나 학습할 수 있도록 돕는 핵심적인 장치입니다." + }, + "레이블": { + "line": 232, + "endLine": 232, + "excerpt": "도 최적화는 vlm으로도 확장될 수 있는, 언어 모델을 위한 대체 미세 조정 접근법입니다. 고정된 레이블에 의존하는 대신, 이 방법은 선호도에 기반하여 후보 응답을 비교하고 순위를 매기는 데 중점을 둡니다. trl 라이브러리는 vlm을 포함한 직접 선호도 " + } + }, + "encoder model": { + "인코더 모델": { + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "colpali와 같은 colbert류 모델도 이중 인코더 모델이지만 한 가지 차이점이 있습니다: colpali는 이미지 인코더로 vlm을, 텍스트 인코더로 llm을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 본질적으로 인코더" + } + }, + "image patch": { + "이미지 패치": { + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "각 토큰당 하나씩 총 여러 개의 벡터로 이루어집니다. maxsim에서 각 텍스트 토큰 임베딩과 각 이미지 패치 임베딩 간의 유사성이 계산되며, 이 접근 방식은 뉘앙스를 더 잘 포착합니다. 이러한 이유로 colbert류 모델은 비용 효율성이 낮지만 성능이 더 좋습" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "ore의 각 예제에는 문서 이미지, 쿼리 및 잠재적 답변이 있습니다. 쿼리와 일치하는 문서는 대조 사전 훈련에 도움이 되므로 vidore 훈련 세트는 새로운 모델을 훈련하는 데 사용됩니다." + } + }, + "tool calling": { + "도구 사용": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "실행 시작 시 한 번만 이미지 제공. 이것은 도구 사용이 포함된 문서 ai에 유용합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "동적으로 이미지 검색. vlm 에이전트를 통한 gui 제어와 같이 에이전트가 반복적으로 스크린샷을 찍는 경우에 유용합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "소한의 사용 사례에는 좋습니다). 다음과 같이 codeagent(자체 코드를 작성하는 에이전트)를 초기화할 수 있습니다:" + } + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "smolagents는 로컬 트랜스포머 모델, 추론 제공자를 사용하여 제공되는 오픈소스 모델 또는 엔드포인트 폐쇄 소스 모델 제공자와 같은 다양한 모델 유형을 제공합니다. 현재 많은 에이전트 워크플로우가 추론을" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "smolagents는 로컬 트랜스포머 모델, 추론 제공자를 사용하여 제공되는 오픈소스 모델 또는 엔드포인트 폐쇄 소스 모델 제공자와 같은 다양한 모델 유형을 제공합니다. 현재 많은 에이전트 워크" + } + }, + "pooling": { + "다운샘플링": { + "line": 226, + "endLine": 226, + "excerpt": "dinov2에 비디오 프레임을 통과시켜 가장 유사한 프레임을 선택하여 제거함으로써 비디오 프레임을 다운샘플링하고, 그런 다음 텍스트 쿼리에 따라 가장 관련성 있는 프레임을 추가로 선별하여 프레임을 더욱 정제하는데, 여기서 텍스트와 프레임 모두 동일한 공간에 투" + } + }, + "preference data": { + "선호도 데이터": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "아래는 vlm 미세 조정의 dpo를 위한 선호도 데이터셋의 구조 예입니다. 각 항목은 이미지 + 질문 쌍과 두 개의 대응 답변(선택된 답변과 거부된 답변)으로 구성됩니다. vlm은 선호되는(선택된) 답변과 " + } + }, + "reward": { + "보상": { + "line": 276, + "endLine": 276, + "excerpt": "dpotrainer를 사용하여 모델을 훈련하기 위해 보상 차이를 계산하려면 참조 모델을 선택적으로 제공할 수도 있습니다. 파라미터 효율적 미세 조정(peft)을 사용하는 경우" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 302, + "endLine": 303, + "excerpt": "이 내에서 캡처된 스크린샷이나 사진에서 파생된 비전 전용 문제를 포함합니다. 다양한 배경, 글꼴 스타일 및 크기를 적용하여 실제 환경 조건을 모방합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-11-02-DABStep.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-02-DABStep.md", + "blobSha": "13cdebf4869ac1d952c0c16252266884dd4a5b9e", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "dabstep.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 24 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 39 + }, + "inference": { + "추론": 24 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 23 + }, + "feature": { + "능력": 7, + "특성": 1, + "변수": 2, + "기능": 1 + }, + "precision": { + "정확도": 7, + "정밀도": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 3 + }, + "iteration": { + "반복": 9 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 2 + }, + "attention": { + "집중": 1 + }, + "query": { + "쿼리": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 10 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 12 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 16 + }, + "environment": { + "환경": 3 + }, + "leaderboard": { + "리더보드": 6, + "순위표": 1 + }, + "baseline": { + "베이스라인": 7 + }, + "checkpoint": { + "스냅샷": 1 + }, + "metric": { + "지표": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 9 + }, + "validation": { + "검증": 2 + }, + "label": { + "정답": 1 + }, + "bias": { + "편향": 2 + }, + "element-wise": { + "요소별": 1 + }, + "loss": { + "오차": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 2, + "표준화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 2 + }, + "reasoning 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능력을 평가하기 위해 설계된 450개 이상의 데이터 분석 작업으로 구성되어 있습니다." + }, + "특성": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "3년에 crossfit hanna 가맹점에 초점을 맞춰, 인센티브를 통해 사용자가 다른 권한 부여 특성 지표로 전환하도록 장려하여 사기 거래를 줄이는 것을 목표로 한다면, 가능한 가장 낮은 수수료를 기준으로 어떤 옵션이 가장 비용 효율적일까요?" + }, + "변수": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": " 국한되어 매우 좁고 제한적입니다. 이 작업은 현실 세계의 일부에 불과하며, 실제로는 다른 차원과 변수가 다양하게 작용합니다. 향후 동일한 벤치마크를 확장하여 승인률(발행자 거부), 인증 중단률, 계절적 요소를 포함한 더 넓은 시간 범위의 실시간 상황 등" + }, + "기능": { + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "단발적이며, 실제 데이터 세트와 반복적 추론이 부족합니다. 이는 전체적인 워크플로우 또는 멀티모달 기능을 평가하는 능력을 제한합니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "연구 결과에 따르면, dabstep은 가장 유능한 추론 기반 에이전트조차도 정확도 16%만 달성하는 것을 보이며, 현재 ai모델에 도전 과제를 제시함과 동시에 이 분야에 상당한 발전이 필요함을 보여줍니다." + }, + "정밀도": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "도에 초점을 맞추도록 보장하는 일련의 유연한 평가 방법을 구현했습니다. 예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 " + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 블로그 게시물에서는 벤치마크의 설계와 구성을 다루고, 평가 결과를 탐색하며, 현재 모델과 복잡한 데이터 분석 작업을 효과적으로 해결하는 능력 사이의 상당한 격차에 대해 논의합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "단하지만 시간이 많이 소요되는 작업: 간단한 작업이라도 엄청난 양 때문에 간단한 분석이 수 시간의 반복 작업으로 변할 수 있습니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "작업일 수 있습니다. 불행히도 이는 거의 드물며, 분석가는 데이터를 소비하고, 변환하고, 제공하는 파이프라인을 만들기 위한 기술적 깊이가 필요합니다. 데이터 분석가는 종종 공식적으로 데이터 엔지니어링에 속하는 작업을 맡기도 합니다." + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "에 대한 접근은 분석가가 더 빠르게 작업하고, 정신적 부담을 줄이고, 더 영향력 있는 문제 해결에 집중할 수 있게 해줍니다. 이는 금융과 같이 데이터 분석과 통찰력이 필요한 많은 산업에 중요한 순간이 될 것입니다." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "adyen과 같은 회사에서 분석가는 일상적인 쿼리부터 창의성, 정밀성, 반복적 추론이 필요한 복잡한 워크플로우까지 다양한 문제를 해결합니다. 간단하고 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 작업을 지원할 수" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "dyen과 같은 회사에서 분석가는 일상적인 쿼리부터 창의성, 정밀성, 반복적 추론이 필요한 복잡한 워크플로우까지 다양한 문제를 해결합니다. 간단하고 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 작업을 지원할 수 있는 능력 있는 데이터 분석 에이전트에 대한 접근은 분석가가" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "기계 학습의 발전은 신뢰할 수 있는 진행 신호를 제공하는 고품질 벤치마크에 의해 추진됩니다. 때문에 우리는 데이터 분석에서 에이전트 워크플로우를 평가하고 발전시키" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 균형: 이러한 작업은 구조화된 데이터를 탐색하고 비구조화된 데이터로 캡처된 여러 데이터 세트와 문서를 이해하기 위한 고" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "구조화된 데이터의 균형: 이러한 작업은 구조화된 데이터를 탐색하고 비구조화된 데이터로 캡처된 여러 데이터 세트와 문서를 이해하기 위한 고급 데이터 분석 기술이 필요합니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "필요한 벤치마크와 달리, dabstep은 사용하기 간단합니다. 모델로 답변을 생성하려면 코드 실행 환경에 대한 액세스만 필요하며, 참가자는 자동 평가를 위해 답변을 리더보드에 직접 제출할 수 있습니다." + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "로 답변을 생성하려면 코드 실행 환경에 대한 액세스만 필요하며, 참가자는 자동 평가를 위해 답변을 리더보드에 직접 제출할 수 있습니다." + }, + "순위표": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "최고 순위의 제출물이 표시된 순위표 보기. 링크: dabstep 리더보드" + } + }, + "baseline": { + "베이스라인": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": " 이를 위한 dabstep의 구성 요소 중 일부인 데이터 세트, 작업, 평가, 실시간 리더보드 및 베이스라인을 공개합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "스냅샷": { + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "표 1은 벤치마크와 함께 공개하는 일부 데이터 세트의 스냅샷을 보여줍니다." + } + }, + "metric": { + "지표": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": " crossfit hanna 가맹점에 초점을 맞춰, 인센티브를 통해 사용자가 다른 권한 부여 특성 지표로 전환하도록 장려하여 사기 거래를 줄이는 것을 목표로 한다면, 가능한 가장 낮은 수수료를 기준으로 어떤 옵션이 가장 비용 효율적일까요?" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "작업 후 이러한 작업에서 62%의 베이스라인을 달성하는 반면, llama 70b zero-shot 프롬프트는 90% 이상의 정확도를 초과할 수 있습니다." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "장했습니다. 이는 “운 좋은 추측” 가능성을 제거하고 핵심 추론(추론의 재현성) 및 일반화 능력을 검증하기 위함입니다." + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": " 규모(450개 문제), 개발자 편의성을 고려하여 전체 테스트 세트의 대표 하위 집합인 개발 세트(정답 포함)도 공개했습니다. 이 개발 세트는 연구자들이 평가 및 신속한 피드백 루프를 포함한 e2e 제출 파이프라인을 로컬에서 구성한 후 리더보드에 제출할 " + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "크 질문에 대한 답변이 간단한 단어, 숫자 또는 다중 선택 조합이어야 함을 의미합니다. 이를 통해 편향되지 않고, 정량화 가능하며, 모델에 의존하지 않는 평가가 가능합니다. (이는 심판 llm이 평가하는 자연어 답변 제출 방식과 대비됩니다)" + } + }, + "element-wise": { + "요소별": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": ". 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + } + }, + "loss": { + "오차": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": " 평가 방법을 구현했습니다. 예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + }, + "표준화": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "벤치마크의 일부로 제공되는 베이스라인은 채팅 및 추론 모델에 걸쳐 표준화된 프롬프트이므로, 최적화되지 않은 것으로 간주되어야 하며 성능의 하한입니다." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "예를 들어, 수치 비교 시 정밀도와 형식 차이를 허용하는 적응형 허용 오차를 사용합니다. 문자열은 정규화 후 유사도 비율 임계값을 적용한 퍼지 매칭으로 비교합니다. 리스트는 정규화 후 요소별로 평가됩니다." + } + }, + "reasoning model": { + "추론 모델": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "최고 성능 에이전트는 최신 추론 모델을 기반으로 했으며, o3-mini가 16% 정확도로 1위를 차지했고 r1이 13%**로 뒤를 이었습니다. 가장 가까운 채팅 기반 모델은 claude s" + } + }, + "tool calling": { + "도구 사용": { + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "다. 일반적인 실패 모드에는 지시 사항 따르기 부족, 잘못된 코드 구문, 코드 블록 닫기(부족), 도구 사용(부적절) 및 1-턴 대화(즉, 순차적 단계 없음)가 포함됩니다. 이 벤치마크에서 추론 모델이 잘 수행되도록 하려면 프롬프트에 대한 여러 반복이 필요했습" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "표 2: 상업적 모델의 비용. 주관성/분산으로 인해 오픈 모델의 가격 분석은 포함하지 않았습니다. 비용/성능 %는 그림 4에서 탐색됩니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 매핑하는 유사하지만 다른 논리의 다른 버전 등을 포함하여 파일 수가 폭발적으로 증가할 것입니다. 컨텍스트는 현재 및 미래 토큰 카디널리티에서 허용되는 컨텍스트 윈도우에 논리적으로 맞지 않는 단계에 도달할 것입니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 논리의 다른 버전 등을 포함하여 파일 수가 폭발적으로 증가할 것입니다. 컨텍스트는 현재 및 미래 토큰 카디널리티에서 허용되는 컨텍스트 윈도우에 논리적으로 맞지 않는 단계에 도달할 것입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-11-10-pi0-fast.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-10-pi0-fast.md", + "blobSha": "223c9ef77899448770a61831cfa2673701b952a1", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "pi0.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "model": { + "모델": 41 + }, + "environment": { + "환경": 9 + }, + "exploitation": { + "활용": 8 + }, + "feature": { + "능력": 4, + "특성": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "training": { + "학습": 26, + "훈련": 1 + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 3, + "구조": 4 + }, + "loss": { + "로스": 1, + "손실": 3, + "감소": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 3 + }, + "post-training": { + "사후 학습": 1 + }, + "convergence": { + "수렴": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 3 + }, + "regularization": { + "정규화": 3 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 5 + 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{ + "환경": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 존재하지만, 인간 지능은 다재다능하다는 점에서 특히 뛰어납니다. 즉, 인간 지능은 다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot models)은 다양한 데이터를 활용해 적응력을 높이고, 일반화 성능과 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 개별 작업(task)별로 모델을 따로 학습시키는 대신, llm과 유사한 방식으로" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "lm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된 모델이 필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot mo" + }, + "특성": { + "line": 130, + "endLine": 131, + "excerpt": "언어 지시가 여기에 포함됩니다. 반면, suffix는 로봇의 의사결정 정책(policy)과 관련된 특성을 포착합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": ". 즉, 인간 지능은 다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된 모델이 필요합니다. 이러한 범용 로봇 모델(generalist robot models)은 다양한 데이터를 활용해 적응력을 높이고, 일반화 성능과 견고" + }, + "훈련": { + "line": 208, + "endLine": 209, + "excerpt": "tation)은 행동을 직접 모터 명령으로 매핑합니다. 이 방식은 정밀한 동작을 가능하게 하지만, 훈련의 안정성이 낮고 확장성이 떨어진다는 단점이 있습니다." + } + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "다양한 과제와 환경, 예기치 않은 상황에 유연하게 적응할 수 있습니다. 대형 언어 모델(llm)과 비전-언어 모델(vlm)은 큰 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 물리적 세계와의 상호작용 능력이 부족합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 로봇 데이터를 기반으로 학습된" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "모델 아키텍처 설계 — 다양한 데이터 소스를 통합하면서도 복잡한 물리적 상호작용을 포착할 수 있는 아키텍처를 설계해야 합니다. 이와 관련된 중요한 도전 과제는 **크" + }, + "구조": { + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "**크로스 임바디먼트 학습(cross-embodiment training)**입니다. 이는 로봇의 구조, 제어 공간, 그리고 행동 표현이 서로 다른 다양한 로봇 유형들로부터 모델이 학습해야 하는 과정을 의미합니다. 기존 접근법들은 다음과 같은 방식으로 이" + } + }, + "loss": { + "로스": { + "line": 31, + "endLine": 32, + "excerpt": "리적 상호작용을 포착할 수 있는 아키텍처를 설계해야 합니다. 이와 관련된 중요한 도전 과제는 **크로스 임바디먼트 학습(cross-embodiment training)**입니다. 이는 로봇의 구조, 제어 공간, 그리고 행동 표현이 서로 다른 다양한 로봇 " + }, + "손실": { + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": ", 시간 단계별 구간화 방식이지만, 이 접근법은 고주파 제어 작업에서 어려움을 겪으며, 결과적으로 손실이 많은 표현과 비효율적인 학습으로 이어집니다. 이에 대한 대안으로 **벡터 양자화(vector quantization, vq)**나 시계열 압축(tim" + }, + "감소": { + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "행동 시퀀스 내 중복 감소로 인한 더 나은 행동 표현력" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "다양한 로봇 플랫폼의 멀티모달 데이터셋을 결합하여 일반화 능력을 향상시키는 방법" + } + }, + "post-training": { + "사후 학습": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": " 레시피 개발 — 최근 nlp와 비전 분야의 발전이 세밀한 사전 학습(pre-training) 및 사후 학습(post-training) 전략에 크게 의존한 것처럼, 로봇 모델에서도 이에 상응하는 학습 절차를 정립하는 것이 중요합니다." + } + }, + "convergence": { + "수렴": { + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": " 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서 시작해 점진적으로 의미 있는 모터 동작 시퀀스로 수렴해 나가는 디노이징(denoising) 과정을 거칩니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": "실제 환경에서도 높은 효율성, 정밀성, 적응성을 달성합니다. flow matching은 원래 연속 정규화 플로우나 diffusion models의 생성 품질을 개선하기 위해 사용된 기법으로, π0에서도 유사한 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 52, + "endLine": 53, + "excerpt": "실제 환경에서도 높은 효율성, 정밀성, 적응성을 달성합니다. flow matching은 원래 연속 정규화 플로우나 diffusion models의 생성 품질을 개선하기 위해 사용된 기법으로, π0에서도 유사한 원리를 적용합니다. 즉, 무작위 노이즈 상태에서" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "체크포인트를 사용하여 π0 모델을 fine-tuning하려면 다음 명령어를 실행하세요:" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 83, + "endLine": 84, + "excerpt": "π0 신경망(neural network)을 paligemma와 expert gemma와 함께 fine-tuning하려면, 다음 명령어를 실행하세요. 이 두 모델은 " + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 83, + "endLine": 84, + "excerpt": "g하려면, 다음 명령어를 실행하세요. 이 두 모델은 π0 fine-tuning 이전에 vlm 기본 파라미터로 사전 학습된 모델입니다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "기에 행동과 관찰 상태 토큰을 추가로 통합합니다. 이러한 토큰이 추가되면, 다음으로 중요한 과제는 어텐션(attention)이 어떻게 계산되는지를 이해하는 것입니다." + }, + "주의": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "를 추가하는 방법은 어텐션이 비활성화된 위치(즉, 주의를 기울이지 않아야 하는 위치)에서 causal mask에" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "이미지와 텍스트를 기반으로 멀티모달 표현을 학습하고 생성하지만, vla는 여기에 행동과 관찰 상태 토큰을 추가로 통합합니다. 이러한 토큰이 추가되면, 다음으로 중요한 과제는 어텐션(attention)이 어떻게 계산되는지를 이해하는 것입니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 113, + "endLine": 114, + "excerpt": "패딩 영역(padding regions)을 제외하고는 모든 토큰에 대해 완전한 가시성을 가집니다. 즉, 각 action token은 다음 항목들에 어텐션할 " + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "시간 또는 단계를 인코딩한 시간 임베딩(time embedding)" + } + }, + "attention mask": { + "어텐션 마스크": { + "line": 144, + "endLine": 145, + "excerpt": "그러나 π0에서 어텐션을 효율적으로 처리하는 것은 또 다른 도전 과제를 동반합니다. 특유의 어텐션 마스크 형태가 어텐션 계산 방식에 영향을 미치기 때문이죠 — 이제 그 세부 내용을 살펴보겠습니다!" + } + }, + "sparsity": { + "희소성": { + "line": 149, + "endLine": 150, + "excerpt": "결과적으로 생성된 **2d 인과 마스크(causal mask)**는 강한 블록 희소성(block sparsity)을 보입니다. 하지만 각 블록의 경계를 정의하는 일 — 특히 여러 샘플(batch)을 다루는 경우 — 은 꽤 까다롭습니다. " + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱": { + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "과적(causal) 블록 구조를 가집니다. 이때 단순한 즉시 실행 방식의 구현은 입력 전체에 대해 행렬 곱을 수행하고 softmax를 적용하기 때문에, 매우 비효율적입니다." + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "과적(causal) 블록 구조를 가집니다. 이때 단순한 즉시 실행 방식의 구현은 입력 전체에 대해 행렬 곱을 수행하고 softmax를 적용하기 때문에, 매우 비효율적입니다." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 165, + "endLine": 165, + "excerpt": "ths)을 직접 계산해야 합니다. 이 라이브러리는 연속적(또는 엄격히 인과적인) 어텐션 패턴에서, 쿼리와 키의 길이가 동일한 경우에 맞춰 설계되었습니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "on의 성능이 크게 저하되었습니다. 그 이유는, 우리의 경우 score_mod가 최적화된 cuda 커널 외부에서 더해지기 때문입니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "지는 도전 과제들을 살펴보겠습니다. 행동이 어떻게 표현되느냐는 효율성, 일반화 능력, 그리고 실행 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다." + } + }, + "downstream task": { + "하위 과제": { + "line": 208, + "endLine": 209, + "excerpt": "동 표현(semantic action representation)**입니다. 이 방식에서는 행동을 하위 과제(sub-task)나 키포인트(keypoint) 같은 고수준 개념(high-level concept)으로 설명합니다. 이러한 방법은 few-shot이나 " + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": "*나 시계열 압축(time-series compression) 같은 방법들이 제안되었지만, vq는 하이퍼파라미터에 매우 민감하여, 다양한 로봇 설계 간의 일반성을 확보하기 어렵다는 한계가 있습니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 211, + "endLine": 212, + "excerpt": "으며, 결과적으로 손실이 많은 표현과 비효율적인 학습으로 이어집니다. 이에 대한 대안으로 **벡터 양자화(vector quantization, vq)**나 시계열 압축(time-series compression) 같은 방법들이 제안되었지만, vq는 하이퍼파" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 216, + "endLine": 217, + "excerpt": "이를 바탕으로, 우리는 π0-fast를 소개합니다. π0-fast는 π0의 확장 버전으로, 새로운 토크나이저를 활용해 행동 표현을 개선한 더 빠르고, 자가회귀적(autoregressive) 구조의 모델입니다. 이 모델은 lerobot repo에서도 사용할 수 " + } + }, + "learning rate": { + "학습 속도": { + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "diffusion 기반 vla보다 5배 빠른 학습 속도" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "uantile)와 99번째 분위수를 [-1, 1] 범위에 매핑하여, 서로 다른 로봇 시스템 간의 일관성을 확보하고 이상치에 대한 강건성을 높입니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "퀀스로 평탄화합니다. 이때 저주파 성분(low-frequency components)이 우선적으로 배치되어, 핵심 정보가 손실되지 않도록 합니다." + } + }, + "flatten": { + "평탄화": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": " 이렇게 생성된 dct 계수 행렬은 일반적으로 희소(sparse)하며, 이를 1차원 정수 시퀀스로 평탄화합니다. 이때 저주파 성분(low-frequency components)이 우선적으로 배치되어, 핵심 정보가 손실되지 않도록 합니다." + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 241, + "endLine": 241, + "excerpt": "시퀀스를 한층 더 압축하기 위해 byte pair encoding (bpe)이 적용됩니다. 일반적인 방식과 마찬가지로, bpe는 여러 차원에 걸쳐 자주 등장하는 패턴" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": " 때문에, 토큰으로부터 행동을 효율적이고 손실 없이 복원할 수 있습니다. fast의 토크나이제이션 파이프라인은 단 두 개의 하이퍼파라미터만을 가집니다: 반올림 전에 적용되는 스케일링 계수와 bpe vocabulary 크기입니다. 이 두 파라미터는 서로 다른 데" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 250, + "endLine": 250, + "excerpt": " face autoprocessor 형태로 제공되며, 단 몇 줄의 코드만으로 행동 시퀀스를 손쉽게 토큰화할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-11-17-agent-leaderboard.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-17-agent-leaderboard.md", + "blobSha": "3a51b22ef6fbbd99a1df5de212a5c113d77c4fb0", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-11-17-hf_translation_hub_mcp_design_and_tooling.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-17-hf_translation_hub_mcp_design_and_tooling.md", + "blobSha": "36413c34ac2dbb3e5b5fed34096493f8983da915", + "eligible": false, + "reason": "translation-notice-missing", + "enPath": "building-hf-mcp.md", + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-11-3-Welcome-GPT-OSS.md", + "blobSha": "ada546f44350fd0d18437ac8fdf6b1a534504eff", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "welcome-openai-gpt-oss.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "feature": { + "능력": 1, + "기능": 2, + "함수": 1 + }, + "inference": { + "추론": 22, + "예측": 1 + }, + "model": { + "모델": 56 + }, + "weight": { + "가중치": 5 + }, + "parameter": { + "파라미터": 5 + }, + "architecture": { + "구조": 2, + "아키텍처": 3 + }, + "quantization": { + "양자화": 5 + }, + "attention": { + "어텐션": 5 + }, + "context": { + "컨텍스트": 2 + }, + "layer": { + "레이어": 3 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "token": { + "토큰": 3 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "training": { + "학습": 6, + "훈련": 7 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 2 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 4, + "이용": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 12, + "필터": 2 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": 4 + }, + "tool 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15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + }, + "예측": { + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 나오기 때문입니다. 생성 크기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 ins" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt oss는 openai가 공개한 대망의 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 강력한 추론 능력과 에이전트 작업, 그리고 다양한 개발자의 사용 사례를 위해 설계되었습니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "117b 파라미터의 대형 모델(gpt-oss-120b)" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "두 모델 모두 혼합 전문가(mixture-of-experts, moes) 구조이며 4비트 양자화 방식(mxfp4)을 사용했기 때문에, 활성화되는 파라미터가 적어 빠른 추론이 가능하면서도 리소스 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것(예: chain of thought)을 포함하는 \"analysis\"" + } + }, + "chain of thought": { + "사고 과정": { + "line": 385, + "endLine": 386, + "excerpt": "훈련 시: 훈련용 예제를 포맷할 때는 일반적으로 최종 메시지에 사고 과정(chain of thought)을 포함하고 싶을 것입니다. 이를 위한 올바른 위치는" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 405, + "endLine": 405, + "excerpt": "마지막 어시스턴트 턴을 제외한 모든 턴의 레이블을 마스킹해야 합니다. 그렇지 않으면 사고 과정 없이 이전 턴을 학습하게 되어 모델이 사고 과정 없이 응답을 생성하도록 가르치게 됩니다. 이는 전체 멀티" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-math-verify-leaderboard.md", + "blobSha": "3065e35b1d055c4ed4ca105d9809c9accf6b67f5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "math_verify_leaderboard.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "leaderboard": { + "리더보드": 16 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "model": { + "모델": 30 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "label": { + "정답": 6 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "parsing": { + "파싱": 2 + }, + "feature": { + "변수": 2, + "능력": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 3 + }, + "weight": { + "비중": 1 + } + }, + "evidence": { + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "math-verify로 open llm 리더보드 바로잡기" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "그리고 오늘, math-verify를 활용해 지금까지 open llm leaderboard에 제출된 총 3,751개 모델을 전부 다시 평가했고, 그 결과 이전보다 훨씬 더 공정하고 신뢰할 수 있" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "th-verify를 활용해 지금까지 open llm leaderboard에 제출된 총 3,751개 모델을 전부 다시 평가했고, 그 결과 이전보다 훨씬 더 공정하고 신뢰할 수 있는 모델 비교가 가능해졌습니다!" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있는지 측정합니다. 이 수학 문제들은 hendrycks math 데이터셋의 최고 난이도(level 5) 문제 중 1,324개를 뽑아, 선행 미적분(precalculus), 기초 대수(prealgebra), 대수(algebra" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ging face hub에서 가장 많이 활용되는 리더보드로, 다양한 태스크에서 오픈 llm(대규모 언어 모델)의 성능을 비교합니다. 이 중 math-hard는 수학 문제에 특화된 평가로, llm이 고등학교 및 대학 수준의 수학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " hugging face hub에서 가장 많이 활용되는 리더보드로, 다양한 태스크에서 오픈 llm(대규모 언어 모델)의 성능을 비교합니다. 이 중 math-hard는 수학 문제에 특화된 평가로, llm이 고등학교 및 대학 수준의 수학 문제를 얼마나 정확하게 풀 수 있" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 문제는 5-shot 방식으로 진행되며, 모델은 문제를 풀기 전에 예시 5개를 참고해 답변 형식을 학습합니다." + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이에 대한 정답(ground truth)은 다음과 같습니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "가장 반복적으로 나타난 문제는 일부 모델이 예시에서 제시된 답변 형식을 제대로 따르지 못한다는 점입니다. 대신 답변을 소개하는 문장을 함께 출력하는 경우가 있었고" + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "를 기호 표현으로 변환하는 과정에서도 sympy 파싱과 관련된 다양한 문제가 있었습니다:" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수 방정식 부분 파싱 실패" + }, + "능력": { + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": "가 많기 때문에 개선 폭이 컸다고 보고 있습니다. math-verify는 이러한 형식의 답변 처리 능력을 크게 향상시켰고, 그 결과 높은 점수 상승으로 이어졌습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수 방정식 부분 파싱 실패" + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "행렬 추출 실패" + } + }, + "weight": { + "비중": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "ath 서브셋에서 qwen 파생 모델들이 다수 상승하면서, 전체 리더보드 상위권에서도 파생 모델의 비중이 크게 늘어났습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-01-rteb.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-01-rteb.md", + "blobSha": "8af3bd94d3f7ba0c1f7e718ca2cbc8854611fad2", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "rteb.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "benchmark": { + "벤치마크": 28 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 86 + }, + "embedding": { + "임베딩": 5 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "feature": { + "능력": 8, + "함수": 7, + "기능": 2 + }, + "model": { + "모델": 27 + }, + "precision": { + "정확도": 2 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "validation": { + "검증": 7 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 4 + }, + "metric": { + "지표": 2, + "평가 지표": 2 + }, + "reward": { + "보상": 1 + }, + "training": { + "훈련": 5 + }, + "attention": { + "집중": 1, + "주의": 1 + }, + "bias": { + "편향": 2, + "데이터 편향": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 14, + "이용": 1 + }, + "overfitting": { + "과적합": 2 + }, + "label": { + "라벨": 2, + "레이블": 3 + }, + "query": { + "쿼리": 14, + "질의": 3 + }, + "architecture": { + "구조": 3 + }, + "layer": { + "계층": 1 + }, + "leaderboard": { + "리더보드": 4 + }, + "classification": { + "분류": 2 + }, + "inference": { + "추론": 1, + "예측": 1 + }, + "node": { + 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신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "edding benchmark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을 결합한 하이브리드 전략으로 이 문제를 해결합니다. 목표는 간단합니다. 모델이 이전에 접하지" + }, + "함수": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "openai에서 공개한 humaneval 데이터셋은 각 문제마다 손으로 작성된 함수 시그니처, 문서 문자열, 본체 및 여러 유닛 테스트를 포함한 164개의 프로그래밍 문제를 포함합니다. 이 데이터셋은 openai의 엔지니어와 연구원들이" + }, + "기능": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "00개의 크라우드소싱 파이썬 프로그래밍 문제로 구성되어 있으며, 프로그래밍 기초, 표준 라이브러리 기능 등을 다룹니다. 각 문제는 작업 설명, 코드 솔루션 및 3개의 자동화된 테스트 케이스로 구성됩니다. 논문에서 설명한 바와 같이, 데이터 품질 보장을 위" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "mark, 검색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "색 임베딩 벤치마크)의 베타 버전을 소개합니다. rteb는 실제 환경에 사용할 임베딩 모델의 검색 정확도를 신뢰성 있게 평가하도록 설계되었습니다. 기존 벤치마크는 진정한 일반화 능력을 측정하기 어려웠으나, rteb는 공개 및 비공개 데이터셋을 결합한 하이브" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "rag, 에이전트부터 추천 시스템에 이르기까지 많은 ai 애플리케이션의 성능은 근본적으로 검색 및 검색 품질에 의해 제한됩니다. 따라서 임베딩 모델의 검색 품질을 정확히" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "것은 개발자들에게 공통적인 고민거리입니다. 모델이 실제 환경에서 얼마나 잘 작동할지 어떻게 정확히 검증할 수 있을까요?" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 기껏해야 모델의 진정한 일반화 능력을 가늠한 것에 불과합니다. 동일한 공개 데이터셋으로 모델을 반복 평가할 때, 보고된 점수와 새로운 미검증 데이터에서의 실제 성능 사이에 차이가 발생합니다." + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "여기서 문제가 복잡해집니다. 현재 평가 기준은 공개 벤치마크에서의 모델 ‘제로샷’ 성능에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 이는 기껏해야 모델의 진정한 일반화 능력을 가늠한 것에 불과합니다. 동일한 공개 데이터셋으로 모델을 반복 평" + } + }, + "metric": { + "지표": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "기본 평가 방법론과 지표(예: ndcg@10)는 잘 알려져 있고 견고하지만, 기존 벤치마크의 신뢰성은 종종 다음과 같은 문제로 인해 저하됩니다." + }, + "평가 지표": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "검색 결과 우선 평가 지표: 기본 리더보드 지표는 순위 지정 검색 결과 품질의 표준 측정값인 ndcg@10입니다." + } + }, + "reward": { + "보상": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 관찰됩니다. 이는 모델이 견고하고 일반화 가능한 능력을 개발하기보다 테스트 데이터를 암기하는 데 보상을 받는 피드백 루프를 생성합니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "일반화 격차. 현재 벤치마크 생태계는 의도치 않게 “시험에 맞춘 교육”을 조장합니다. 훈련 데이터 소스와 평가 데이터셋이 중복될 경우 모델 점수가 부풀려져 벤치마크의 신뢰성을 훼손할 수 있습니다. 이러한 관행은 의도적이든 아니든 여러 모델의 " + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "잡성을 포착하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제가 없는 벤치마크는 코드 검색과 같은 단일 도메인에 집중하는 등 범위가 너무 좁아 범용 모델 평가에 부적합한 경우가 많습니다." + }, + "주의": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "전체 데이터셋 목록은 아래에서 확인할 수 있습니다. 공개 및 비공개 부분 모두 다양한 범주의 데이터셋으로 지속적으로 업데이트할 계획이며, 커뮤니티의 적극적인 참여를 권장합니다. 다른 데이터셋을 제안하고 싶으시면 github의 mteb 저장소에 " + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "그 자체로 유용하지만 검색 평가를 위해 설계된 것이 아니며 실제 검색 시나리오에서 발생하는 분포적 편향과 복잡성을 포착하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제가 없는 벤치마크는 코드 검색과 같은 단일 도메인에 집중하는 등 범위가 너무 좁아 범용 모델 평가에 " + }, + "데이터 편향": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "법적 인용문 일치와 bm25 유사도 측정을 병행합니다. bm25 기준선은 인용문 일치 외 영역에서 데이터 편향을 유발할 수 있어 약간의 위험이 존재합니다. 정확성과 품질 보장을 위해 데이터셋의 일부를 수동으로 검증했습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "벤치마크 과적합 문제를 해결하기 위해 rteb는 공개 데이터셋과 비공개 데이터셋을 모두 활용하는 하이브리드 전략을 사용했습니다." + }, + "이용": { + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "오늘 hugging face에서 mteb 리더보드의 새로운 검색(retrieval) 섹션의 일부로 이용 가능합니다. 리더보드에서 여러분의 모델을 평가해보세요. 그리고 ai 커뮤니티 전체를 위한 더 나은 신뢰할 수 있는 벤치마크 구축에 함께해 주시길 바랍니" + } + }, + "overfitting": { + "과적합": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "벤치마크 과적합 문제를 해결하기 위해 rteb는 공개 데이터셋과 비공개 데이터셋을 모두 활용하는 하이브리드 전략을 사용했습니다." + } + }, + "label": { + "라벨": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "공개 데이터셋: 코퍼스, 쿼리, 관련성 라벨이 완전히 공개됩니다. 이는 투명성을 보장하며 모든 사용자가 결과를 재현할 수 있게 합니다." + }, + "레이블": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "설명하는 50개의 쿼리가 포함되어 있습니다. 문서가 상당히 까다롭고, 합성되지 않은 쿼리와 고품질 레이블을 갖추었기 때문에 이 데이터셋을 벤치마크에 포함합니다." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "공개 데이터셋: 코퍼스, 쿼리, 관련성 라벨이 완전히 공개됩니다. 이는 투명성을 보장하며 모든 사용자가 결과를 재현할 수 있게 합니다." + }, + "질의": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "검색 결과 우선 평가 지표: 기본 리더보드 지표는 순위 지정 검색 결과 품질의 표준 측정값인 ndcg@10입니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "rteb는 기업 사용 사례에 특히 중점을 두고 설계되었습니다. 복잡한 계층 구조 대신 명확성을 위해 단순한 그룹을 사용합니다. 단일 데이터셋은 여러 그룹에 속할 수 있습니다(예: 독일 법률 데이터셋은 “법률” 그룹과 “독일어” 그룹" + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "rteb는 기업 사용 사례에 특히 중점을 두고 설계되었습니다. 복잡한 계층 구조 대신 명확성을 위해 단순한 그룹을 사용합니다. 단일 데이터셋은 여러 그룹에 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벤치마크입니다. 이 벤치마크는 자연어 사양으로부터 코드를 생성하는 언어 모델의 능력을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 저자들은 codewars, atcoder, kattis, codeforces 등 프로그래머들이 서로 문제를 " + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": " 일본어 위키백과 문서를 기반으로 인간이 주석 처리한 39,696개의 질문-답변 쌍으로 구성되며, 문맥의 88.7%는 선별된 고품질 문서에서 추출되었습니다." + }, + "컨텍스트": { + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "데이터셋은 4118개 이상의 프랑스어 퀴즈 질문-답변 쌍으로 구성되며, 각 항목에는 관련 위키백과 컨텍스트가 포함됩니다. 데이터 정확성과 품질을 위해 데이터셋의 일부를 수동으로 검증했습니다." + } + }, + "baseline": { + "기준선": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "실제 사법 판결에서 추출되었으며, 법적 인용문 일치와 bm25 유사도 측정을 병행합니다. bm25 기준선은 인용문 일치 외 영역에서 데이터 편향을 유발할 수 있어 약간의 위험이 존재합니다. 정확성과 품질 보장을 위해 데이터셋의 일부를 수동으로 검증했습니다." + } + }, + "parsing": { + "구문 분석": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "github 저장소에서 함수를 추출했습니다. 구문 분석을 통해 함수에서 문서 문자열(docstring)과 함수 시그니처를 얻었습니다. 문서 문자열이 있는 함수만 유지됩니다. 문서 문자열은 쿼리로 사용되며, " + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "본 데이터셋은 여러 공개 코퍼스를 통합된 형식으로 정리 및 전처리하여 생성된 대화 요약 데이터셋입니다. 각 대화는 주석 담당자가 수동으로 요약하고 주제별로 라벨링하여 고품질의 깨끗한 데이터를 보장합니다. 대화 요약본은" + } + }, + "synthetic data": { + "합성 데이터": { + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "벤치마크 범위: rteb는 현실적이고 검색 중심의 사용 사례에 초점을 맞춥니다. 매우 까다로운 합성 데이터셋은 현재 목표는 아니지만 향후 추가될 수 있습니다." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "모달리티: 벤치마크는 현재 텍스트 전용 검색을 평가합니다. 향후 릴리스에서는 텍스트-이미지 및 기타 다중 모달 검색 작업을 포함할 계획입니다." + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "질의응답(qa) 데이터셋 재활용: 현재 검색 데이터셋의 약 50%는 qa 데이터셋을 재활용한 것으로, 질문과 문맥 간 어휘 중복이 심해 키워드 매칭에 의존하는 " + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "터셋 재활용: 현재 검색 데이터셋의 약 50%는 qa 데이터셋을 재활용한 것으로, 질문과 문맥 간 어휘 중복이 심해 키워드 매칭에 의존하는 모델이 진정한 의미 이해를 하는 모델보다 유리해지는 등의 문제가 발생할 수 있습니다." + } + }, + "channel": { + "채널": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "합니다. 공정성 유지를 위해 모든 관리자는 해당 데이터셋으로 훈련된 모델을 공개하지 않으며, 공개 채널을 통한 테스트만 수행하기로 약속하여 특정 기업이나 개인이 부당한 이점을 얻지 않도록 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-08-hugging_face_blog_fetch_automation.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-08-hugging_face_blog_fetch_automation.md", + "blobSha": "ff8c6d1b26a85b7708f5ea6a06da5924fe0be29c", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-ai-agents-are-here.md", + "blobSha": "fd532c5ea4d87314ae32daacd663a70674b029f3", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "ethics-soc-7.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 165, + "자율 에이전트": 1, + "행위자": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 2 + }, + "feature": { + "능력": 8, + "기능": 15, + "특징": 3, + "특성": 3, + "함수": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 3 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 3 + }, + "model": { + "모델": 19 + }, + "environment": { + "환경": 8 + }, + "inference": { + "예측": 4, + "추론": 1 + }, + "downstream task": { + "하위 과제": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 7, + "이용": 2 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 2 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "training": { + "학습": 6 + }, + "modality": { + "모달리티": 2 + }, + "loss": { + "감소": 2 + }, + "momentum": { + "관성": 9 + }, + "bias": { + "편향": 7 + }, + "dataset": { + "학습 데이터": 1 + }, + "attention": { + "집중": 2 + }, + "exploration": { + "탐색": 1 + }, + "convergence": { + "수렴": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 2, + "아키텍처": 1 + }, + "deep learning": { + "딥러닝": 2 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "likelihood": { + "우도": 1 + }, + "query": { + "쿼리": 1 + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": 1 + }, + "layer": { + "계층": 1, + "층": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기 시작했다. 그중 최근 빠르게 부상한 기술이 바로 **“ai 에이전트(ai agents)”**이다. 이 개념은, 사용자의 목표에 맞춰 행동을 수행하는 시스템으로, 오늘날 대부분의 ai 에이전트는 하나의 기능만 수행하는 것" + }, + "자율 에이전트": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "완전 자율 에이전트 (fully autonomous agent)" + }, + "행위자": { + "line": 287, + "endLine": 288, + "excerpt": "사용자가 선의로 목표를 설정했더라도, 에이전트가 기밀 정보를 공유해 버릴 수 있다. 또한 악의적인 행위자가 에이전트를 탈취하거나 조작하여, 연결된 시스템에 대한 무단 접근을 얻고 민감한 정보를 탈취하거나 대규모 자동화 공격을 수행할 가능성도 있다. 예를 들" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무엇인지, 곧 등장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": " 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무엇인지, 곧 등장할 혁신적인 기술이 무엇인지 주목하기 시작했다. 그중 최근 빠르게 부상한 기" + }, + "기능": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "개념은, 사용자의 목표에 맞춰 행동을 수행하는 시스템으로, 오늘날 대부분의 ai 에이전트는 하나의 기능만 수행하는 것이 아니라, 여러 기능을 수행할 수 있도록 llm을 통합하여 만들어진다. 이 새로운 기술 흐름의 핵심적인 아이디어는 컴퓨터 프로그램이 더 " + }, + "특징": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "무엇인지에 대해서는 아직 명확한 합의가 없지만, 최근 등장한 ai 에이전트들에 공통적으로 나타나는 특징은 **‘에이전트적(agentic)’**이라는 것, 즉 일정 수준의 자율성을 가지고 행동한다는 것이다. 목표가 주어지면, 이를 여러 하위 과제로 분해하고" + }, + "특성": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "이러한 특성들은 연속적인 정도 차이를 가진다. ai 에이전트마다 역량 수준은 서로 다르며, 단독으로 작동할 수도 있고 여러 에이전트가 협력하여 하나의 목표를 달성할" + }, + "함수": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "모델이 함수가 어떻게 실행될지를 결정함" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "최근 대규모 언어 모델(llm)이 유창하게 문장을 생성하고, 각종 벤치마크에서 매우 높은 성능을 기록하는 등 능력이 급격히 발전하면서, ai 개발자와 기업들은 다음 단계가 무" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이 변화는 비결정적인 환경에서 스스로 계획을 짤 수 있는 시스템으로의 근본적인 전환을 의미한다. 많은 현대 ai 에이전트는 단순히 사전에 정의된 행동만 수행하는 것이 아니라, 새" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "는 통제력이 커질수록 위험도 함께 증가한다. 특히 문제되는 지점은, 개발자가 시스템의 모든 행동을 예측할 필요가 없게 되는 것과 같이, ai 에이전트 개발을 촉진하는 이점들이, 동시에 안전을 위협하는 위험을 만들어낸다는 점이다. 안전 관련 피해는 사생활 " + }, + "추론": { + "line": 335, + "endLine": 335, + "excerpt": "어떤 llm 추론 제공자에서도 transformers agent 생성" + } + }, + "downstream task": { + "하위 과제": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "’**이라는 것, 즉 일정 수준의 자율성을 가지고 행동한다는 것이다. 목표가 주어지면, 이를 여러 하위 과제로 분해하고 각 과제를 인간의 직접적인 개입 없이 수행할 수 있다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "최근 ai 에이전트에 관한 연구는 과거보다 훨씬 넓은 기능 범위와 높은 활용 유연성을 가진 소프트웨어를 가능하게 했다. 실제로 최근 시스템들은 회의 일정 조율(예시1, 예시2, 예시3, 예시4)부터, 개인화된 소셜미디어 게시글 " + }, + "이용": { + "line": 274, + "endLine": 274, + "excerpt": " 않은 채 파일을 조작하거나 삭제하고, 소셜미디어에서 사용자를 사칭하거나, 저장된 신용카드 정보를 이용해 광고에 뜨는 물건을 구매하는 등의 행동을 가능하게 한다. 또한 ai 에이전트가 여러 시스템과 상호작용할 수 있고, 각 행동마다 인간의 감독이 없는 구" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "도구 호출 (tool call)" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "모델이 반복(iteration)과 프로그램 지속 여부를 제어함" + } + }, + "workflow": { + "워크플로": { + "line": 52, + "endLine": 56, + "excerpt": "“다중 에이전트 시스템(multiagent systems)”으로 결합될 수 있는데, 한 에이전트의 워크플로가 다른 에이전트를 트리거하거나, 여러 에이전트가 공동으로 하나의 목표를 향해 협력할 수도 있다. 본 표는 smolagent 블로그 게시글을 바탕으로 하" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "자 입력 없이 최소 한 단계 이상의 행동을 수행할 수 있다. 현재 에이전트라는 용어는 단일 단계의 프롬프트-응답 시스템부터(인용) 다단계 고객지원 시스템(예시)까지 매우 넓게 사용되고 있다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": " 가정에서 점점 더 널리 채택되고 있는 능동적 ai 에이전트로, 환경 변화와 사용자의 행동 패턴을 학습해 자동으로 온도를 조절한다(예시)." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "c. 모달리티 특화(modality specificity)" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 203, + "endLine": 204, + "excerpt": "험 ai 에이전트가 사람을 대체하는 경우(예: 직장에서 사람이 하던 일을 대신하는 경우), 일자리 감소와 경제적 영향을 초래할 수 있으며, 이는 기술을 만드는 사람들과 그 기술을 가능하게 한 데이터 제공자들(종종 동의 없이 데이터가 사용된 사람들) 사이의" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "가치: 일관성 (consistency)" + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 210, + "endLine": 211, + "excerpt": "🙂 잠재적 이점 ai 에이전트는 인간처럼 기분, 배고픔, 수면 상태, 타인에 대한 인식 편향 등에 의해 영향을 받지 않는다(물론 학습 데이터에 포함된 인간의 편향을 그대로 재생산할 수는 있다). 여러 기업들은 일관성을 ai 에이전트의 핵심 장점" + } + }, + "dataset": { + "학습 데이터": { + "line": 210, + "endLine": 211, + "excerpt": " 인간처럼 기분, 배고픔, 수면 상태, 타인에 대한 인식 편향 등에 의해 영향을 받지 않는다(물론 학습 데이터에 포함된 인간의 편향을 그대로 재생산할 수는 있다). 여러 기업들은 일관성을 ai 에이전트의 핵심 장점으로 강조하고 있다(예시1, 예시2)." + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 218, + "endLine": 219, + "excerpt": " 문서를 자동으로 정리해 주어 사용자가 가족과 더 많은 시간을 보내거나, 의미 있다고 느끼는 일에 집중할 수 있도록 도울 수 있다." + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 263, + "endLine": 264, + "excerpt": "있다. 시스템이 개별 사용자에 맞게 적응할수록, 기존의 선입견을 강화하고 심화시키며, 선택적 정보 탐색을 통해 확증 편향을 만들고, 문제적인 관점을 재생산하는 반향실 효과(echo chamber)를 형성할 위험이 있다. 사용자의 선호를 학습하고 이에 적응" + } + }, + "convergence": { + "수렴": { + "line": 271, + "endLine": 272, + "excerpt": "이 결합되어 잠재적으로 해로운 결과를 낳을 수 있으며, 이는 사전에 방지하기가 어렵다(이는 도구적 수렴(instrumental convergence)과 페이퍼클립 극대화(paperclip maximizer) 문제와 유사하다). 또한 ai 에이전트가 기존" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 274, + "endLine": 274, + "excerpt": " 한다. 또한 ai 에이전트가 여러 시스템과 상호작용할 수 있고, 각 행동마다 인간의 감독이 없는 구조 자체로 인해, 추가적인 안전 위험이 발생한다. 여러 ai 에이전트가 집합적으로 안전하지 않은 결과를 만들어낼 가능성도 있다." + }, + "아키텍처": { + "line": 361, + "endLine": 362, + "excerpt": " 개발이 집중되는 현상에 대한 **균형추(counterbalance)**가 될 수 있다. 에이전트 아키텍처와 평가 프로토콜에 대한 접근을 민주화함으로써, 오픈 이니셔티브는 더 많은 사람들이 이러한 시스템의 개발과 배포 방식에 참여하도록 만들 수 있다. 이러한" + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "현재 ai 에이전트가 ai 발전에 있어 근본적인 도약인지, 아니면 수년간 사용되어 온 딥러닝, 휴리스틱, 파이프라인 시스템을 **재포장(rebranding)**한 것에 불과한지를 두고 논쟁이 있다. 최소한의 사용자 입력만으로 작업을 수행한다는 " + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "i 에이전트가 ai 발전에 있어 근본적인 도약인지, 아니면 수년간 사용되어 온 딥러닝, 휴리스틱, 파이프라인 시스템을 **재포장(rebranding)**한 것에 불과한지를 두고 논쟁이 있다. 최소한의 사용자 입력만으로 작업을 수행한다는 공통된 특성을 지닌 현대" + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 299, + "endLine": 300, + "excerpt": "의 경험이 시사하는 바가 있다면, 미래에는 더 느린 시스템이 전반적으로 더 나은 결과를 제공하는 경우도 나타날 수 있다." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 334, + "endLine": 334, + "excerpt": "agentic rag: 쿼리 재구성과 self-query로 rag 성능 극대화 🚀" + } + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": { + "line": 335, + "endLine": 335, + "excerpt": "어떤 llm 추론 제공자에서도 transformers agent 생성" + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 338, + "endLine": 338, + "excerpt": "다중 에이전트 계층 구조에서 여러 에이전트가 협업하도록 하기" + }, + "층": { + "line": 358, + "endLine": 359, + "excerpt": "반복적으로 상기시키는 대화 패턴, 그리고 에이전트의 역량과 한계를 맥락 속에서 솔직하게 드러내는 다층적 투명성 메커니즘이 필요하다." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 361, + "endLine": 362, + "excerpt": " 중요한 가치를 훼손하기는 더 어려워진다. 오픈 개발에 내재된 투명성은 공동체가 에이전트의 행동을 검증하고, 개발이 공공의 이익에 부합하도록 유지하게 만드는 자연스러운 책임성을 제공한다. 에이전트가 점점 더 정교해지고 사회적 영향력이 커질수록, 이러한 개" + } + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": { + "line": 364, + "endLine": 365, + "excerpt": "는 텍스트·이미지 등 다양한 모달리티를 모델링하는 동시에, 행동 수행까지 함께 학습하는 일종의 **멀티모달 모델++**로 볼 수 있다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-15-hf-translation-hub-mcp-server-usage-guide.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-15-hf-translation-hub-mcp-server-usage-guide.md", + "blobSha": "f7ed28f157a05c14a7eddf93304350f76de18160", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "translationStatus": "published", + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-22-smolvla.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-22-smolvla.md", + "blobSha": "c579ff799519a826e9a68e113eff33bc6c99b4c5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "smolvla.md", + "translationStatus": "published", + "counts": { + "model": { + "모델": 38 + }, + "training": { + "학습": 33 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 22, + "학습 데이터": 1 + }, + "baseline": { + "베이스라인": 1 + }, + "environment": { + "환경": 13 + }, + "inference": { + "추론": 21, + "예측": 7 + }, + "language model": { + "언어 모델": 4 + }, + "attention": { + "집중": 1, + "어텐션": 5, + "주의": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 7, + "구조": 1 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 5 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "feature": { + "특징": 5, + "능력": 2, + "함수": 1 + }, + "pre-training": { + "사전학습": 11 + }, + "layer": { + "레이어": 11 + }, + "loss": { + "감소": 2 + }, + "batch": { + "배치": 4 + }, + "token": { + "토큰": 13 + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": 4 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "backbone": { + "백본": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 2 + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": 1 + }, + "label": { + "정답": 1, + "라벨": 3 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + "tile": { + "타일": 1 + }, + "likelihood": { + "우도": 2 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 3 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 1 + }, + "normalization": { + "표준화": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 2 + }, + "classification": { + "분류": 1 + }, + "evaluation mode": { + "추론 모드": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "vla: lerobot 커뮤니티 데이터로 학습된 효율적인 vision-language-action 모델" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "smolvla: lerobot 커뮤니티 데이터로 학습된 효율적인 vision-language-action 모델" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "lerobot 태그 아래 공개된, 라이선스가 호환되는 오픈소스 커뮤니티 데이터셋만을 사용해 사전 학습되었습니다." + }, + "학습 데이터": { + "line": 208, + "endLine": 208, + "excerpt": "smolvla에 사용된 모든 학습 데이터는 hugging face hub에서" + } + }, + "baseline": { + "베이스라인": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "world)과 실제 환경 과제(so100, so101)에서 훨씬 큰 vla들과 act 같은 강력한 베이스라인을 뛰어넘는 성능을 보입니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "smolvla-450m은 시뮬레이션(libero, meta-world)과 실제 환경 과제(so100, so101)에서 훨씬 큰 vla들과 act 같은 강력한 베이스라인을 뛰어넘는 성능을 보입니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "30% 더 빠른 반응 속도와 2배의 작업 처리량을 위한 비동기 추론(asynchronous inference) 을 지원합니다." + }, + "예측": { + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": "vla) 모델에 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 관측(raw visual observations)과 자연어 지시를 입력으로 " + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "수년간 transformer는 ai 분야에서 놀라운 발전을 이끌었습니다. 인간처럼 추론할 수 있는 언어 모델부터 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 멀티모달 시스템까지 등장했지만, 실제 로보틱스에서는 발전 속도가 훨씬 더뎠습니다. 로봇은 여전히 다양한 물체, 환경" + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": "이 문제에 대응하기 위해 최근에는 vision-language-action(vla) 모델에 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 " + }, + "어텐션": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "이러한 접근은 교차 배치된(interleaved) 어텐션 블록을 사용하는 transformer 아키텍처(figure 2 참고)로 구현되었으며, 배포 효율성을 고려해 hidden size를 vlm의 75% 수준" + }, + "주의": { + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": " 유용한 표현을 제공하는 경우도 많습니다. smolvla에서는 학습 시 action expert가 주의(attend)할 vlm 특징을 설정 가능한 n번째 레이어까지로 제한하며, 기본값은 전체 레이어의 절반입니다. 이를 통해 vlm과 action exper" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 59, + "endLine": 60, + "excerpt": " 관심이 집중되고 있습니다. vla는 지각(perception), 언어 이해, 행동 예측을 하나의 아키텍처로 통합하는 것을 목표로 합니다. 보통 vla는 원시 시각 관측(raw visual observations)과 자연어 지시를 입력으로 받아, 그에 대응하" + }, + "구조": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "-attention (sa): action 토큰끼리 서로 어텐션을 수행하며, 인과적(causal) 구조로 과거 정보만을 참조" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "molvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성을 민주화하고 범용 로봇 에이전트(generalist robotic agents)를 향한 연구를 가속하는 것을 목표로 합니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "로써 이 격차를 줄이고자 합니다. 또한 모델 가중치뿐 아니라 매우 저렴한 오픈소스 하드웨어를 함께 활용할 수 있도록 함으로써, smolvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성을 민주화하고 범용 로봇 에이전트(generalist" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "습 가능한 오픈소스·소형·고효율 vla 모델을 제공함으로써 이 격차를 줄이고자 합니다. 또한 모델 가중치뿐 아니라 매우 저렴한 오픈소스 하드웨어를 함께 활용할 수 있도록 함으로써, smolvla는 vision-language-action 모델에 대한 접근성" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "m은 우리가 공개하는 오픈소스 vla 모델로, 작지만 충분히 강력한 성능을 갖추고 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다." + }, + "능력": { + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "ynchronous inference) 설정을 소개합니다. 이 설정은 더 높은 적응성과 빠른 복구 능력을 보여주는 것으로 확인되었습니다." + }, + "함수": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": " 행동 시퀀스, 즉 action chunk를 생성합니다. 이 모듈은 flow matching 목적 함수를 사용해 학습되며, 노이즈가 섞인 샘플을 정답(ground truth)으로 되돌리도록 모델을 학습시킵니다. 반면, 토큰화와 같은 이산(discrete)" + } + }, + "pre-training": { + "사전학습": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "(llm)의 학습 패러다임에서 영감을 받아, 일반적인 조작(manipulation) 데이터에 대한 사전학습을 거친 뒤 과제별(post-training) 후속 학습을 수행합니다. 아키텍처 측면에서는 transformer와 flow-matching 디코더를 결합" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "비전 모델 레이어의 절반을 생략해서 추론 속도를 높이고 모델 크기를 감소" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "비전 모델 레이어의 절반을 생략해서 추론 속도를 높이고 모델 크기를 감소" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "self-attention과 cross-attention 블록을 교차(interleave) 배치" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 82, + "endLine": 82, + "excerpt": "시각 토큰 수를 줄여 연산량 감소" + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "smolvla는 자체 데이터로 파인튜닝하든, 기존 로보틱스 스택에 연결하든 쉽게 사용하고 통합할 수 있도록 설계되었습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "사전학습된 체크포인트를 사용하지 않고, 아키텍처(사전학습된 vlm + action expert)부터 직접 학습하고 싶다면 다음과 같이 실행할 수 있습니다:" + } + }, + "backbone": { + "백본": { + "line": 145, + "endLine": 146, + "excerpt": "vision-language model (vlm) smolvla는 vlm 백본으로 smolvlm2를 사용합니다. 이 모델은 다중 이미지 입력에 최적화되어 있으며, siglip 비전 인코더와 smollm2 언어 디코더로 구성됩니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "**자연어 지시(language instructions)**는 토큰화되어 디코더에 직접 입력됩니다." + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "**센서모터 상태(sensorimotor states)**는 선형 레이어를 통해 단일 토큰으로 투영되어, 언어 모델의 토큰 차원과 정렬됩니다." + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "성합니다. 이 모듈은 flow matching 목적 함수를 사용해 학습되며, 노이즈가 섞인 샘플을 정답(ground truth)으로 되돌리도록 모델을 학습시킵니다. 반면, 토큰화와 같은 이산(discrete) 행동 표현은 표현력은 뛰어나지만, 보통 자기회" + }, + "라벨": { + "line": 222, + "endLine": 222, + "excerpt": " 많은 에피소드에 주석이 없거나, “task desc”, “move”, “pick”과 같은 모호한 라벨만 포함된 경우가 많았습니다. 이러한 품질 문제를 개선하고 데이터셋 전반의 텍스트 입력을 표준화하기 위해, 우리는 qwen2.5-vl-3b-instruc" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "smolvla의 action expert는 약 1억(100m) 파라미터 규모의 소형 transformer로, vlm의 출력에 조건화되어 미래 로봇 행동 시퀀스, 즉 action chunk를 생성합니다. 이 모듈은 flow " + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "에 비해 flow matching은 연속적인 행동을 직접, 비자기회귀적으로 예측할 수 있어, 높은 정밀도의 실시간 제어를 가능하게 합니다." + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "록 기본 vision-language model(vlm)은 더 넓은 시각적 커버리지를 위해 이미지 타일링 방식으로 사전학습되었지만, smolvla는 실제 추론 시 전역 이미지(global image)만 사용하여 모델을 가볍고 빠르게 유지합니다." + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "다. 기존 연구에 따르면, 초기 또는 중간 레이어가 다운스트림 작업에 더 유용한 표현을 제공하는 경우도 많습니다. smolvla에서는 학습 시 action expert가 주의(attend)할 vlm 특징을 설정 가능한 n번째 레이어까지로 제한하며, 기본값" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "업적인 노력을 통해 어떻게 해소할 수 있는지를 살펴본 바 있습니다. imagenet이 크고 다양한 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 분야의 도약을 이끌었듯이, 우리는 커뮤니티 주도 로보틱스 데이터셋이 범용 로봇 정책을 위한 동일한 기초 역할을 할 수 있다고" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "게 해소할 수 있는지를 살펴본 바 있습니다. imagenet이 크고 다양한 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 분야의 도약을 이끌었듯이, 우리는 커뮤니티 주도 로보틱스 데이터셋이 범용 로봇 정책을 위한 동일한 기초 역할을 할 수 있다고 믿습니다." + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "우리는 alexandre chapin과 ville kuosmanen이 제작한 커스텀 필터링 도구를 사용해, 프레임 수, 시각적 품질, 작업 커버리지를 기준으로 데이터셋을 선별했습니다. 이후 세심한 수작업 검토 과정을 거쳐(특별히 marina" + } + }, + "normalization": { + "표준화": { + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "so100 로봇 팔에 초점을 맞춘 487개의 고품질 데이터셋을 큐레이션했으며, 이를 30 fps로 표준화했습니다. 그 결과 약 1천만 프레임 규모의 데이터가 구축되었는데, 이는 다른 인기 벤치마크 데이터셋에 비해 최소 한 자릿수(10배) 이상 작은 규모이지" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "(예: “pick”, “place”, “open”) 지시문으로 작업 설명을 다시 작성하도록 모델을 프롬프트했습니다." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 265, + "endLine": 266, + "excerpt": " 작업 스위트(suite)에서 평가합니다. 이 작업들은 픽-앤-플레이스, 쌓기(stacking), 분류(sorting)를 포함하며, 분포 내(in-distribution) 및 분포 외(out-of-distribution) 객체 구성 모두를 다룹니다. so" + } + }, + "evaluation mode": { + "추론 모드": { + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "마지막으로, smolvla를 동기(synchronous) 및 비동기(asynchronous) 추론 모드에서 평가했습니다. 비동기 추론은 행동 실행과 모델 추론을 분리(decouple)함으로써, 로봇이 움직이는 동안에도 정책이 즉각적으로 반응할 수 있도록 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "huggingface-blog:_posts/2025-12-28-translation-mcp-project-overview.md": { + "source": "huggingface-blog", + "path": "_posts/2025-12-28-translation-mcp-project-overview.md", + "blobSha": "6bf171966c8142662cfcbc442321e05f2062a6f2", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + 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"excerpt": "이 클래스는 기본적으로 아래와 같은 루프로 동작하며, 기존 변수와 지식도 에이전트 로그에 함께 반영됩니다." + }, + "함수": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "에 정의된 모든 콜백 함수를 실행합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "초기화: 시스템 프롬프트는" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "초기화: 시스템 프롬프트는" + } + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "초기화: 시스템 프롬프트는" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "에 저장되고, 사용자가 입력한 쿼리는" + } + }, + "parsing": { + "파싱": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "객체에 전송하여 응답을 받습니다. 에이전트는 응답을 파싱하여 액션(" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "도구 호출을 python 코드 스니펫 형태로 생성하는 [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/examples/async_agent.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/async_agent.md", + 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+ "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "[!tip] inference providers는 서버리스 추론 파트너가 지원하는 수백 개의 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 지원되는 프로바이더 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이제 도구를 초기화하고 테스트해보겠습니다!" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "웹 브라우징은 병렬 도구 호출이 필요없는 단일 타임라인 작업이므로, json 도구 호출 방식이 적합합니다. 따라서" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 106, + "endLine": 106, + "excerpt": "또한 웹 검색은 올바른 답을 찾기 전에 많은 페이지를 탐색해야 하는 경우가 있으므로," + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/examples/plan_customization.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/plan_customization.md", + "blobSha": "7a7aa5a0bcac423d7edbfba0dd8c84e4c54d2ceb", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/examples/plan_customization.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 17 + }, + "workflow": { + 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경직된 파이프라인에서 논리적 추론 중심의 상호작용적 프로세스로 탈바꿈시키는 " + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "✅ 다중 검색 수행: 에이전트는 필요에 따라 반복적으로 정보를 검색할 수 있습니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "가상 문서 임베딩(hyde): 사용자 쿼리를 직접 사용하는 대신, 에이전트가 검색에 최적화된 쿼리를 생성합니다 (논문 참조)" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "허깅 페이스의 추론 api를 사용하려면 api 토큰을 설정해야 합니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "허깅 페이스 설명서가 포함된 데이터 세트를 불러와 검색에 사용할 준비를 해보겠습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "[!tip] 단순성과 속도를 위해 어휘 검색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. 고품질 임베딩 모델은 mteb 리더보드에서 확인하세요." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 146, + "endLine": 147, + "excerpt": "[!tip] 단순성과 속도를 위해 어휘 검색 방식인 bm25를 사용하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서는 검색 품질을 높이기 위해 임베딩을 활용한 의미 기반 검색을 사용하는 것이 좋습니다. " + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 191, + "endLine": 191, + "excerpt": "기술 문서 지원: 사용자가 복잡한 기술 문서를 탐색하는 데 도움을 줍니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "자신만의 agentic rag 시스템을 구축할 때에는, 다양한 검색 방법과 에이전트 아키텍처, 지식 소스를 실험하며 사용 사례에 최적화된 구성을 찾아보세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/examples/text_to_sql.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/text_to_sql.md", + "blobSha": "d06a0b1ce60da44c4d7515c04e70e48734bd2af6", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/examples/text_to_sql.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 10 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 2 + }, + "query": { + "쿼리": 2 + }, + "environment": { + "환경": 3 + }, + "feature": { + "변수": 2, + "속성": 1, + "능력": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "exploitation": { + "이용": 1, + "활용": 2 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "model": { + "모델": 2 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "를 사용해 sql을 다루는 에이전트를 구현해보겠습니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "먼저 중요한 질문 하나로 시작하겠습니다. 그냥 간단하게 일반적인 text-to-sql 파이프라인을 쓰면 안 될까요?" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "표준 text-to-sql 파이프라인은 안정성이 떨어지는 경우가 많습니다. 쿼리가 잘못 생성될 수 있고, 심지어는 오류 없이 틀리거나 쓸모없는 결과를 반환할 수도 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + }, + "속성": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "툴의 설명 속성은 에이전트 시스템에 의해 llm 프롬프트에 포함되는 부분으로, llm이 해당 도구를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 바로 이 부분에" + }, + "능력": { + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "더 강력한 llm으로 에이전트 추론 능력 향상시키기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "추론 프로바이더를 호출하려면 환경 변수" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "에 유효한 토큰이 설정되어 있어야 합니다. python-dotenv를 이용해 환경 변수를 불러오겠습니다." + }, + "활용": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "이제 도구를 활용해 sql 테이블을 조회할 수 있도록 만들어봅시다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "에 유효한 토큰이 설정되어 있어야 합니다. python-dotenv를 이용해 환경 변수를 불러오겠습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "툴의 설명 속성은 에이전트 시스템에 의해 llm 프롬프트에 포함되는 부분으로, llm이 해당 도구를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 바로 이 부분에 우리가 정의한 sql 테이블의 설명을 작" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "는 코드로 액션을 작성하고 react 프레임워크에 따라 이전 출력 결과를 반복적으로 개선할 수 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "모델은 에이전트 시스템을 구동하는 llm을 의미합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/examples/using_different_models.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/using_different_models.md", + "blobSha": "c00ea7d53e0a47cf012b50c454304408b9281584", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/examples/using_different_models.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 23 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 3 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "feature": { + "변수": 4 + }, + "parameter": { + "매개변수": 4 + }, + "initialization": { + "초기화": 3 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "다양한 모델 사용하기" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "다양한 프로바이더의 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 가이드는 에이전트와 함께 다양한 모델 유형을 사용하는 방법을 보여줍니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "는 다양한 프로바이더의 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 가이드는 에이전트와 함께 다양한 모델 유형을 사용하는 방법을 보여줍니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "]: hugging face의 추론 api를 사용하여 모델에 접근" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "]: litellm을 통해 수백 개의 대규모 언어 모델에 접근 제공" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "등)을 직접 전달하는 것을 지원합니다. 이러한 매개변수들은 자동으로 기본 모델의 완성 호출로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델 동작을 구성할 수 있게 해줍니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "등)을 직접 전달하는 것을 지원합니다. 이러한 매개변수들은 자동으로 기본 모델의 완성 호출로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델 동작을 구성할 수 있게 해줍니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "매개변수를 gemini api 베이스 url로 설정하여 gemini 모델을 초기화할 수 있습니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/examples/web_browser.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/examples/web_browser.md", + "blobSha": "0108bc4e41b5e4cdf473bb49a2527af05ee7cc4a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/examples/web_browser.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 7 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 3 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "변수": 1 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트를 활용한 웹 브라우저 자동화 🤖🌐" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트를 활용한 웹 브라우저 자동화 🤖🌐" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "이 노트북에서는 에이전트 기반 웹 브라우저 자동화 시스템을 구축해보겠습니다! 이 시스템은 웹사이트 탐색, 요소 상호작용, 정보 자동 추출이 가능합니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "에이전트는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다." + }, + "변수": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 설정해보겠습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "필요한 라이브러리를 가져오고 환경 변수를 설정해보겠습니다." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 212, + "endLine": 212, + "excerpt": "ui 테스트 및 검증" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/guided_tour.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/guided_tour.md", + "blobSha": "d21f4904bf95f1c7d75e2077424531eb9610ecd4", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/guided_tour.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 72 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 7 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 8, + "도구 사용": 2 + }, + "feature": { + "함수": 10, + "변수": 14, + "기능": 3, + "속성": 6 + }, + "inference": { + "추론": 8, + "예측": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "environment": { + "환경": 9 + }, + "parameter": { + "매개변수": 6 + }, + "validation": { + "검증": 6 + }, + "parsing": { + "구문 분석": 1 + }, + "query": { + "쿼리": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 17 + }, + "layer": { + "계층": 2 + }, + "generative model": { + "생성 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 14 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 3 + }, + "exploitation": { + "활용": 3 + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": 3 + }, + "speech recognition": { + "음성 인식": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "model serving": { + "모델 배포": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 6 + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": 6 + }, + "structured output": { + "구조화된 출력": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "leaderboard": { + "리더보드": 1 + }, + "chain of thought": { + "사고 과정": 1 + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트 안내서" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 구축하는 방법, 실행하는 방법, 그리고 사용 사례에 맞게 더 잘 작동하도록 맞춤 설정하는 방법을 학습합니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 9, + "endLine": 10, + "excerpt": "다릅니다. 두 방식의 핵심 차이점은 '액션을 지정하고 실행'하는 방식에 있습니다: 코드 생성 vs 구조화된 도구 호출." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 9, + "endLine": 10, + "excerpt": " 두 방식의 핵심 차이점은 '액션을 지정하고 실행'하는 방식에 있습니다: 코드 생성 vs 구조화된 도구 호출." + }, + "도구 사용": { + "line": 451, + "endLine": 452, + "excerpt": "데코레이터입니다: 도구 사용 api에 대해 더 자세히 알아보려면 여기를 읽어보세요." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "도구는 python 함수로 노출됩니다(바인딩을 통해)." + }, + "변수": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "도구는 json 스키마로 정의됩니다: 이름, 설명, 매개변수 타입 등." + }, + "기능": { + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "코드 합성 없음: 도구 기능으로 제한됩니다." + }, + "속성": { + "line": 367, + "endLine": 367, + "excerpt": "실행 후 무슨 일이 일어났는지 확인하는 데 유용한 몇 가지 속성이 있습니다:" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "높은 표현력: 복잡한 로직과 제어 흐름을 허용하고 도구를 결합하고, 반복하고, 변환하고, 추론할 수 있습니다." + }, + "예측": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "예측성 부족: 예상치 못한 또는 안전하지 않은 출력에 더 취약합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "높은 표현력: 복잡한 로직과 제어 흐름을 허용하고 도구를 결합하고, 반복하고, 변환하고, 추론할 수 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "보안 실행 환경이 필요합니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "도구는 json 스키마로 정의됩니다: 이름, 설명, 매개변수 타입 등." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "안정성: 환각이 적고, 출력이 구조화되고 검증됩니다." + } + }, + "parsing": { + "구문 분석": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "도구가 결합할 수 있는 함수인 경우(예: 구문 분석 + 수학 + 쿼리)." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "도구가 결합할 수 있는 함수인 경우(예: 구문 분석 + 수학 + 쿼리)." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 70, + "endLine": 71, + "excerpt": "]를 초기화할 때" + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 79, + "endLine": 81, + "excerpt": "또한 추가 보안 계층으로, import 목록에서 명시적으로 승인되지 않는 한 서브모듈에 대한 접근은 기본적으로 금지됩니다. 예를 들어," + } + }, + "generative model": { + "생성 모델": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": ", 에이전트를 구동하는 텍스트 생성 모델 - 에이전트는 단순한 llm과 다르며, llm을 엔진으로 사용하는 시스템입니다. 다음 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다:" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": ", 에이전트를 구동하는 텍스트 생성 모델 - 에이전트는 단순한 llm과 다르며, llm을 엔진으로 사용하는 시스템입니다. 다음 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다:" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "파이프라인을 가져와" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "를 활용하며 hub의 모든 추론 제공자를 지원합니다: cerebras, cohere, fal, fireworks, hf-inference, hyperbolic," + } + }, + "inference provider": { + "추론 제공자": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "를 활용하며 hub의 모든 추론 제공자를 지원합니다: cerebras, cohere, fal, fireworks, hf-inference, hyperbolic, nebius, novita, " + } + }, + "speech recognition": { + "음성 인식": { + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": " add_base_tools=true 옵션을 사용하면 기본 제공되는 도구들(웹 검색, 코드 실행, 음성 인식 등)을" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "변수를 전달해야 합니다. 설정 페이지에서 토큰을 얻을 수 있습니다." + } + }, + "model serving": { + "모델 배포": { + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "의 인스턴스를 초기화하려면 모델 배포 이름을 전달한 다음" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 370, + "endLine": 370, + "excerpt": ". 이 메소드는 로그의 각 단계를 살펴보고 중요한 내용만 메시지로 저장합니다. 예를 들어, 시스템 프롬프트와 작업을 각각 별도 메시지로 저장하고, 각 단계의 llm 출력과 도구 호출 결과를 개별 메시지로 저장합니다. 전체적인 흐름 파악이 필요할 때 권장드립니" + } + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": { + "line": 370, + "endLine": 370, + "excerpt": "환합니다. 이 메소드는 로그의 각 단계를 살펴보고 중요한 내용만 메시지로 저장합니다. 예를 들어, 시스템 프롬프트와 작업을 각각 별도 메시지로 저장하고, 각 단계의 llm 출력과 도구 호출 결과를 개별 메시지로 저장합니다. 전체적인 흐름 파악이 필요할 때 권장드립니" + } + }, + "structured output": { + "구조화된 출력": { + "line": 384, + "endLine": 384, + "excerpt": "가 정의된 도구(구조화된 출력을 가진 mcp 도구 등)의 경우," + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 533, + "endLine": 534, + "excerpt": " 프레임워크에서는 단일 에이전트 대신 여러 에이전트가 협력하여 작업을 해결합니다. 실제로 대부분의 벤치마크에서 더 우수한 성능을 보여줍니다. 성능이 향상되는 이유는 개념적으로 단순합니다. 많은 작업에서 모든 기능을 담당하는 범용 시스템보다는 특정 하위 작업에" + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 562, + "endLine": 563, + "excerpt": "[!tip] 효율적인 멀티 에이전트 구현의 심화 예제를 보려면 멀티 에이전트 시스템을 gaia 리더보드 상위권으로 끌어올린 방법을 확인하세요." + } + }, + "chain of thought": { + "사고 과정": { + "line": 565, + "endLine": 565, + "excerpt": "에이전트와 대화하고 멋진 gradio 인터페이스에서 그 사고 과정을 시각화하기" + } + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": { + "line": 610, + "endLine": 610, + "excerpt": "코드 에이전트가 작동하는 방법에 대한 설명" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/index.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "blobSha": "06e89b54d5db3c5439ba6371e5295d1edb1205de", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/index.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 15 + }, + "feature": { + "특징": 1, + "함수": 1, + "기능": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": 1 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 3 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "modality": { + "모달리티": 1 + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "는 단 몇 줄의 코드만으로 에이전트를 구축하고 실행할 수 있도록 설계된 오픈소스 python 라이브러리입니다." + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "의 주요 특징:" + }, + "함수": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": " 계산 수행을 위해 직접 코드를 작성합니다 (\"코드 작성용 에이전트\"와는 반대 개념). 이를 통해 함수 중첩, 루프, 조건문 등을 자연스럽게 조합할 수 있습니다. 보안을 위해 e2b나 docker를 통한 샌드박스 환경 실행을 지원합니다." + }, + "기능": { + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "더 고급 기능은 안내서를 확인하세요" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "✨ 단순함: 에이전트 로직이 약 천 줄의 코드로 구현되어 있습니다. 코드 위에 불필요한 복잡한 구조를 추가하지 않고 단순하게 만들었습니다!" + } + }, + "code agent": { + "코드 에이전트": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "🧑‍💻 코드 에이전트의 완전한 지원:" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": ", 조건문 등을 자연스럽게 조합할 수 있습니다. 보안을 위해 e2b나 docker를 통한 샌드박스 환경 실행을 지원합니다." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "는 도구 호출이나 계산 수행을 위해 직접 코드를 작성합니다 (\"코드 작성용 에이전트\"와는 반대 개념). 이를 통해 함수 중첩, 루프, 조건문 등을 자연스럽게 조합할 " + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🌐 모델 독립적: hub의 inference providers나 openai, anthropic 등의 api를 통해 접근하거나, litellm 통합으로 다양한 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "👁️ 모달리티 독립적: 텍스트뿐만 아니라 비전, 비디오, 오디오 입력도 처리할 수 있어 활용 가능한 애플리케이션 범위가 확장됩니다. 비전 관련 튜토리얼을 확인해보세요." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "👁️ 모달리티 독립적: 텍스트뿐만 아니라 비전, 비디오, 오디오 입력도 처리할 수 있어 활용 가능한 애플리케이션 범위가 확장됩니다. 비전 관련 튜토리얼을 확인해보세요" + } + }, + "MCP server": { + "MCP 서버": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "🛠️ 도구 독립적: mcp 서버의 도구나 langchain의 도구를 사용할 수 있고, hub space도 도구로 활용할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/installation.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "blobSha": "af8fb1017519fb6031a0adc5935773f021688d42", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/installation.md", + "counts": { + "environment": { + "환경": 3 + }, + "feature": { + "기능": 10, + "함수": 1 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + } + }, + "evidence": { + "environment": { + "환경": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "가상 환경" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "추가 기능과 함께 설치" + }, + "함수": { + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "클래스와 함수에 대한 자세한 정보를 확인하고 싶으시면 api 레퍼런스를 살펴보세요." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": "모델 통합" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "transformers: hugging face 트랜스포머 모델을 활성화합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "vllm: 효율적인 모델 추론을 위한 vllm 지원을 추가합니다." + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "vision: 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업 지원을 추가합니다." + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 256, + "endLine": 256, + "excerpt": "에이전트 구축에 대한 심화 튜토리얼은 튜토리얼를 확인해보세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/reference/agents.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/agents.md", + "blobSha": "6bf1c60365bf867cb6030f0f26c6754be6b74f9d", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/reference/agents.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 7 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "에이전트" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "smolagents는 실험적인 api로 언제든지 변경될 수 있습니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "]를 상속받으며, 이는 하나의 생각과 하나의 도구 호출 및 실행으로 구성된 여러 단계를 수행할 수 있음을 의미합니다. 이 개념 가이드에서 더 자세히 알아보세요." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "두 경우 모두 초기화 시" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "프롬프트" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/reference/models.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/models.md", + "blobSha": "b0e4236225ddee661f34018e7915f5b1c6f314f5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/reference/models.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 26 + }, + "agent": { + "에이전트": 7 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "변수": 1, + "속성": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "attention": { + "주의": 1 + }, + "inference": { + "추론": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "모델" + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "olagents는 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api 또는 기반 모델이 바뀌면 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 13, + "endLine": 14, + "excerpt": "등)를 인스턴스화 시점에 바로 전달할 수 있습니다. 이 파라미터들은 기반 모델의 생성 호출에 자동으로 전달되어, 창의성, 응답 길이, 샘플링 전략과 같은 모델의 동작을 설정할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "현의 토대가 되며, 외부 api 상호 작용, 속도 제한, 클라이언트 관리 등 모델이 상속하는 공통 기능을 제공합니다." + }, + "변수": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "인수는 환경 변수(" + }, + "속성": { + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "속성을 가진 객체를 반환합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "편의를 위해, 초기화 시 주어진 model_id에 대한 로컬" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "파이프라인을 구축하여 위 사항들을 구현하는" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 93, + "endLine": 94, + "excerpt": "은 litellm을 활용하여 다양한 제공업체의 100개 이상의 llm을 지원합니다. 모델 초기화 시 키워드 인수를 전달하면, 이후 모델을 사용할 때마다 해당 설정이 적용됩니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "llm router를 감싼 래퍼로, 다양한 고급 라우팅 전략을 지원합니다. 예를 들어, 여러 배포 환경 간 로드 밸런싱, 큐 기반의 중요 요청 우선 처리, 쿨다운, 폴백, 지수적 백오프 재시도 같은 기본 신뢰성 조치 구현 기능을 제공합니다." + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "접두사가 포함되지 않는다는 점을 주의하시기 바랍니다. 이는 기반이 되는 openai 패키지의 설계 방식 때문입니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 232, + "endLine": 232, + "excerpt": "빠른 llm 추론 및 서빙을 위해 vllm을 사용하는 모델입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/reference/tools.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/reference/tools.md", + "blobSha": "1b638792f70b161deed45c4c6374a7d7e48f6eff", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/reference/tools.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 4 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "smolagents는 언제든지 변경될 수 있는 실험적인 api입니다. api나 사용되는 모델이 변경될 수 있기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다." + } + }, + "MCP client": { + "MCP 클라이언트": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "mcp 클라이언트" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "ipython 커널에 표시할 때 객체가 올바르게 표시되어야 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/building_good_agents.md", + "blobSha": "5090dbf84d552200763c45ed794943e62210b618", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tutorials/building_good_agents.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 29 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 4 + }, + "feature": { + "기능": 1, + "함수": 2, + "변수": 7, + "속성": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1, + "활용": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 10 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 1, + "도구 사용": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 6 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "model": { + "모델": 3 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": 5 + }, + "initialization": { + "초기화": 3 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "좋은 에이전트 구축하기" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "최고의 에이전트 시스템은 가장 단순합니다: 워크플로우를 최대한 단순하게 만드세요" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "잘 설계된 에이전트 시스템은 오류를 기록하고 다시 시도하는 기능을 통해 llm이 자신의 실수를 교정할 수 있게 해줍니다. 그렇다고 해도 처음부터 llm이 실수하지 않도록 워크플로우를 간단하게 만드는 것이 훨씬 효과적" + }, + "함수": { + "line": 18, + "endLine": 19, + "excerpt": " 다른 호출을 하도록 하는 대신, 두 api를 한 번에 호출하고 연결된 출력을 사용자에게 반환하는 함수인 \"return_spot_information\"이라는 하나의 통합된 도구를 만들 수 있습니다." + }, + "변수": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "에이전트에 더 많은 매개변수 제공" + }, + "속성": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "속성에 포함시키세요." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 18, + "endLine": 19, + "excerpt": "에이전트 소개의 예시를 다시 살펴보겠습니다: 서핑 여행사 이용자들의 문의에 대응하는 봇입니다. 새로운 서핑 스팟에 대해 질문을 받을 때마다 에이전트가 \"여행 거리 api\"와 \"날씨 api\"에 각각 2번의 서로 다른" + }, + "활용": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "매개변수를 통해 에이전트가 활용할 수 있도록 원하는 이미지나 문자열을 전달할 수 있습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "프롬프트에 명시하지 않으면 무슨 일이 일어났는지 전혀 알 수 없습니다." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "도구 호출이 실패하면 메모리에 로깅된 오류 추적이 llm이 도구를 역설계하여 오류를 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 왜 그렇게 많은 무거운 작업을 맡" + }, + "도구 사용": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "특정 도구 사용 방법에 관한 것이라면: 해당 도구의" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "에이전트에 더 많은 매개변수 제공" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 125, + "endLine": 126, + "excerpt": "에이전트 워크플로우에서 발생하는 오류 중 일부는 실제 오류이고, 다른 일부는 llm 엔진이 제대로 추론하지 못한 탓입니다. 예를 들어, 자동차 그림을 만들어 달라고 요청한" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "더 자세하게 안내해준다면 성능이 낮은 모델도 충분히 사용할 수 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "작업을 해결해야 한다면, 지금 주어진 정보(시스템 프롬프트 + 작업 설명 + 도구 설명)만으로도 충분할까요?" + } + }, + "system prompt": { + "시스템 프롬프트": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "모델의 관점에서 생각해보세요: 내가 모델이 되어서 이 작업을 해결해야 한다면, 지금 주어진 정보(시스템 프롬프트 + 작업 설명 + 도구 설명)만으로도 충분할까요?" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "이전트에게 주어져야 하는 경우(일반적으로 시스템 프롬프트가 작동한다고 이해하는 것처럼): 에이전트 초기화 시" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "작동 원리를 살펴보겠습니다. [codeagent]의 기본 프롬프트 템플릿을 예로 들어보겠습니다(제로샷 예제는 생략하고 간단히 정리했습니다)." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/inspect_runs.md", + "blobSha": "bee0bb59ea42aab0c4c3a51c1448c29438cb4f40", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tutorials/inspect_runs.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 17 + }, + "inference": { + "예측": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 1 + }, + "environment": { + "환경": 5 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "feature": { + "기능": 1, + "변수": 4 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 4 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "[!tip] 에이전트 구축이 처음이라면 먼저 에이전트 소개와 안내서를 읽어보세요." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "실행이 제대로 진행되었는지 확인하기 어렵습니다. 에이전트 워크플로우는 설계상 예측 불가능하기 때문입니다(만약 예측 가능했다면 일반적인 코드를 사용했을 것입니다)." + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 12, + "endLine": 12, + "excerpt": "실행이 제대로 진행되었는지 확인하기 어렵습니다. 에이전트 워크플로우는 설계상 예측 불가능하기 때문입니다(만약 예측 가능했다면 일반적인 코드를 사용했을 것입니다)." + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "으며, 대부분의 오류는 단순한 \"llm의 실수\" 유형으로, llm이 다음 단계에서 더 나은 코드나 도구 호출을 작성하여 스스로 교정합니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "따라서 나중에 검사하고 모니터링할 수 있도록 계측을 통해 에이전트 실행을 기록하는 것이 프로덕션 환경에서는 필수입니다!" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "ze ai의 phoenix를 설치하지만, 이 과정에는 다른 opentelemetry 호환 플랫폼을 활용할 수도 있습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "fuse는 llm 엔지니어링을 위한 오픈소스 플랫폼입니다. ai 에이전트를 위한 추적 및 모니터링 기능을 제공하여 개발자가 제품을 디버깅하고, 분석하고, 최적화할 수 있도록 도와줍니다. langfuse는 네이티브 통합, opentelemetry, sdk를" + }, + "변수": { + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "2단계: 환경 변수 설정" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "또한 hugging face 토큰 (" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "환경 변수가 설정되면 이제 langfuse 클라이언트를 초기화할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "smolagents:docs/source/ko/tutorials/memory.md": { + "source": "smolagents", + "path": "docs/source/ko/tutorials/memory.md", + "blobSha": "2b7c3a43d6134925cb92164b62dfb20d77e69ff8", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tutorials/memory.md", + "counts": { + "agent": { + "에이전트": 15 + }, + "agent memory": { + "에이전트 메모리": 3 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "함수": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "attention": { + "주의": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 1 + } + }, + "evidence": { + "agent": { + "에이전트": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "📚 에이전트 메모리 관리" + } + }, + "agent memory": { + "에이전트 메모리": { + "line": 1, + "endLine": 1, + "excerpt": "📚 에이전트 메모리 관리" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 5, + "endLine": 6, + "excerpt": "결국 에이전트는 도구와 프롬프트로 이루어진 단순한 구성요소로 정의됩니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 에이전트가 과거 단계의 메모리를 가지고 있어 계획, 실행, 오류의 이력을 추적한다" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 10, + "endLine": 10, + "excerpt": "과거 실행된 에이전트를 확인하기 위한 몇 가지 기능을 제공합니다." + }, + "함수": { + "line": 83, + "endLine": 83, + "excerpt": "그 다음 에이전트를 초기화할 때 이 함수를 다음과 같이" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "하는 각 단계의 스크린샷을 관찰하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 최신 스크린샷은 유지하면서 토큰 비용을 절약하기 위해 이전 단계의 이미지를 메모리에서 제거할 수 있습니다." + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 62, + "endLine": 63, + "excerpt": "이 경우 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다. 주의: 이 코드는 간결함을 위해 일부 임포트 및 객체 정의가 생략된 불완전한 예시입니다. 전체 작동 버전의 코드는 원본 스크립트에서 확인하세요." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 83, + "endLine": 83, + "excerpt": "그 다음 에이전트를 초기화할 때 이 함수를 다음과 같이" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 100, + "endLine": 101, + "excerpt": "이 기능은 도구 호출에 오랜 시간이 걸리는 경우에 유용합니다. 에이전트를 한 단계씩 실행하면서 각 단계에서 메모리를 업데이트할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + } + }, + "snapshotId": "ad5a2a8ca0f01ed4b8edebda29c3e777adae1230ce54cb972af5173bcdb49a58" +} diff --git a/usage/state/transformers.json b/usage/state/transformers.json new file mode 100644 index 0000000..355e2f4 --- /dev/null +++ b/usage/state/transformers.json @@ -0,0 +1,35801 @@ +{ + "schemaVersion": 2, + "configHash": "779a92b65312a40804bae47d44e398ff930eba2efccbcb126a9a26e017606f73", + "candidateHash": "ff50a3083165c0ba3d8360cad1d8188304877e749eb311754fa717fbacf043ce", + "countingRuleVersion": "ko-surface-v2.1", + "policyHash": "953f87ba7b106b7b97c3fda7d0890682317c1dc7bc6f7e8a194efbb50d23c565", + "inputHash": "47d60e7f8f0ab13bea494cfc1a69acb7766db228e34cb8606c8a6ee1ec1d300a", + "generatedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00", + "source": { + "id": "transformers", + "label": "Transformers", 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} + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "모델이 커지면서 병렬 처리는 제한된 하드웨어에서 더 큰 모델을 훈련하고 훈련 속도를 몇 배로 가속화하기 위한 전략으로 등장했습니다. hugging face에" + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 라이브러리를 만들었습니다. 이 튜토리얼에서는 분산 환경에서 훈련할 수 있도록 기본 pytorch 훈련 루프를 커스터마이즈하는 방법을 알아봅시다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "분산 설정 유형을 감지하고 훈련에 필요한 모든 구성 요소를 초기화합니다. 장치에 모델을 명시적으로 배치할 필요는 없습니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "]는 자동으로 분산 설정 유형을 감지하고 훈련에 필요한 모든 구성 요소를 초기화합니다. 장치에 모델을 명시적으로 배치할 필요는 없습니다." + } + }, + "dataloader": { + "데이터로더": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 메소드에 전달하는 것입니다. 여기에는 훈련 및 평가 데이터로더, 모델 및 옵티마이저가 포함됩니다:" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 메소드에 전달하는 것입니다. 여기에는 훈련 및 평가 데이터로더, 모델 및 옵티마이저가 포함됩니다:" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "는 경우, 노트북에서도 🤗 accelerate를 실행할 수 있습니다. 훈련을 담당하는 모든 코드를 함수로 감싸서 [" + }, + "기능": { + "line": 136, + "endLine": 136, + "excerpt": "🤗 accelerate 및 다양한 기능에 대한 자세한 내용은 documentation를 참조하세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/accelerator_selection.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/accelerator_selection.md", + "blobSha": "8f7b4e5b416fc3771a5a9142804c8648f5bdaa93", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/accelerator_selection.md", + "counts": { + "distributed training": { + "분산 학습": 1 + }, + "training": { + "학습": 4 + }, + "environment": { + "환경": 4 + }, + "feature": { + "변수": 4, + "능력": 1 + } + }, + "evidence": { + "distributed training": { + "분산 학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "분산 학습 중에 pytorch가 어떤 가속기(cuda, xpu, mps, hpu 등)를 어떤 순서로 인식할지 제어할 수 있습니다. 더 빠른 장치를 우선적으로 사용" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "분산 학습 중에 pytorch가 어떤 가속기(cuda, xpu, mps, hpu 등)를 어떤 순서로 인식할지 제어할 수 있습니다. 더 빠른 장치를 우선적으로 사용" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "하드웨어별 환경 변수를 사용해 가속기를 선택하고 순서를 설정하세요. 실행할 때마다 명령줄에서 설정하거나" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "하드웨어별 환경 변수를 사용해 가속기를 선택하고 순서를 설정하세요. 실행할 때마다 명령줄에서 설정하거나" + }, + "능력": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "연산 능력(compute capability) 순서로 정렬(가장 빠른 장치부터):" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/add_new_model.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_model.md", + "blobSha": "ad00c15e5dc2fe8ea2c4f932c497a6a0d2b92317", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/add_new_model.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 165 + }, + "deep learning": { + "딥러닝": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 1 + }, + "layer": { + "추상화 수준": 2, + "레이어": 29 + }, + 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"endLine": 55, + "excerpt": "보다시피, 🤗 transformers에서는 상속을 사용하지만 추상화 수준을 최소한으로 유지합니다. 라이브러리의 어떤 모델에서도 두 수준 이상의 추상화가 존재하지 않습니다." + }, + "레이어": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "과 같은 특정 헤드 레이어를 가진 모델은" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "]에만 의존하도록 하려고 합니다. 모든 새로운 모델에 자동으로 제공되는 중요한 기능은 [" + }, + "속성": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "]의 속성으로 저장되며, 따라서" + }, + "변수": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "코드는 완전히 이해하기 쉬워야 합니다. 변수 이름을 명확하게 지정하고 약어를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 예를 들어," + }, + "함수": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "함수 시그니처에는 타입 주석을 사용해야 합니다. 그 외에는 타입 주석보다 변수 이름이 훨씬 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다." + }, + "특성": { + "line": 606, + "endLine": 606, + "excerpt": "에 적합한 모델 카드를 만드는 데 시간을 할애하는 것은 가치가 있습니다. 모델 카드는 체크포인트의 특성을 강조해야 합니다. 예를 들어 이 체크포인트는 어떤 데이터셋에서 사전 훈련/세부 훈련되었는지? 이 모델은 어떤 하위 작업에서 사용해야 하는지? 그리고 " + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "과 같은 특정 헤드 레이어를 가진 모델은" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "코드 스타일" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "토크나이저 개요" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "경험상 모델을 추가할 때 주의해야 할 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다:" + }, + "집중": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "다. 이를 위해 이론적 측면에 너무 많은 시간을 투자할 필요는 없지만 다음과 같은 실제적인 측면에 집중해야 합니다:" + }, + "어텐션": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": " 든 후, 궁금한 사항이 있으면 hugging face 팀에 문의하십시오. 이는 모델의 아키텍처, 어텐션 레이어 등에 관한 질문을 포함할 수 있습니다. hugging face의 유지 관리자들은 보통 코드를 검토하는 것에 대해 매우 기뻐하므로 당신을 돕는 일" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "같은 일을 반복하지 마세요! 새로운 🤗 transformers 모델을 위해 추가할 코드의 대부분은 이미 🤗 transformers 어딘가에 존재합니다. 이미 존재하는 " + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "전보다는 공학적인 도전입니다. 논문의 모델의 모든 이론적 측면을 이해하려는 것보다 효율적인 디버깅 환경을 만드는 데 더 많은 시간을 소비해야 합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 96, + "endLine": 109, + "excerpt": "☐ 원본 리포지토리와 체크포인트를 사용하여" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 96, + "endLine": 109, + "excerpt": "☐ 모델 가중치를 허브에 업로드" + } + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "dnewbert는 어떤 유형의 모델인가요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary를 참조하세요." + } + }, + "encoder model": { + "인코더 모델": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "brandnewbert는 어떤 유형의 모델인가요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "요? bert와 유사한 인코더 모델인가요? gpt2와 유사한 디코더 모델인가요? bart와 유사한 인코더-디코더 모델인가요? 이들 간의 차이점에 익숙하지 않은 경우model_summary를 참조하세요." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": "brandnewbert의 응용 분야는 무엇인가요? 텍스트 분류인가요? 텍스트 생성인가요? 요약과 같은 seq2seq 작업인가요?" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "모델의 아키텍처에 대해 충분히 이해했다는 생각이 든 후, 궁금한 사항이 있으면 hugging face 팀에 문의하십시오. 이는 모델의 아키텍처, 어텐션 레이어 등에 관" + }, + "구조": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "식하는 큰 문제를 단순히 개별 구성 요소를 이식하는 작은 문제로 분해할 수 있으므로 작업을 더 잘 구조화할 수 있습니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "3.-4. 원본 저장소에서 사전 훈련된 체크포인트 실행하기" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "3.-4. 원본 저장소에서 사전 훈련된 체크포인트 실행하기" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "원본 저장소에서 공식 사전 훈련된 모델을 성공적으로 실행하는 것은 종종 가장 어려운 단계입니다. 우리의 경험에 따르면, 원본 코드 베이스에 익숙해지는 데 시간을 투자하는 것이 매우 중요합니다" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "델을 많은 작은 테스트 가능한 구성 요소로 분해하고 각각에 대해 forward pass를 실행하여 검증합니다." + } + }, + "element-wise": { + "요소별": { + "line": 219, + "endLine": 219, + "excerpt": "이러한 구성 요소별 테스트를 통해 코드를 변경하면서 회귀가 발생하지 않도록 보장할 수 있습니다." + } + }, + "input IDs": { + "입력 ID": { + "line": 229, + "endLine": 229, + "excerpt": "모델에 전달된 입력 id 가져오기" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "워드 임베딩 가져오기" + } + }, + "word embedding": { + "워드 임베딩": { + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "워드 임베딩 가져오기" + }, + "단어 임베딩": { + "line": 505, + "endLine": 505, + "excerpt": "단어 임베딩 행렬이 연결되지 않았습니다." + } + }, + "loss": { + "오차": { + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "을 때 라이브러리 프레임워크에 따라 약간 다른 출력을 얻는 것은 정상이므로 1e-3(0.001)의 오차는 허용합니다. 거의 동일한 출력을 내는 것만으로는 충분하지 않으며, 완벽히 일치하는 수준이어야 합니다. 따라서 🤗 transformers 버전의 중간 " + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "스트를 통과해야 합니다. 즉, 원본 모델과 🤗 transformers의 재구현 버전이 0.001의 정밀도로 정확히 동일한 출력을 내야 합니다! 동일한 모델이 다른 라이브러리에서 작성되었을 때 라이브러리 프레임워크에 따라 약간 다른 출력을 얻는 것은 정상이므" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "걸리는 경우 효율적이지 않습니다. 매우 큰 체크포인트만 사용할 수 있는 경우, 새 환경에서 임의로 초기화된 가중치로 더미 모델을 만들고 해당 가중치를 🤗 transformers 버전과 비교하기 위해 저장하는 것이 더 의미가 있을 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 256, + "endLine": 256, + "excerpt": "토큰화 과정을 모델의 forward pass와 분리하려고 노력하세요. 원본 저장소에서 입력 문자열을 입력해야 하는 예제가 있는 경우, 입력 문자열이 입력 i" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 256, + "endLine": 256, + "excerpt": "토큰화 과정을 모델의 forward pass와 분리하려고 노력하세요. 원본 저장소에서 입력 문자열을 입력해야 하는 예제가 있는 경우, 입력 문자열이 입력 id" + } + }, + "dropout": { + "드롭아웃": { + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "디버깅 설정에서 모델이 훈련 모드가 아니라는 것을 확인하세요. 훈련 모드에서는 모델의 여러 드롭아웃 레이어 때문에 무작위 출력이 생성될 수 있습니다. 디버깅 환경에서 forward pass가 결정론적이도록 해야 합니다. 또는 동일한 프레임워크에 있는 " + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 333, + "endLine": 333, + "excerpt": " 또는 bart와 어떻게 다른가요?. 자주 변경해야 하는 것은 self-attention 레이어, 정규화 레이어의 순서 등을 변경하는 것입니다. 다시 말하지만, 자신의 모델을 구현하는 데 도움이 되도록 transformers에서 이미 존재하는 모델의 유사한" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 333, + "endLine": 333, + "excerpt": " 또는 bart와 어떻게 다른가요?. 자주 변경해야 하는 것은 self-attention 레이어, 정규화 레이어의 순서 등을 변경하는 것입니다. 다시 말하지만, 자신의 모델을 구현하는 데 도움이 되도록 transformers에서 이미 존재하는 모델의 유사한" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 343, + "endLine": 343, + "excerpt": "에 정의된 기본 매개변수에 따라 무작위 가중치로 모델을 생성하며, 이로써 모든 구성 요소의" + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 363, + "endLine": 363, + "excerpt": "에서 마지막 두 개의 선형 레이어는 일반적인 pytorch" + } + }, + "transpose": { + "전치": { + "line": 480, + "endLine": 480, + "excerpt": "일치하지 않기 때문일 가능성이 가장 큽니다. 그러나 pytorch의 레이어 구현 자체에서 가중치를 전치해야 할 수도 있습니다." + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 505, + "endLine": 505, + "excerpt": "단어 임베딩 행렬이 연결되지 않았습니다." + }, + "텐서": { + "line": 574, + "endLine": 574, + "excerpt": "었는지 확인하기 위해 마지막 단계로 gpu에서 모든 테스트를 실행하는 것이 좋습니다. 모델의 내부 텐서의 일부에" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 574, + "endLine": 574, + "excerpt": "o-answer 쌍 등이 포함될 수 있습니다. 불러온 체크포인트 중 어느 것도 다운스트림 작업에서 미세 조정되지 않았다면, 모델 테스트만으로 충분합니다. 모델이 완전히 기능을 갖추었는지 확인하기 위해 마지막 단계로 gpu에서 모든 테스트를 실행하는 것이 좋습니" + } + }, + "chunk": { + "조각": { + "line": 604, + "endLine": 604, + "excerpt": "메서드는 체크포인트를 허브에 빠르고 효율적으로 업로드하는 방법입니다. 아래에 작은 코드 조각이 붙여져 있습니다:" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 606, + "endLine": 606, + "excerpt": "치가 있습니다. 모델 카드는 체크포인트의 특성을 강조해야 합니다. 예를 들어 이 체크포인트는 어떤 데이터셋에서 사전 훈련/세부 훈련되었는지? 이 모델은 어떤 하위 작업에서 사용해야 하는지? 그리고 모델을 올바르게 사용하는 방법에 대한 몇 가지 코드도 포함해야" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 616, + "endLine": 616, + "excerpt": "brand_new_bert를 다운스트림 작업에서 추론 또는 미세 조정에 사용하는 방법을 자세히 보여주는 노트북을 추가하는 것이 매우 유용합니다. 이것은 pr을 병합하는 데 필수적이지는 않지만 커뮤니티에 매" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/add_new_pipeline.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/add_new_pipeline.md", + "blobSha": "42c9b57c9d7be675010069bc1803233befba410a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/add_new_pipeline.md", + "counts": { + "pipeline": { + "파이프라인": 24 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 2 + }, + "architecture": { + "구조": 1, + "아키텍처": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "model": { + "모델": 12 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "feature": { + "변수": 5, + "함수": 2 + }, + "parameter": { + "매개변수": 5 + }, + "classification": { + "분류": 3 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + } + }, + "evidence": { + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "어떻게 사용자 정의 파이프라인을 생성하나요?" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 20, + "endLine": 23, + "excerpt": "수한 python 형식으로 유지해야 (json을 통해 다른 언어와도) 호환성이 좋아집니다. 이것이 전처리(" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이 분할 구조는 cpu/gpu에 대한 비교적 원활한 지원을 제공하는 동시에, 다른 스레드에서 cpu에 대한 사전/사후 처리를 수행할 수 있게 지원하는 것입니다." + }, + "아키텍처": { + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "에서 정의된 가능한 모든 아키텍처의 작은 무작위 모델에서 실행됩니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이 분할 구조는 cpu/gpu에 대한 비교적 원활한 지원을 제공하는 동시에, 다른 스레드에서 cpu에 대한 사전/사후 처리를 수행할 수 있게 지원하는 것입니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 60, + "endLine": 61, + "excerpt": "는 원래 정의된 입력을 가져와 모델에 공급할 수 있는 형식으로 변환합니다. 더 많은 정보를 포함할 수 있으며 일반적으로" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "는 초기화 시간에" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "과 같이, 사용자가 원하는 경우 언제든지 매개변수를 전달할 수 있도록 허용합니다." + }, + "함수": { + "line": 71, + "endLine": 73, + "excerpt": " 추가 매개변수로 호출하지 않았다면 아무것도 채우지 마십시오. 이렇게 하면 항상 더 \"자연스러운\" 함수 정의의 기본 인수를 유지할 수 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "과 같이, 사용자가 원하는 경우 언제든지 매개변수를 전달할 수 있도록 허용합니다." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "분류 작업에서" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "이 작업이 완료되면 사전훈련된 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어," + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "은 mrpc 데이터 세트에서 미세 조정되어 문장 쌍을 패러프레이즈인지 아닌지를 분류합니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 197, + "endLine": 198, + "excerpt": "은 mrpc 데이터 세트에서 미세 조정되어 문장 쌍을 패러프레이즈인지 아닌지를 분류합니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 212, + "endLine": 213, + "excerpt": "을 정의한 파일이 복사되며, 파이프라인의 모델과 토크나이저도 저장한 후," + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/cache_explanation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/cache_explanation.md", + "blobSha": "c85ebc0784a980a5c2b229b5b8e128ac08be3831", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/cache_explanation.md", + "counts": { + "autoregressive model": { + "자기회귀 모델": 1 + }, + "context": { + "문맥": 2 + }, + "inference": { + "예측": 6, + "추론": 2 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "token": { + "토큰": 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비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + }, + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "[!warning] 캐싱은 추론에만 사용해야 합니다. 학습 중에 활성화되면 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의존합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이 비유를 트랜스포머 모델에도 적용할 수 있습니다. 자기회귀 모델의 생성은 한 번에 하나의 토큰씩 예측하기 때문에 느릴 수 있습니다. 각각의 새로운 예측은 이전의 모든 문맥에 의" + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "을 예측하려면, 모델은 이전 999개 토큰의 정보가 필요합니다. 이 정보는 각 토큰 표현들 사이의 행렬 곱을 통해 표현됩니다." + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "을 예측하려면, 모델은 이전 999개 토큰의 정보가 필요합니다. 이 정보는 각 토큰 표현들 사이의 행렬 곱을 통해 표현됩니다." + }, + "텐서": { + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "기본 kv 캐시 인터페이스는 현재 토큰의 키와 값 텐서를 받아서 업데이트된" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 토큰의 동일한 정보에 더하여 1000번째 토큰의 정보도 필요합니다. 이렇게 되면 토큰마다 모델은 반복적으로 많은 행렬 연산을 수행해야 합니다!" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이러한 비효율성을 제거하기 위해 kv 캐시(key-value cache)를 사용합니다. 어텐션 레이어에서 이전에 처리한 토큰으로부터 얻은 키와 값 쌍을 저장해두고, 이후 토큰 예측 시 이를 재사용하여 연산을 줄이는 방식입니다." + } + }, + "KV cache": { + "KV 캐시": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이러한 비효율성을 제거하기 위해 kv 캐시(key-value cache)를 사용합니다. 어텐션 레이어에서 이전에 처리한 토큰으로부터 얻은 키와 값 쌍을 저장해두고, 이후 토큰 예측 시 이를 재사" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이러한 비효율성을 제거하기 위해 kv 캐시(key-value cache)를 사용합니다. 어텐션 레이어에서 이전에 처리한 토큰으로부터 얻은 키와 값 쌍을 저장해두고, 이후 토큰 예측 시 이를 재사용하여 연산을 줄이는 방식입니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "[!warning] 캐싱은 추론에만 사용해야 합니다. 학습 중에 활성화되면 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "캐싱이 어떻게 그리고 왜 작동하는지 더 잘 이해하기 위해, 어텐션 행렬의 구조를 자세히 살펴보겠습니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "스케일드 닷-프로덕트 어텐션은 배치 크기" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": ", 어텐션 헤드 수" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "쿼리(" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "형태의 입력 임베딩에서의 투영입니다." + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "] 클래스를 사용할 때, 셀프 어텐션 모듈은 과거와 현재 정보를 통합하기 위해 몇 가지 중요한 단계를 수행합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "형태의 어텐션 가중치를 생성합니다. 현재와 과거 kv 쌍이 본질적으로 결합해 어텐션 점수를 계산하며, 모델이 이전 문맥과 현재 입력을 인식하도록 보장합니다." + } + }, + "attention mask": { + "어텐션 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98, + "endLine": 98, + "excerpt": "함수에 올바른 매개변수를 전달해 호출했습니다. 파리를 기준으로 위치를 프랑스로 추론했으며, 온도 단위는 섭씨를 사용해야 한다고 판단했습니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "도구는 대규모 언어 모델(llm)이 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다. 이는 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스 접근 등을 통해 대화형 에이전" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "함수에는 google 스타일 의 독스트링(docstring)이 포함되어야 합니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "usresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b와 같이 도구 사용을 지원하는 모델과 토크나이저를 가져오세요. 하드웨어가 지원된다면 command-r이나 mixtral-8x22b와 같은 더 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"922b7d8856598e6e044b765aeab3e0801a5613f9", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/chat_templating.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 72 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 5 + }, + "feature": { + "기능": 4, + "함수": 25, + "속성": 7, + "변수": 5 + }, + "token": { + "토큰": 25 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 7 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 5 + }, + "training": { + "훈련": 13 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 8 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 5 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "augmentation": { + "증강": 4 + }, + "retrieval-augmented generation": { + "검색 증강 생성": 4 + }, + "tool calling": { + "도구 호출": 6, + "도구 사용": 12 + }, + "parsing": { + "구문 분석": 1, + "파싱": 1 + }, + "tile": { + "타일": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "agent": { + "에이전트": 1 + }, + "context": { + "컨텍스트": 1 + }, + "query": { + "쿼리": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 2 + }, + "iteration": { + "반복": 4 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 3 + }, + "momentum": { + "관성": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "채팅 모델을 위한 템플릿" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "요즘 llm의 가장 흔한 활용 사례 중 하나는 채팅입니다. 채팅은 일반적인 언어 모델처럼 단일 문자열을 이어가는 대신 여러 개의 메시지로 구성된 대화를 이어갑니다. 이 대화에는 \"사" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "요즘 llm의 가장 흔한 활용 사례 중 하나는 채팅입니다. 채팅은 일반적인 언어 모델처럼 단일 문자열을 이어가는 대신 여러 개의 메시지로 구성된 대화를 이어갑니다. 이 대화에는 \"사용자\"나 \"어시스턴트\"와 같은 역할과 메시지 텍스트가 포" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토크나이저의 일부입니다. 채팅 템플릿은 대화 목록을 모델이 기대하는 형식인 '단일 토큰화가 가능한 문자열'로 변환" + }, + "함수": { + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 " + }, + "속성": { + "line": 504, + "endLine": 504, + "excerpt": "속성에 저장됩니다. 채팅 템플릿이 설정되지 않은 경우 해당 모델 클래스의 기본 템플릿이 대신 사용됩니다." + }, + "변수": { + "line": 654, + "endLine": 654, + "excerpt": "라는 변수로 대화 기록을 받습니다. 파이썬에서와 마찬가지로 템플릿 내의" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰화와 마찬가지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 " + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "토큰화와 마찬가지로, 다양한 모델은 채팅에 대해 매우 다른 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": " 입력 형식을 기대합니다. 이것이 우리가 채팅 템플릿을 기능으로 추가한 이유입니다. 채팅 템플릿은 토크나이저의 일부입니다. 채팅 템플릿은 대화 목록을 모델이 기대하는 형식인 '단일 토큰화가 가능한 문자열'로 변환하는 방법을 지정합니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "작과 끝을 표시했습니다(어시스턴트 메시지 제외). mistral-instruct는 이러한 토큰으로 훈련되었지만, blenderbot은 그렇지 않았습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "를 사용하여 생성 프롬프트를 추가하는 것도 좋은 방법입니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "채팅을 위한 자동화된 파이프라인이 있나요?" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "호출 의 세부 사항을 모두 처리해주기 때문에, 모델에 채팅 템플릿이 있으면 파이프라인을 초기화하고 메시지 목록을 전달하기만 하면 됩니다!" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "네! 이 방법은 채팅 템플릿을 모델이 훈련 중에 보는 토큰과 일치하도록 하는 좋은 방법입니다. 데이터 세트에 대한 전처리 단계로 채팅 템플릿을 적용하는 것이 좋습니다. 그 후에는 다른 언어 모델 훈련 작업과 같이 계속할 수 있습니다. 훈련할 때는 일반적으로" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "채팅 템플릿을 모델이 훈련 중에 보는 토큰과 일치하도록 하는 좋은 방법입니다. 데이터 세트에 대한 전처리 단계로 채팅 템플릿을 적용하는 것이 좋습니다. 그 후에는 다른 언어 모델 훈련 작업과 같이 계속할 수 있습니다. 훈련할 때는 일반적으로" + } + }, + "augmentation": { + "증강": { + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 " + } + }, + "retrieval-augmented generation": { + "검색 증강 생성": { + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": "그렇긴 하지만, 이러한 추가 인수의 일반적인 사용 사례로 '함수 호출을 위한 도구'나 '검색 증강 생성을 위한 문서'를 전달하는 것이 있습니다. 이러한 일반적인 경우에 대해 인수의 이름과 형식에 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 설명되" + } + }, + "tool calling": { + "도구 호출": { + "line": 224, + "endLine": 224, + "excerpt": " 대한 몇 가지 권장 사항이 있으며, 이는 아래 섹션에 설명되어 있습니다. 우리는 모델 작성자에게 도구 호출 코드를 모델 간에 쉽게 전송할 수 있도록 채팅 템플릿을 이 형식과 호환되도록 만들 것을 권장합니다." + }, + "도구 사용": { + "line": 226, + "endLine": 226, + "excerpt": "고급: 도구 사용 / 함수 호출" + } + }, + "parsing": { + "구문 분석": { + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "이것이 올바르게 작동하려면 함수를 위 형식으로 작성해야 도구로 올바르게 구문 분석할 수 있습니다. 구체적으로 다음 규칙을 따라야 합니다:" + }, + "파싱": { + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": "모델의 출력을 파싱하여 도구 이름과 인수를 가져옵니다." + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "함수에는 표준 google 스타일의 도크스트링이 있어야 합니다(즉, 초기 함수 설명 다음에 인수를 설명하는" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 344, + "endLine": 344, + "excerpt": " 요청된 형식으로 호출했음을 알 수 있습니다. 모델은 우리가 프랑스의 파리를 지칭하고 있다는 것을 추론했고, 프랑스가 si 단위의 본고장임을 기억하여 온도를 섭씨로 표시해야 한다고 판단했습니다." + } + }, + "agent": { + "에이전트": { + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "리할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 정보, 계산 도구 또는 대규모 데이터베이스에 접근하여 대화형 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "쿼리에 응답하기 전에 문서의 코퍼스를 검색하여 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모델은 제한된 컨텍스트 크기 이상으로 지식 기반을 크게 확장할 수 있습니다. rag 모델에 대한 우리의 권장 사항은 템플릿이" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "\"검색 증강 생성\" 또는 \"rag\" llm은 쿼리에 응답하기 전에 문서의 코퍼스를 검색하여 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모델은 제한된 컨텍스트 크기 이상으로 지식 기반을 크게 확장할 수 있습니" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 563, + "endLine": 563, + "excerpt": "다. 또한 사용자, 어시스턴트 및 시스템 메시지는 각각 고유한 토큰으로 래핑되어 모델이 명확하게 구분할 수 있습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 609, + "endLine": 609, + "excerpt": "법입니다. 이는 토큰화와 매우 유사합니다. 훈련 중에 사용된 토큰화를 정확히 일치시킬 때 추론이나 미세 조정에서 최고의 성능을 얻을 수 있습니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 654, + "endLine": 654, + "excerpt": "로 반복하거나" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 714, + "endLine": 714, + "excerpt": "서 템플릿을 사용하려고 할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 js와 rust가 인기 있는 배포 환경에서는 비파이썬 구현이 흔합니다." + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 718, + "endLine": 718, + "excerpt": "파이썬 메소드를 jinja 필터로 대체하세요. 일반적으로 같은 이름을 가지며, 예를 들어" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 720, + "endLine": 720, + "excerpt": "필터를 추가하면 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/community.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/community.md", + "blobSha": "d50168d7548620805d06b2aa06190bbbc8d4d936", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/community.md", + "counts": { + "loss": { + "로스": 1 + }, + "training": { + "학습": 1, + "훈련": 14 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 59 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 6, + "트랜스포머 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 24 + }, + "tile": { + "타일": 2 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "question answering": { + "질의응답": 1, + "질문 답변": 2 + }, + "classification": { + "분류": 16 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 19 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "label": { + "레이블": 2, + "라벨": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 2 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "attention": { + "어텐션": 2 + }, + "exploitation": { + "이용": 2, + "활용": 6 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": 1 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 1 + }, + "gradient": { + "기울기": 2 + }, + "inference": { + "예측": 1 + }, + "sentiment analysis": { + "감정 분석": 3 + }, + "generative model": { + "생성 모델": 1 + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": 2 + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": 2 + }, + "checkpoint": { + 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적합합니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 143, + "endLine": 147, + "excerpt": "에 있는 숫자로 쉽게 알 수 있습니다. 예를 들어, \"8b\" 또는 \"70b\"와 같은 숫자는 모델의 파라미터 수를 나타냅니다. 양자화된 경우가 아니라면, 파라미터 하나당 약 2바이트의 메모리가 필요하다고 예상 가능합니다. 따라서 80억 개의 파라미터를 가진 \"" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 143, + "endLine": 147, + "excerpt": " 있습니다. 예를 들어, \"8b\" 또는 \"70b\"와 같은 숫자는 모델의 파라미터 수를 나타냅니다. 양자화된 경우가 아니라면, 파라미터 하나당 약 2바이트의 메모리가 필요하다고 예상 가능합니다. 따라서 80억 개의 파라미터를 가진 \"8b\" 모델은 16gb의 " + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 158, + "endLine": 163, + "excerpt": "모델의 크기 외에도 고려할 점이 많습니다. 이를 한눈에 살펴보려면 리더보드를 참고하는 것이 좋습니다. 가장 인기 있는 리더보드 두 가지는 openllm leaderboard와 lmsys chatbot arena leaderbo" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 216, + "endLine": 216, + "excerpt": "모델과 토크나이저를 hugging face hub에서 로드합니다." + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "대화는 토크나이저의 채팅 템플릿을 사용하여 양식을 구성합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "구성된 채팅은 토크나이저를 사용하여 토큰화됩니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 218, + "endLine": 218, + "excerpt": "구성된 채팅은 토크나이저를 사용하여 토큰화됩니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 223, + "endLine": 225, + "excerpt": "러닝 작업이 gpu에서 실행된다는 것을 아실 겁니다. 다소 느리기는 해도 cpu에서 채팅 모델이나 언어 모델로부터 텍스트를 생성하는 것도 가능합니다. 하지만 모델을 gpu 메모리에 올려놓을 수만 있다면, gpu를 사용하는 것이 일반적으로 더 선호되는 방식입니다" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 229, + "endLine": 236, + "excerpt": "정밀도(precision)로 로드합니다. 이는 파라미터당 4바이트(32비트)를 필요로 하므로, 80억 개의 파라미터를 가진 \"8b\" 모델은 약 32gb의 메모" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 229, + "endLine": 236, + "excerpt": " 최신 언어 모델은 파라미터당 2바이트를 사용하는 \"bfloat16\" 정밀도(precision)로 학습됩니다. 하드웨어가 이를 지원하는 경우(nvidia 30xx/axxx 이상)," + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 238, + "endLine": 244, + "excerpt": "하는 \"양자화(quantization)\" 방법을 사용할 수도 있습니다. 이 방법은 모델의 가중치를 손실 압축하여 각 파라미터를 8비트, 4비트 또는 그 이하로 줄일 수 있습니다. 특히 4비트에서 모델의 출력이 부정적인 영향을 받을 수 있지만, 더 크고 강" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 238, + "endLine": 244, + "excerpt": "델을 압축하는 \"양자화(quantization)\" 방법을 사용할 수도 있습니다. 이 방법은 모델의 가중치를 손실 압축하여 각 파라미터를 8비트, 4비트 또는 그 이하로 줄일 수 있습니다. 특히 4비트에서 모델의 출력이 부정적인 영향을 받을 수 있지만, 더 " + } + }, + "memory bandwidth": { + "메모리 대역폭": { + "line": 275, + "endLine": 279, + "excerpt": "려지는 경향이 있습니다. 구체적으로 말하자면, 채팅 모델에서 텍스트를 생성할 때는 컴퓨팅 파워보다 메모리 대역폭이 병목 현상을 일으키는 경우가 많습니다. 이는 모델이 토큰을 하나씩 생성할 때마다 파라미터를 메모리에서 읽어야 하기 때문입니다. 따라서 채팅 모델에서 " + } + }, + "forward pass": { + "순전파": { + "line": 289, + "endLine": 296, + "excerpt": "에 추측한 후, 채팅 모델로 생성 결과를 확인합니다. 만약 채팅 모델이 추측을 확인하면, 한 번의 순전파에서 여러 개의 토큰을 생성할 수 있어 병목 현상이 크게 줄어들고 생성 속도가 빨라집니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 298, + "endLine": 306, + "excerpt": "적일 수 있습니다. 새로운 추측된 토큰이 추가되면서 더 많은 파라미터가 활성화되기 때문에, moe 아키텍처가 제공하는 속도 이점이 상쇄될 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/custom_models.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/custom_models.md", + "blobSha": "3108788a38ee5f997cc3f1ad6fcf1f896635d4ce", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/custom_models.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 59 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "속성": 2 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "classification": { + "분류": 2 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 2 + }, + "loss": { + "손실": 1 + }, + "label": { + "레이블": 1 + }, + "training": { + "학습": 3, + "훈련": 2 + }, + "training loop": { + "학습 루프": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2 + }, + "weight": { + "가중치": 4 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사용자 정의 모델 공유하기" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "를 사용해서만 초기화할 수 있기 때문에 완벽한 구성이 필요합니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 81, + "endLine": 83, + "excerpt": "상속은 🤗 transformers 라이브러리에서 모든 기능을 가져오는 것입니다. 이러한 점으로부터 비롯되는 두 가지 제약 조건은" + }, + "속성": { + "line": 334, + "endLine": 335, + "excerpt": "속성이 있고 모델 클래스에 올바른" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "t 구성이 있으므로 모델을 작성할 수 있습니다. 실제로는 두 개를 작성할 것입니다. 하나는 이미지 배치에서 hidden features를 추출하는 것([" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "]과 같이), 다른 하나는 이미지 분류에 적합한 것입니다([" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 107, + "endLine": 108, + "excerpt": "]과 같이), 다른 하나는 이미지 분류에 적합한 것입니다([" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "에서 했던 것 처럼 레이블을 통과시켰을 때 손실과 함께 사전 형태로 반환하는 것이 [" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "에서 했던 것 처럼 레이블을 통과시켰을 때 손실과 함께 사전 형태로 반환하는 것이 [" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "] 클래스 내에서 직접 모델을 사용하기에 유용합니다. 자신만의 학습 루프 또는 다른 학습 라이브러리를 사용할 계획이라면 다른 출력 형식을 사용해도 좋습니다." + }, + "훈련": { + "line": 196, + "endLine": 198, + "excerpt": "드를 사용해 모델 코드와 모델 가중치를 업로드하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 모델 내부에 사전 훈련된 가중치를 로드해 보겠습니다." + } + }, + "training loop": { + "학습 루프": { + "line": 186, + "endLine": 188, + "excerpt": "] 클래스 내에서 직접 모델을 사용하기에 유용합니다. 자신만의 학습 루프 또는 다른 학습 라이브러리를 사용할 계획이라면 다른 출력 형식을 사용해도 좋습니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 196, + "endLine": 198, + "excerpt": " 메소드를 사용해 모델 코드와 모델 가중치를 업로드하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 모델 내부에 사전 훈련된 가중치를 로드해 보겠습니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 196, + "endLine": 198, + "excerpt": "하는 모든 메소드를 사용할 수 있습니다. 다음 섹션에서 두 번째 메소드를 사용해 모델 코드와 모델 가중치를 업로드하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저, 모델 내부에 사전 훈련된 가중치를 로드해 보겠습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 200, + "endLine": 202, + "excerpt": "이 예제를 활용할 때는, 사용자 정의 모델을 자신만의 데이터로 학습시킬 것입니다. 이 튜토리얼에서는 빠르게 진행하기 위해 사전 훈련된 resnet50d를 사용하겠습니다" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 307, + "endLine": 310, + "excerpt": "메소드를 사용하여 사용자 지정 코드 파일과 함께 모든 구성, 모델, 토크나이저를 사용할 수 있습니다. hub에 업로드된 모든 파일 및 코드는 멜웨어가 있는지 검사되지만 (자세한 내용은 hub 보안 설명 참조), 자신의 컴퓨터에서 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/debugging.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/debugging.md", + "blobSha": "3c80a7cfb91af635b948217fb5b7feb8f7eabb24", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/debugging.md", + "counts": { + "inference": { + "추론": 1 + }, + "node": { + "노드": 2 + }, + "training": { + "훈련": 5 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "feature": { + "변수": 2, + "기능": 3, + "함수": 4, + "속성": 1 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "training loop": { + "훈련 루프": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 3 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 2 + }, + "precision": { + "정밀도": 2 + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 1 + }, + "batch": { + "배치": 12 + }, + "layer": { + "레이어": 3 + }, + "normalization": { + "정규화": 2 + }, + "regularization": { + "정규화": 2 + } + }, + "evidence": { + "inference": { + "추론": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "및 다중 gpu를 사용하여 훈련하거나 추론할 때, 프로세스 및/또는 노드 간의 상호 통신 문제가 발생하는 경우, 다음 스크립트를 사용하여 네트워크 문제를 진단할 수 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "진단 스크립트 내에서 더 많은 세부 정보와 slurm 환경에서 실행하는 방법에 대한 레시피를 찾을 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "환경 변수를 추가하는 것입니다:" + }, + "기능": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "이 기능은 현재 pytorch에서만 사용할 수 있습니다." + }, + "함수": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "함수에 대한 보고입니다. 첫 번째 항목은 유일한 입력을 나타내고 두 번째 항목은 유일한 출력을 나타냅니다. 이 함수가" + }, + "속성": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "속성에서 호출된 것을 볼 수 있습니다. 이는 첫 번째 레이어의 두 번째 블록에서 첫 번째 배치 중에 발생했다는 것을 알 수 있습니다. 마지막으로, 절대적으로" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "을 기반으로 하는 모델과 함께 사용할 수 있습니다." + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "자체 훈련 루프나 다른 trainer를 사용하는 경우, 다음과 같이 수행할 수 있습니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "]는 모델에 후크를 삽입하여 각 forward 호출 직후에 입력 및 출력 변수 및 해당 모듈의 가중치를 테스트합니다. 활성화나 가중치의 최소한 하나의 요소에서" + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "이 감지되면 프로그램이 어설트되고 다음과 같은 보고서가 출력됩니다. (이 예제는 fp16 혼합 정밀도에서" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "이 감지되면 프로그램이 어설트되고 다음과 같은 보고서가 출력됩니다. (이 예제는 fp16 혼합 정밀도에서" + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "이기 때문에 큰 활성화와의 행렬 곱은 수치적인 오버플로우 조건으로 이어질 것입니다." + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "이기 때문에 큰 활성화와의 행렬 곱은 수치적인 오버플로우 조건으로 이어질 것입니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "추적의 맨 처음에서 어느 배치 번호에서 문제가 발생했는지 알 수 있습니다 (여기서" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "은 인코더의 두 번째 블록의 첫 번째 레이어에 대한 레이어 정규화를 의미하며," + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/deepspeed.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/deepspeed.md", + "blobSha": "32c3f199a042704c34fc495ec9af5cfe32f7e53d", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/deepspeed.md", + "counts": { + "distributed training": { + "분산 학습": 1 + }, + "model": { + "모델": 50 + }, + "training": { + "학습": 8, + "훈련": 24, + "트레이닝": 12 + }, + "segmentation": { + "분할": 9 + }, + "feature": { + "변수": 48, + "기능": 9 + }, + "parameter": { + "매개변수": 48 + }, + "environment": { + "환경": 10 + }, + "inference": { + "추론": 10 + }, + "kernel": { + "커널": 2 + }, + "batch": { + "배치": 11 + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": 15, + "최적화기": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 11 + }, + "weight": { + "가중치": 24 + }, + "attention": { + "주의": 1 + }, + "gradient": { + "그래디언트": 1, + "기울기": 1 + }, + "backpropagation": { + "역전파": 1 + }, + "forward pass": { + "순전파": 1 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "context": { + "컨텍스트": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 3 + }, + "layer": { + "레이어": 3 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + }, + "tile": { + "타일": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1, + "트랜스포머": 4 + }, + "learning rate": { + "학습 속도": 1 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 4 + }, + "loss": { + "손실": 11, + "감소": 3 + }, + "model serving": { + "모델 배포": 2 + }, + "node": { + "노드": 17 + }, + "chunk": { + "조각": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 9 + }, + "dataset": { + "데이터 집합": 1 + } + }, + "evidence": { + "distributed training": { + "분산 학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "deepspeed는 분산 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundan" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundancy optimizer(zero)입니다. zero는 여러 단계로 작동합니다:" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "deepspeed는 분산 학습 메모리를 효율적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundan" + }, + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "적이고 빠르게 만드는 pytorch 최적화 라이브러리입니다. 그 핵심은 대규모 모델을 규모에 맞게 훈련할 수 있는 zero redundancy optimizer(zero)입니다. zero는 여러 단계로 작동합니다:" + }, + "트레이닝": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 가이드에서는 deepspeed 트레이닝을 배포하는 방법, 활성화할 수 있는 기능, 다양한 zero 단계에 대한 구성 파일 설정 방법, 오프로딩, 추론 및 [" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "zero-1, gpu 간 최적화 상태 분할" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "zero-3, gpu 간 매개변수 분할" + }, + "기능": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 가이드에서는 deepspeed 트레이닝을 배포하는 방법, 활성화할 수 있는 기능, 다양한 zero 단계에 대한 구성 파일 설정 방법, 오프로딩, 추론 및 [" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "zero-3, gpu 간 매개변수 분할" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpu가 제한된 환경에서 zero는 최적화 메모리와 계산을 gpu에서 cpu로 오프로드하여 단일 gpu에 대규모 모델을 장착하고 훈련할 수 있습니다. deepspeed는 모" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스와 통합되어 있습니다. 구성 파일을 제공하거나 제공된 템플릿을 사용하기만 하면 됩니다. 추론의 경우, transformers는 대용량 모델을 가져올 수 있으므로 zero-3 및 오프로딩을 지원합니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "요합니다 (이는 매개변수, 최적화 상태 및 그레이디언트에 대한 메모리 요구 사항일 뿐이며 cuda 커널 및 활성화에는 조금 더 필요합니다). 또한 더 작은 gpu를 대여하거나 구입하는 것이 더 저렴하지만 모델을 훈련하는 데 시간이 더 오래 걸리므로 비용과" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "일반적으로 사용할 수 있는 프로세스는 다음과 같습니다(배치 크기 1로 시작):" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": "zero-3, 매개변수와 옵티마이저 cpu 오프로드 시도" + }, + "최적화기": { + "line": 396, + "endLine": 396, + "excerpt": "를 활성화하면 cpu와 gpu 구현이 모두 있는 경우 deepspeed가 아닌 최적화기(lamb 제외)를 사용할 수 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "전체 정밀도 가중치보다 반정밀도(구형 gpu 구조의 경우 fp16, 암페어 이후 gpu의 경우 bf16)를 혼합해보기" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "] 인수와 deepspeed 설정 매개변수가 일치하도록 주의해야 합니다. 일치하지 않으면 감지하기 매우 어려운 방식으로 훈련이 실패할 수 있습니다!" + } + }, + "gradient": { + "그래디언트": { + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "zero-3는 옵티마이저, 그래디언트, 매개변수를 여러 gpu에 걸쳐 분할합니다. zero-2와 달리 zero-3는 여러 gpu에 대규모 모델을 가져올 수 있기 때문에 훈련 외에도 추론에도" + }, + "기울기": { + "line": 567, + "endLine": 567, + "excerpt": "이 더 높습니다. 특히 fp16보다 정밀도가 낮은 bf16의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 이유로 기울기를 평균화할 때 손실이 최소화되므로 감소 연산에는 fp16이 기본값으로 사용됩니다." + } + }, + "backpropagation": { + "역전파": { + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "통신 오버헤드를 줄이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 유용합니다. 그러나 oom 오류가 발생하면 이 값을 줄이세요." + } + }, + "forward pass": { + "순전파": { + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 유용합니다. 그러나 oom 오류가 발생하면 이 값을 줄이세요." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 228, + "endLine": 228, + "excerpt": "보다 작은 값인 경우) 통신 오버헤드를 줄이기 위해 매개변수를 유지합니다. 이 기능은 활성화 체크포인팅이 활성화되어 있고 역전파 계산시까지 순전파 시점의 매개변수를 유지하려는 경우에 매우 " + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "컨텍스트 매니저를 사용하면 모델을 더 빠르게 초기화할 수 있습니다:" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "컨텍스트 매니저를 사용하면 모델을 더 빠르게 초기화할 수 있습니다:" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "zero-3의 또 다른 고려 사항은 여러 개의 gpu를 사용하는 경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "경우 현재 실행 중인 레이어의 매개변수가 아닌 한 단일 gpu에 모든 매개변수가 없다는 것입니다. 사전 훈련된 모델 가중치를 [" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 304, + "endLine": 304, + "excerpt": "cpu 및/또는 nvme로 오프로드하여 더 많은 메모리를 절약할 수 있습니다. 스마트 파티셔닝 및 타일링 알고리즘을 통해 각 gpu는 오프로딩 중에 매우 적은 양의 데이터를 주고받을 수 있으므로 최신 nvme는 훈련 프로세스에 사용할 수 있는 것보다 훨씬" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "기 작업의 경우 최대 3gb/s의 전송 속도를 기대할 수 있습니다. 마지막으로, 트레이닝 설정에서 벤치마크 실행하기을 통해 최적의 'aio' 구성을 결정합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "가 아닌 모델의 경우, 딥스피드 activation checkpointing api를 사용합니다. 트랜스포머 모델링 코드를 대체하고" + }, + "트랜스포머": { + "line": 396, + "endLine": 396, + "excerpt": "를 활성화하지 않는 한 deepspeed와 트랜스포머 옵티마이저 및 스케줄러를 혼합하여 사용할 수 있습니다." + } + }, + "learning rate": { + "학습 속도": { + "line": 400, + "endLine": 400, + "excerpt": "램 및 스케줄러 매개변수는 명령줄에서 설정할 수 있으므로 오류를 찾기 어렵지 않습니다. 예를 들어 학습 속도가 다른 곳에서 다른 값으로 설정된 경우 명령줄에서 이를 재정의할 수 있습니다. 최적화 프로그램 및 스케줄러 매개변수 외에도 [" + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 474, + "endLine": 474, + "excerpt": "deepspeed는 fp32, fp16 및 bf16 혼합 정밀도를 지원합니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 479, + "endLine": 479, + "excerpt": "모델이 혼합 정밀도로 사전 학습되지 않은 경우와 같이 혼합 정밀도로 잘 작동하지 않는 경우 nan 손실을 유발할 수 있는 오버플로 또는 언더플로 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우에는 기본 fp16 모드를 명시적으로 비활성화하여 전체 fp32 정밀도" + }, + "감소": { + "line": 567, + "endLine": 567, + "excerpt": "예를 들어 그레이디언트가 여러 gpu에 걸쳐 평균화되는 경우와 같이 감소 연산은 손실이 발생합니다. 통신이 fp16 또는 bf16으로 수행되는 경우, 낮은 정밀도로 여러 숫자를 더하면 정확하지 않기 때문에 손실이 발생할 가능" + } + }, + "model serving": { + "모델 배포": { + "line": 577, + "endLine": 577, + "excerpt": "모델 배포" + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 601, + "endLine": 601, + "excerpt": "gpu가 1개만 있는 경우 이 값을 명시적으로 설정할 필요는 없습니다. deepspeed는 지정된 노드에서 볼 수 있는 모든 gpu를 배포하므로 이 값을 명시적으로 설정할 필요는 없습니다." + } + }, + "chunk": { + "조각": { + "line": 616, + "endLine": 616, + "excerpt": "스마트 gpu 메모리 관리 시스템으로 메모리 조각화를 최소화하여 더 큰 모델과 데이터 배치에 맞출 수 있습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 809, + "endLine": 809, + "excerpt": "딥스피드는 기본 고정밀 fp32 가중치를 사용자 지정 체크포인트 최적화 파일(glob 패턴은" + } + }, + "dataset": { + "데이터 집합": { + "line": 1150, + "endLine": 1150, + "excerpt": "불가능할 경우 기존 예제를 사용하여 문제를 재현할 수 있는 표준 및 사용자 지정이 아닌 데이터 집합을 사용할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/executorch.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/executorch.md", + "blobSha": "a94418ece1a7abcc88b46afea148d02e89683c61", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/fast_tokenizers.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fast_tokenizers.md", + "blobSha": "a6d1f14283bbc5d8f66356143fe1ca8ea42c0867", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/fast_tokenizers.md", + "counts": { + "tokenizer": { + "토크나이저": 13 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "feature": { + "변수": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + } + }, + "evidence": { + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "🤗 tokenizers 라이브러리의 토크나이저 사용하기" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "우리가 정의한 파일을 통해 이제 학습된 토크나이저를 갖게 되었습니다. 이 런타임에서 계속 사용하거나 json 파일로 저장하여 나중에 사용할 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 42, + "endLine": 43, + "excerpt": "🤗 transformers 라이브러리에서 이 토크나이저 객체를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. [" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 [" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 [" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 초기화 메소드에 전달할 수 있습니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/fsdp.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/fsdp.md", + "blobSha": "bab1fda71b4ed10542aea99837bbd06154abd888", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/fsdp.md", + "counts": { + "data parallel": { + "데이터 병렬 처리": 3 + }, + "segmentation": { + "분할": 14 + }, + "environment": { + "환경": 4 + }, + "feature": { + "변수": 9 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": 6 + }, + "parameter": { + "매개변수": 9 + }, + "training": { + "훈련": 13 + }, + "layer": { + "레이어": 5 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 2 + } + }, + "evidence": { + "data parallel": { + "데이터 병렬 처리": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "완전 분할 데이터 병렬 처리(fsdp)" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "완전 분할 데이터 병렬 처리(fsdp)" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "율성을 향상시키며 적은 수의 gpu로 훨씬 더 큰 모델을 훈련할 수 있게 합니다. fsdp는 분산 환경에서의 훈련을 쉽게 관리할 수 있는 라이브러리인 accelerate와 통합되어 있으며, 따라서 [" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distribut" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. dis" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distributeddataparallel (" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "fully sharded data parallel (fsdp)은 모델의 매개변수, 그레이디언트 및 옵티마이저 상태를 사용 가능한 gpu(작업자 또는 랭크라고도 함) 수에 따라 분할하는 데이터 병렬 처리 방식입니다. distribut" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "사용량을 줄입니다. 이는 gpu 메모리 효율성을 향상시키며 적은 수의 gpu로 훨씬 더 큰 모델을 훈련할 수 있게 합니다. fsdp는 분산 환경에서의 훈련을 쉽게 관리할 수 있는 라이브러리인 accelerate와 통합되어 있으며, 따라서 [" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "fsdp는 네트워크의 각 레이어를 래핑하여 적용됩니다. 래핑은 일반적으로 중첩 방식으로 적용되며 각각 순방향으로 지나간 후 전체 가중치를 삭제하여 다음 레이어에서 사용할 메모리를 절약" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "를 래핑하여 적용됩니다. 래핑은 일반적으로 중첩 방식으로 적용되며 각각 순방향으로 지나간 후 전체 가중치를 삭제하여 다음 레이어에서 사용할 메모리를 절약합니다. 자동 래핑 정책은 이를 구현하는 가장 간단한 방법이며 코드를 변경할 필요가 없습니다. trans" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "체크포인트" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/generation_strategies.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/generation_strategies.md", + "blobSha": "c59eff4111f3ac919918556e379f6be543256c3c", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/generation_strategies.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 22 + }, + "modality": { + "모달리티": 1 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 2, + "이용": 2 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 3 + }, + "token": { + "토큰": 17 + }, + "feature": { + "변수": 5, + "기능": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 3 + }, + "momentum": { + "관성": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 5, + "파라미터": 5 + }, + "training": { + "훈련": 2 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 2 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + }, + "inference": { + "추론": 4 + }, + "exploration": { + "탐색": 15 + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": 1, + "프롬프트": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 2 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "validation": { + "검증": 2 + }, + "batch": { + "배치": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중요한 역할을 합니다. 텍스트 생성을 가능하게 하는 몇몇 모델로는 gpt2, xlnet, openai gpt, ctrl, transformerxl, xlm, bart, t5, git, whisper 등이 있습니다." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "입니다. 이는 또한 음성-텍스트 변환, 시각-텍스트 변환과 같이 텍스트를 출력으로 하는 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중요한 역할을 합니다. 텍스트 생성을 가능하게 하는 몇몇 모델로는 gpt2, xlnet, openai gpt, ctrl, trans" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "텍스트 생성은 개방형 텍스트 작성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리(nlp) 작업에 필수적입니다. 이는 또한 음성-텍스트 변환, 시각-텍스트 변환과 같이 텍스트를 출력으로 하는 여러 혼합 모달리티 응용 프로그램에서도 중" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "] 메서드를 활용하여 다음과 같은 다양한 작업들에 대해 텍스트 결과물을 생성하는 몇 가지 예시를 살펴보세요:" + }, + "이용": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "수 있습니다. 이는 단일 모델에 대해 여러 생성 설정을 저장하고 싶을 때 유용합니다(예: 샘플링을 이용한 창의적 텍스트 생성을 위한 하나, 빔 탐색을 이용한 요약을 위한 다른 하나 등). 모델에 설정 파일을 추가하기 위해 적절한 hub 권한을 가지고 있어" + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이미지 캡셔닝" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "에 따라 달라집니다. 이 값들은 autotokenizer나 autoprocessor와 같은 모델의 전처리 클래스에 의해 반환됩니다. 모델의 전처리 장치가 하나 이상의 입력 유형을 생성하는 경우, 모든 입력을 generate()에 전달해야 합니다. 각 모델의" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "텍스트를 생성하기 위해 출력 토큰을 선택하는 과정을 디코딩이라고 하며," + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 " + }, + "기능": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "색(greedy search)과 샘플링만이 지원되는 보조 디코딩(assisted decoding) 기능을 통해, 보조 디코딩은 배치 입력을 지원하지 않습니다. 보조 디코딩에 대해 더 알고 싶다면, 이 블로그 포스트를 확인해 주세요." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다." + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": ", 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "용할 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만드는 데 도움을 " + }, + "파라미터": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "일반적인 디코딩 전략과 주요 파라미터" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "메소드가 사용할 디코딩 전략을 사용자가 커스터마이징할 수 있습니다. 디코딩 전략을 수정하는 것은 훈련 가능한 매개변수의 값들을 변경하지 않지만, 생성된 출력의 품질에 눈에 띄는 영향을 줄 수 있습니다. 이는 텍스트에서 반복을 줄이고, 더 일관성 있게 만" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "🤗 hub에서 미세 조정된 모델과 함께 사용자 정의 생성 설정을 저장하고 공유하는 방법" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "모델의 디코딩 전략은 생성 설정에서 정의됩니다. 사전 훈련된 모델을 [" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "모델의 디코딩 전략은 생성 설정에서 정의됩니다. 사전 훈련된 모델을 [" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "] 내에서 추론에 사용할 때, 모델은 내부적으로 기본 생성 설정을 적용하는" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "력을 합친 최대 크기를 20 토큰으로 제한하여 리소스 부족을 방지합니다. 기본 디코딩 전략은 탐욕 탐색(greedy search)으로, 다음 토큰으로 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하는 가장 단순한 디코딩 전략입니다. 많은 작업과 작은 출력 크기에 대" + } + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "기본 생성 설정은 입력 프롬프트와 출력을 합친 최대 크기를 20 토큰으로 제한하여 리소스 부족을 방지합니다. 기본 디코딩 전략은 탐욕 탐색(greedy search)으로, 다음 토큰으" + }, + "프롬프트": { + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": ": 생성할 최대 토큰 수입니다. 즉, 프롬프트에 있는 토큰을 제외한 출력 시퀀스의 크기입니다. 출력의 길이를 중단 기준으로 사용하는 대신, 전체 생성물이 일정 시간을 초과할 때 생성을 중단하기로 선" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": " top-k 샘플링 및 top-p 샘플링과 같은 디코딩 전략을 활성화합니다. 이러한 전략들은 전체 어휘에 대한 확률 분포에서 다음 토큰을 선택하며, 전략별로 특정 조정이 적용됩니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "추론 디코딩(보조 디코딩(assisted decoding)으로도 알려짐)은 동일한 토크나이저를 사용하는 훨씬 작은 보조 모델을 활용하여 몇 가지 후보 토큰을 생성하는 상위 모델의 디코딩 전략을 수정한 것입니다. 주 모델은 단일 전방 통과로 후보" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 237, + "endLine": 237, + "excerpt": "을 생성하는 상위 모델의 디코딩 전략을 수정한 것입니다. 주 모델은 단일 전방 통과로 후보 토큰을 검증함으로써 디코딩 과정을 가속화합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "과 샘플링만이 지원되는 보조 디코딩(assisted decoding) 기능을 통해, 보조 디코딩은 배치 입력을 지원하지 않습니다. 보조 디코딩에 대해 더 알고 싶다면, 이 블로그 포스트를 확인해 주세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/gguf.md": { + "source": "transformers", + 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인자는 모델에게 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지, 그리고 어떤 토큰은 무시해야 하는지를 알려줍니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "이 두 시퀀스를 그대로 하나의 텐서에 넣을 수는 없습니다. 첫 번째 시퀀스를 두 번째 길이에 맞춰 패딩 하거나, 반대로 두 번째 시퀀스를 첫 번째 길이에 맞춰 잘라내야 합니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "따라서 이 두 시퀀스를 그대로 하나의 텐서에 넣을 수는 없습니다. 첫 번째 시퀀스를 두 번째 길이에 맞춰 패딩 하거나, 반대로 두 번째 시퀀스를 첫 번째 길이에 맞춰 잘라내야 합니다." + }, + "행렬": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "첫 번째 경우에는 id 목록이 패딩 인덱스로 확장됩니다. 이렇게 패딩을 적용하려면 토크나이저에 리스트를 전달하고 다음과 같이 요청할 수 있습니다:" + } + }, + "encoder model": { + "인코더 모델": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "인코더 모델과 마스킹된 언어 모델링을 참고하세요." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "인코더 모델과 마스킹된 언어 모델링을 참고하세요." + } + }, + "autoregressive model": { + "자기회귀 모델": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "자기회귀 모델 (autoregressive models)" + } + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "인과적 언어 모델링과 디코더 모델을 참고하세요." + }, + "인과 언어 모델링": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "자기회귀 모델(autoregressive models)이라고도 불리는 디코더 모델은 인과 언어 모델링(causal language modeling)이라 불리는 사전 학습 작업을 수행합니다. 이 작업에서는 모델이 텍스트를 순서대로 읽고 다음 단어를 예측해" + } + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "인과적 언어 모델링과 디코더 모델을 참고하세요." + } + }, + "backbone": { + "백본": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "백본 (backbone)" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "백본(backbone)은 원시(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 " + }, + "함수": { + "line": 155, + "endLine": 156, + "excerpt": "] 함수를 사용하는 모델의 경우," + }, + "특성": { + "line": 447, + "endLine": 447, + "excerpt": " 포함되지 않은 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 방식입니다. 비지도 학습은 데이터 분포의 통계적 특성을 활용해 유용한 패턴을 찾아냅니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "백본(backbone)은 원시(hidden) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "e)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + "인퍼런스": { + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "인퍼런스 (inference)" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "en) 은닉 상태(hidden state) 또는 특징(feature)을 출력하는 네트워크(임베딩과 레이어)입니다. 일반적으로 이 백본은 해당 특징을 입력으로 받아 예측을 수행하는 헤드와 연결됩니다. 예를 들어, [" + }, + "층": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "여러 층의 신경망(neural network)을 사용하는 머신러닝 알고리즘입니다." + }, + "계층": { + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "] 위에 시퀀스 분류를 위한 선형계층(linear layer)을 추가한 모델 헤드입니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "모델이 텍스트를 순서대로 읽으며 다음 단어를 예측해야 하는 사전 학습(pretraining) 작업입니다. 일반적으로 문장을 전체로 읽되, 모델 내부에서 특징 시점 이후의 토큰을 마스킹(masking)하여 다음 단어를 예측" + }, + "훈련": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "여러 개의 gpu에서 훈련을 수행할 때 사용하는 병렬화 기법으로, 동일한 모델 구성이 여러 번 복제되며 각 인스턴스는 서로 다른 데이터 조각을 받습니다. 모든 인스턴스는 병렬로 " + } + }, + "channel": { + "채널": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "채널 (channel)" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "연결 시간분류(connectionist temporal classification, ctc)" + } + }, + "speech recognition": { + "음성 인식": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": " ctc는 말하는 속도의 차이 등 여러 이유로 음성과 텍스트가 항상 정확하게 일치하지 않기 때문에 음성 인식 작업에서 자주 사용됩니다." + }, + "자동 음성 인식": { + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "자동 음성 인식 모델([" + } + }, + "convolution": { + "컨볼루션": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "컨볼루션 (convolution)" + }, + "합성곱": { + "line": 316, + "endLine": 316, + "excerpt": "의 특정 차원에서 최댓값이나 평균값을 취하여 더 작은 행렬로 줄이는 연산입니다. 풀링 계층은 주로 합성곱 계층 사이에 위치하여 특징 표현을 다운샘플링 하는 데 사용됩니다." + } + }, + "convolutional neural network": { + "컨볼루션 신경망": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + } + }, + "element-wise": { + "원소별": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 각 연산은 입력 행렬의 서로 다른 구간에 적용됩니다. 컨볼루션 신경망(cnn)은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용됩니다." + }, + "학습 단계": { + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "사전 학습 단계 중 하나로, 모델은 일부 토큰이 무작위로 마스킹 된 손상된 문장을 입력받고, 원래의 문장을 예측해야 합니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으" + }, + "필터": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다. 이 연산을 컨볼루션 연산이라고 하며, 입력 행렬 전체에 걸쳐 반복적으로 수행됩니" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "신경망에서 사용되는 레이어의 한 종류로, 입력 행렬에 대해 더 작은 행렬(커널 또는 필터)을 원소별로 곱한 뒤 그 값을 합산해 새로운 행렬을 만드는 연산입니다" + } + }, + "data parallel": { + "데이터 병렬화": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "데이터 병렬화 (dataparallel)" + } + }, + "chunk": { + "조각": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": " 사용하는 병렬화 기법으로, 동일한 모델 구성이 여러 번 복제되며 각 인스턴스는 서로 다른 데이터 조각을 받습니다. 모든 인스턴스는 병렬로 처리를 수행하며, 각 훈련 단계가 끝난 후 결과를 동기화합니다." + } + }, + "input IDs": { + "입력 ID": { + "line": 114, + "endLine": 114, + "excerpt": "디코더 입력 id (decoder input ids)" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "이 입력은 인코더-디코더 모델에 특화된 것으로, 디코더에 전달될 input id 들을 포함합니다. 이러한 입력은 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-s" + }, + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "된 것으로, 디코더에 전달될 input id 들을 포함합니다. 이러한 입력은 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 작업에 사용되며, 일반적으로 모델마다 고유한 방식으로 구성됩니다." + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 128, + "endLine": 128, + "excerpt": "딥러닝 (deep learning)" + } + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": { + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "특징 추출 (feature extraction)" + } + }, + "word embedding": { + "워드 임베딩": { + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": " 변환하여 더 유용한 특징(feature) 집합으로 만드는 과정입니다. 예를 들어, 원시 텍스트를 워드 임베딩으로 변환하거나 이미지나 비디오 데이터에서 윤곽선이나 형태와 같은 중요한 특징을 추출하는 것이 있습니다." + }, + "단어 임베딩": { + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "하위 분야로, 원시 데이터로부터 의미 있는 표현을 학습하는 데 중점을 둡니다. 대표적인 기법으로는 단어 임베딩, 오토인코더(autoencoder), 생성적 적대 신경망(gan) 등이 있습니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 148, + "endLine": 149, + "excerpt": "트랜스포머의 각 residual attention block에서는 self-attention layer 다음에 보통 두 개의 feed forward layer가 " + }, + "트랜스포머 모델": { + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": ")은 레이블을 입력으로 받지 않습니다. 이러한 모델은 단순히 특징(feature)을 출력하는 기본 트랜스포머 모델이기 때문입니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "파인튜닝 모델 (finetuned models)" + }, + "전이학습": { + "line": 435, + "endLine": 435, + "excerpt": "전이학습 (transfer learning)" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": " 고정(freeze)하고, 출력층을 새롭게 추가된 모델 헤드로 교체한 뒤, 해당 모델 헤드를 목표 데이터셋에 맞게 학습시키는 방식입니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "ransfer learning)의 한 형태로, 사전 학습된 (pretrained) 모델을 사용하여 가중치를 고정(freeze)하고, 출력층을 새롭게 추가된 모델 헤드로 교체한 뒤, 해당 모델 헤드를 목표 데이터셋에 맞게 학습시키는 방식입니다." + } + }, + "sequence classification": { + "시퀀스 분류": { + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "] 위에 시퀀스 분류를 위한 선형계층(linear layer)을 추가한 모델 헤드입니다." + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "]은 이미지 분류를 위한 모델 헤드로, 기본 [" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "토큰의 마지막 히든 상태에 선형 계층(linear layer)을 추가한 구조입니다." + }, + "아키텍처": { + "line": 441, + "endLine": 441, + "excerpt": "셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 한 딥러닝 모델 아키텍처입니다." + } + }, + "linear layer": { + "선형 계층": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "토큰의 마지막 히든 상태에 선형 계층(linear layer)을 추가한 구조입니다." + } + }, + "image patch": { + "이미지 패치": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "이미지 패치 (image patch)" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "비전 기반 transformer 모델은 이미지를 작은 패치로 분할한 후, 각 패치를 선형 임베딩하여 시퀀스로 모델에 입력합니다. 모델의 구성 파일에서" + }, + "세그멘테이션": { + "line": 258, + "endLine": 258, + "excerpt": "시멘틱 세그멘테이션 모델([" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "입력 id는 종종 모델에 입력으로 전달해야 하는 유일한 필수 파라미터입니다. 이들은 토큰의 인덱스로, 모델이 입력으로 사용할 시퀀스를 구성하는 토큰들의 숫자 표현입니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘 사전": { + "line": 206, + "endLine": 206, + "excerpt": "토큰은 단어이거나 서브 워드(subword)입니다. 예를 들어, \"vram\"은 모델의 어휘 사전에 없는 단어이기 때문에 \"v\", \"ra\", \"m\"으로 나뉘었습니다. 이 토큰들이 개별 단어가 아니라 같은 단어의 일부임을 나타내기 위해 \"ra\"와 \"m" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 213, + "endLine": 213, + "excerpt": " 토크나이저에 입력함으로써 수행되며, 성능 최적화를 위해 🤗 tokenizers의 rust 구현을 활용합니다." + }, + "이용": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + } + }, + "special token": { + "특수 토큰": { + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "토크나이저는 (연결된 모델이 이를 사용하는 경우) 자동으로 \"특수 토큰\"을 추가합니다. 이들은 모델이 특정 상황에서 사용하는 특별한 id입니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 246, + "endLine": 246, + "excerpt": "레이블 (labels)" + }, + "정답": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "(loss)을 직접 계산할 수 있도록 전달되는 선택적 인자입니다. 이 레이블은 모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + }, + "라벨": { + "line": 354, + "endLine": 354, + "excerpt": " 기법의 한 종류입니다. 비지도 학습이나 지도 학습과 달리, 학습 과정 자체는 감독 방식 되지만, 라벨이 명시적으로 주어지는 것은 아닙니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "레이블은 모델이 손실(loss)을 직접 계산할 수 있도록 전달되는 선택적 인자입니다. 이 레이블은 모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(labe" + }, + "오차": { + "line": 378, + "endLine": 378, + "excerpt": "능을 개선하는 학습 방식입니다. 학습 중인 모델에 데이터를 입력하고, 예측 결과를 정답과 비교하여 오차를 계산합니다. 모델은 이 오차를 기반으로 가중치를 업데이트하며, 이러한 과정을 반복하여 성능을 최적화합니다." + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "모델이 예측해야 할 정답 값을 의미하며, 모델은 예측값과 이 정답(label) 사이의 차이를 표준 손실 함수를 이용해 계산하게 됩니다." + } + }, + "token classification": { + "토큰 분류": { + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "토큰 분류 모델([" + } + }, + "image segmentation": { + "세그멘테이션": { + "line": 258, + "endLine": 258, + "excerpt": "시멘틱 세그멘테이션 모델([" + } + }, + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "객체 탐지 모델([" + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 259, + "endLine": 259, + "excerpt": "딕셔너리들의 리스트를 입력으로 받습니다. 배치의 각 값은 개별 이미지에 대한 예상 클래스 레이블과 바운딩 박스 정보를 나타냅니다." + } + }, + "automatic speech recognition": { + "자동 음성 인식": { + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "자동 음성 인식 모델([" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 270, + "endLine": 270, + "excerpt": "대규모 언어 모델 (llm)" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "자연어 처리 (nlp)" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 300, + "endLine": 300, + "excerpt": "파이프라인 (pipeline)" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처리, 특징 추출(feature extraction), 정규화(normalization) 등이 있습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "🤗 transformers에서 파이프라인은 데이터를 전처리하고 변환한 후, 모델을 통해 예측값을 반환하는 일련의 단계를 순차적으로 수행하는 추상화된 개념입니다. 파이프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "프라인에 포함될 수 있는 단계로는 데이터 전처리, 특징 추출(feature extraction), 정규화(normalization) 등이 있습니다." + } + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬화": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "파이프라인 병렬화 (pp)" + } + }, + "pixel values": { + "픽셀 값": { + "line": 310, + "endLine": 310, + "excerpt": "픽셀 값 (pixel values)" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "이미지를 수치상으로 표현한 텐서로, 모델에 입력으로 전달됩니다. 이 텐서는 이미지 프로세서를 통해 생성되면, 값은 [" + } + }, + "pooling": { + "풀링": { + "line": 314, + "endLine": 314, + "excerpt": "풀링 (pooling)" + }, + "다운샘플링": { + "line": 316, + "endLine": 316, + "excerpt": "여 더 작은 행렬로 줄이는 연산입니다. 풀링 계층은 주로 합성곱 계층 사이에 위치하여 특징 표현을 다운샘플링 하는 데 사용됩니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 324, + "endLine": 324, + "excerpt": "게 처리할 수 있도록 가공되지 않은 데이터를 정제하는 작업입니다. 예를 들어, 텍스트는 일반적으로 토큰화(tokenization) 과정을 거칩니다. 다른 입력 유형에 대한 전처리 방식이 궁금하다면 preprocess 튜토리얼을 참고해 보세요." + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 328, + "endLine": 328, + "excerpt": "데이터(예: 위키피디아 전체)로 사전 학습(pretraining)된 모델입니다. 사전 학습은 자기 지도 학습(self-supervised learning)의 목표를 포함하며, 예를 들어 문장을 읽고 다음 단어를 예측하거나 (causal language mode" + }, + "지도학습": { + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "지도학습 (supervised learning)" + } + }, + "recurrent neural network": { + "순환 신경망": { + "line": 334, + "endLine": 334, + "excerpt": "순환 신경망 (rnn)" + } + }, + "GAN": { + "생성적 적대 신경망": { + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "학습하는 데 중점을 둡니다. 대표적인 기법으로는 단어 임베딩, 오토인코더(autoencoder), 생성적 적대 신경망(gan) 등이 있습니다." + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 348, + "endLine": 348, + "excerpt": "셀프 어텐션 (self-attention)" + } + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": { + "line": 354, + "endLine": 354, + "excerpt": "이 없는 데이터로부터 모델이 스스로 학습 목표를 정의하여 학습하는 머신러닝 기법의 한 종류입니다. 비지도 학습이나 지도 학습과 달리, 학습 과정 자체는 감독 방식 되지만, 라벨이 명시적으로 주어지는 것은 아닙니다." + } + }, + "masked language modeling": { + "마스크 언어 모델링": { + "line": 356, + "endLine": 356, + "excerpt": "예시로는 마스크 언어 모델링이 있으며, 이는 문장의 일부 토큰을 제거한 상태로 모델에 입력하고, 모델이 해당 토큰을 예측하도록 학습하는 방식입니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 360, + "endLine": 360, + "excerpt": "소량의 라벨이 달린 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델의 정확도를 높이는 머신러닝 훈련 기법의 넓은 범주입니다. 이는 지도 학습이나 비지도 학습과는 다른 방식입니다." + } + }, + "stride": { + "스트라이드": { + "line": 372, + "endLine": 372, + "excerpt": "스트라이드 (stride)" + } + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬화": { + "line": 382, + "endLine": 382, + "excerpt": "텐서 병렬화 (tp)" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "일부 모델은 문장 쌍 분류나 질의 응답 작업을 수행하는 데 사용됩니다." + } + }, + "question answering": { + "질의 응답": { + "line": 392, + "endLine": 392, + "excerpt": "일부 모델은 문장 쌍 분류나 질의 응답 작업을 수행하는 데 사용됩니다." + } + }, + "transfer learning": { + "전이학습": { + "line": 435, + "endLine": 435, + "excerpt": "전이학습 (transfer learning)" + } + }, + "learning rate": { + "학습 속도": { + "line": 437, + "endLine": 437, + "excerpt": "는 대신, 기존 모델이 학습한 지식을 출발점으로 삼아 더욱 빠르게 학습할 수 있습니다. 이를 통해 학습 속도를 높이고 필요한 데이터양도 줄일 수 있습니다." + } + }, + "backpropagation": { + "역전파": { + "line": 453, + "endLine": 454, + "excerpt": "el과 유사하게 텐서를 샤딩(sharding)하는 병렬 처리 기법이지만, 순전파(forward)나 역전파(backward) 계산 시점에 전체 텐서를 다시 복원한다는 점에서 차이가 있습니다. 따라서 모델 자체를 수정할 필요가 없습니다. 이 방법은 gpu 메모" + } + }, + "forward pass": { + "순전파": { + "line": 453, + "endLine": 454, + "excerpt": "tensorparallel과 유사하게 텐서를 샤딩(sharding)하는 병렬 처리 기법이지만, 순전파(forward)나 역전파(backward) 계산 시점에 전체 텐서를 다시 복원한다는 점에서 차이가 있습니다. 따라서 모델 자체를 수정할 필요가 없습니다" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/how_to_hack_models.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/how_to_hack_models.md", + "blobSha": "9ef4839335f32bfd6519e464061eb017128ce0eb", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/how_to_hack_models.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 16 + }, + "attention": { + "어텐션": 7 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 2 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1, + "트랜스포머": 1 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "함수": 1 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "image segmentation": { + "이미지 분할": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 3 + }, + "training": { + "학습": 1, + "훈련": 3 + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "모델 구성 요소 맞춤 설정하기" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델을 특정 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "니다. 이 방법으로 모델을 특정 사용 사례에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "새로운 레이어를 추가하거나 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 최적화할 수 있습니다. 이러한 맞춤 설정은 트랜스포머 모델에 직접 적용되므로, [" + }, + "트랜스포머": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " 개발할 때 clear_import_cache 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이 환경을 재시작하지 않고도 수정된 코드를 다시 가져올 수 있도록 합니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 및 peft 라이브러리와 같은 기능을 계속 사용할 수 있습니다." + }, + "함수": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "he 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이 환경을 재시작하지 않고도 수정된 코드를 다시 가져올 수 있도록 합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "[!tip] 모델 코드를 반복적으로 수정하고 개발할 때 clear_import_cache 유틸리티가 매우 유용합니다. 이 기능은 캐시된 모든 트랜스포머 모듈을 제거하여 python이" + } + }, + "image segmentation": { + "이미지 분할": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "segment anything은 이미지 분할 모델로, 어텐션 메커니즘에서 query-key-value(" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "segment anything은 이미지 분할 모델로, 어텐션 메커니즘에서 query-key-value(" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ") 프로젝션을 결합합니다. 학습 가능한 파라미터 수와 연산 부담을 줄이기 위해" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ") 프로젝션을 결합합니다. 학습 가능한 파라미터 수와 연산 부담을 줄이기 위해" + }, + "훈련": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "를 위한 개별 선형 레이어를 생성합니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "함수는 모델을 가져올 때, 사전 훈련된" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "가중치를" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "로 분리하여 사전 훈련된 모델과의 호환성을 보장합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/hpo_train.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/hpo_train.md", + "blobSha": 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"line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 탐색을 호출하고, 최적의 시험 매개변수를 가져오세요. 백엔드는" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "🤗 transformers에서는 🤗 transformers 모델을 학습시키는데 최적화된 [" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "🤗 transformers에서는 🤗 transformers 모델을 학습시키는데 최적화된 [" + }, + "훈련": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 클래스를 제공하기 때문에, 사용자는 직접 훈련 루프를 작성할 필요 없이 더욱 간편하게 학습을 시킬 수 있습니다. 또한, [" + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "] 클래스를 제공하기 때문에, 사용자는 직접 훈련 루프를 작성할 필요 없이 더욱 간편하게 학습을 시킬 수 있습니다. 또한, [" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "]는 하이퍼파라미터 탐색을 위한 api를 제공합니다. 이 문서에서 이 api를 활용하는 방법을 예시와 함께 보여드리겠습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "함수를 정의하고 이를 [" + }, + "변수": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 탐색을 호출하고, 최적의 시험 매개변수를 가져오세요. 백엔드는" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "함수, 훈련 인수, 훈련 및 테스트 데이터셋, 그리고 평가 함수를 사용하여 [" + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 97, + "endLine": 97, + "excerpt": " 만약 이 함수를 정의하지 않으면, 기본 compute_objective가 호출되고, f1과 같은 평가 지표의 합이 목푯값으로 반환됩니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "ddp 미세 조정을 위한 하이퍼파라미터 탐색" + } + }, + "distributed data parallel": { + "분산 데이터 병렬": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "현재, ddp(distributed data parallelism; 분산 데이터 병렬처리)를 위한 하이퍼파라미터 탐색은 optuna 가능합니다. 최상위 프로세스가 하이퍼파라미터 탐색 과정을 시작하고 그 결과를 다른 프로세스에 전달합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/image_processors.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/image_processors.md", + "blobSha": "39a3f6869f527f01449ede40e25af7921854f2a2", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/image_processors.md", + "counts": { 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"endLine": 19, + "excerpt": "는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학습 당시 사용했던 데이터와 똑같아야 합니" + } + }, + "pixel values": { + "픽셀 값": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지 프로세서는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지 프로세서는 이미지를 픽셀 값, 즉 이미지의 색상과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "과 크기를 나타내는 텐서로 변환합니다. 이 픽셀 값은 비전 모델의 입력으로 사용됩니다. 이때 사전 학습된 모델이 새로운 이미지를 올바르게 인식하려면 입력되는 이미지의 형식이 학습 당시 사용했던 데이터와 똑같아야 합니다. 이미지 프로세서는 다음과 같은 작업" + }, + "훈련": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "detr과 같은 일부 모델은 훈련 중에 scale augmentation을 사용하기 때문에 한 배치 내에 포함된 이미지들의 크기가 제각각 일 수 있습니다. 아시다시피 크기가 서로 다른 " + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "픽셀 값을 정규화하는 [" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "픽셀 값을 정규화하는 [" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "이 가이드에서는 이미지 프로세서 클래스와 비전 모델을 위한 이미지 전처리 방법에 대해 다룰 예정입니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "] 함수를 제공하는 [" + }, + "기능": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "] 클래스를 상속받아 기능을 확장시킵니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "]는 더 빠른 torchvision-backed 버전입니다. torch.tensor입력의 배치 처리 시 최대 33배 더 빠를 수 있습니다. 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기술입니다. 반면, 이미지 전처리는 이미지를 사전 학습된 모델이 " + }, + "데이터셋": { + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "우선 food101 데이터셋의 일부만 샘플로 불러와서 시작하겠습니다." + } + }, + "overfitting": { + "과적합": { + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "이러한 이미지 전처리는 이미지 증강과는 다른 개념입니다. 이미지 증강은 학습 데이터를 늘리거나 과적합을 막기 위해 이미지에 의도적인 변화(밝기, 색상, 회전 등)를 주는 기술입니다. 반면, 이미지 전처리는 이미지를 사전 학습된 모델이 요구하는 입력 형식" + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + } + }, + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "이미지 프로세서는 전처리뿐만 아니라, 객체 탐지나 분할과 같은 비전 작업에서 모델의 결과값을 바운딩 박스나 분할 맵처럼 의미 있는 예측으로 바꿔주는 후처리 기능도 갖추고 있습니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "패딩(padding)" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 211, + "endLine": 211, + "excerpt": "이 문제를 해결하려면 이미지에 특수 패딩 토큰인" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/in_translation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/in_translation.md", + "blobSha": "61ff1426a4522a90b54a33e3b0c91d8a9a1f4d7c", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/index.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/index.md", + "blobSha": "89bcb5c132f46f4a08ec533dbc892b58d56d4c7f", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/index.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 16 + }, + 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transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처" + }, + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "🤗 transformers는 사전학습된 최첨단 모델들을 쉽게 다운로드하고 훈련시킬 수 있는 api와 도구를 제공합니다. 사전학습된 모델을 쓰면 컴퓨팅 비용과 탄소 배출량이 줄고, 모델을 처음부터 훈련시키는 데 필요한 시간과 리소스" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의응답, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식 질의응답, 텍스트 생성" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + } + }, + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 탐지, 객체 분할" + } + }, + "audio classification": { + "오디오 분류": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "🗣️ 오디오: 자동음성인식, 오디오 분류" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "코드 3줄만 써서 모델을 훈련시킨 다음, 다른 프레임워크 상에서 추론할 수 있습니다. 모델을 운영 환경에 배포하기 위해 onnx나 torchscript 형식으로 내보낼 수도 있습니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "사용할 수도 있습니다. 예를 들어 코드 3줄만 써서 모델을 훈련시킨 다음, 다른 프레임워크 상에서 추론할 수 있습니다. 모델을 운영 환경에 배포하기 위해 onnx나 torchscript 형식으로 내보낼 수도 있습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "api에서 모든 클래스와 함수를 설명합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "아래 표는 라이브러리 속 각 모델의 지원 현황을 나타냅니다. 토큰화를 파이썬 (별칭 \"slow\") 또는 🤗 tokenizers (별칭 \"fast\") 라이브러리로 하는지; (flax를 통한) jax, pytorch, t" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "아래 표는 라이브러리 속 각 모델의 지원 현황을 나타냅니다. 토큰화를 파이썬 (별칭 \"slow\") 또는 🤗 tokenizers (별칭 \"fast\") 라이브러리로 하는지; (flax를 통한) jax, pytorch, te" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/installation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/installation.md", + "blobSha": "af6378b570a005a2cac3cc02caf4fc323eff0a8e", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/installation.md", + "counts": { + "deep learning": { + "딥러닝": 3 + }, + "environment": { + "환경": 15 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "training": { + "훈련": 3 + }, + "label": { + "라벨": 1 + }, + "rollout": { + "롤아웃": 1 + }, + "channel": { + "채널": 1 + }, + "feature": { + "변수": 7, + "함수": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "workflow": { + "워크플로": 1 + } + }, + "evidence": { + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "🤗 transformers를 사용 중인 딥러닝 라이브러리에 맞춰 설치하고, 캐시를 구성하거나 선택적으로 오프라인에서도 실행할 수 있도록 🤗 transformers를 설정하는 방법을 배우겠습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "🤗 transformers를 가상 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"토크나이저": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "오프라인용 모델 및 토크나이저 만들어두기" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "] 워크플로를 활용하세요." + } + }, + "workflow": { + "워크플로": { + "line": 172, + "endLine": 172, + "excerpt": "] 워크플로를 활용하세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/audio_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/audio_utils.md", + "blobSha": "811f7c0866bd509e0b22c53111330cdacd8c4320", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/internal/audio_utils.md", + "counts": { + "feature": { + "특성": 1, + "함수": 2 + }, + "spectrogram": { + "스펙트로그램": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "특성": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "log mel spectrogram)*과 같은 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을 나열합니다." + }, + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을 나열합니다." + } + }, + "spectrogram": { + "스펙트로그램": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]가 단시간 푸리에 변환(short time fourier transform) 또는 *로그 멜 스펙트로그램(log mel spectrogram)*과 같은 일반적인 알고리즘을 사용하여 원시 오디오에서 특수한 특성을 계산하는 데 사용할 수 있는 유틸리티 함수들을" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/file_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/file_utils.md", + "blobSha": "6dadfa2867971b1345ccd9b5ddc9f70ce8078646", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/internal/file_utils.md", + "counts": { + "feature": { + "함수": 2 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "파일에 있는 transformers의 일반 유틸리티 함수들을 나열합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/generation_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": 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"endLine": 23, + "excerpt": "]에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조체이며, 튜플 또는 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": ": 생성된 토큰 시퀀스" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수" + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 은닉 상태" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/image_processing_utils.md", + "blobSha": "cd32935132af8798cffa646b1c4e987834a617ee", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/internal/image_processing_utils.md", + "counts": { + "image processor": { + "이미지 프로세서": 3 + }, + "feature": { + "함수": 3 + } + }, + "evidence": { + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 프로세서를 위한 유틸리티" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 이미지 프로세서에서 사용되는 유틸리티 함수들을 나열하며, 주로 이미지를 처리하기 위한 함수 기반의 변환 작업들을 다룹니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/modeling_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/modeling_utils.md", + "blobSha": "de4d87bdd51d7610cdd6fc91358e92dcc168c793", 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"파이프라인": 2 + }, + "feature": { + "함수": 2 + }, + "model": { + "모델": 1 + } + }, + "evidence": { + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "파이프라인을 위한 유틸리티" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 라이브러리에서 파이프라인을 위해 제공하는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 함수들 대부분은 라이브러리 내 모델의 코드를 연구할 때만 유용합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/time_series_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/time_series_utils.md", + "blobSha": "5729924575b87332223aa5db6c56b6735777b4db", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/internal/time_series_utils.md", + "counts": { + "feature": { + "함수": 2 + }, + "model": { + "모델": 2 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 시계열 기반 모델에서 사용할 수 있는 유틸리티 함수와 클래스들을 나열합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 시계열 기반 모델에서 사용할 수 있는 유틸리티 함수와 클래스들을 나열합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/internal/tokenization_utils.md", + "blobSha": "561048127d1a27b6edfb2583bafd2909f844e7d8", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/internal/tokenization_utils.md", + "counts": { + "tokenizer": { + "토크나이저": 3 + }, + "feature": { + "함수": 2 + } + }, + "evidence": { + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저를 위한 유틸리티" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이 페이지는 토크나이저에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열하며, 주로 [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/internal/trainer_utils.md": { + "source": 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+ "enPath": "docs/source/en/llm_tutorial.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 4 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 2 + }, + "model": { + "모델": 16 + }, + "inference": { + "예측": 2, + "추론": 2 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "token": { + "토큰": 16 + }, + "training": { + "훈련": 2, + "학습": 1 + }, + "transformer": { + "변환기": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 5 + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": 1 + }, + "feature": { + "기능": 2, + "함수": 2, + "변수": 1, + "능력": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 4, + "이용": 1 + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "attention": { + "어텐션": 4 + }, + "attention mask": { + "어텐션 마스크": 4 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 4 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "leaderboard": { + "리더보드": 1 + }, + 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"line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "트 생성의 핵심 구성 요소입니다. 간단히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 " + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "소입니다. 간단히 말하면, 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 더 복잡한 작업" + }, + "학습": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "인과적 언어 모델링(causal language modeling)을 목적으로 학습된 언어 모델은 일련의 텍스트 토큰을 입력으로 사용하고, 그 결과로 다음 토큰이 나올 확률 분포를 제공합니다." + } + }, + "transformer": { + "변환기": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 주어진 입력 텍스트에 대한 다음 단어(정확하게는 토큰)를 예측하기 위해 훈련된 대규모 사전 훈련 변환기 모델로 구성됩니다. 토큰을 한 번에 하나씩 예측하기 때문에 새로운 문장을 생성하려면 모델을 호출하는 것 외에 더 복잡한 작업을 수행해야 합니다. 즉, " + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "자기회귀 생성은 몇 개의 초기 입력값을 제공한 후, 그 출력을 다시 모델에 입력으로 사용하여 반복적으로 호출하는 추론 과정입니다. 🤗 transformers에서는 [" + } + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 몇 개의 초기 입력값을 제공한 후, 그 출력을 다시 모델에 입력으로 사용하여 반복적으로 호출하는 추론 과정입니다. 🤗 transformers에서는 [" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "] 메소드가 이 역할을 하며, 이는 생성 기능을 가진 모든 모델에서 사용 가능합니다." + }, + "함수": { + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "함수를 호출할 때 2개의 플래그를 주목하세요:" + }, + "변수": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + }, + "능력": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "이게 전부입니다! 몇 줄의 코드만으로 llm의 능력을 활용할 수 있게 되었습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "llm을 최대한 활용하기 위한 다음 단계" + }, + "이용": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "]를 통해 가장 잘 수행될 수 있습니다. llm을 이용한 자기회귀 생성은 자원을 많이 소모하므로, 적절한 처리량을 위해 gpu에서 실행되어야 합니다." + } + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "인과적 언어 모델링(causal language modeling)을 목적으로 학습된 언어 모델은 일련의 텍스트 토큰을 입력으로 사용하고, 그 결과로 다음 토큰이 나올 확률" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "인터페이스로 시작하는 것을 추천합니다. 그러나 llm은 양자화나 토큰 선택 단계에서의 미세한 제어와 같은 고급 기능들을 종종 필요로 합니다. 이러한 작업은 [" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "이 외에도 모델을 초기화하는 다양한 방법이 있지만, llm을 처음 시작할 때 이 설정을 추천합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이어서 텍스트 입력을 토크나이저으로 전처리하세요." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "이어서 텍스트 입력을 토크나이저으로 전처리하세요." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + } + }, + "attention mask": { + "어텐션 마스크": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "변수에는 토큰화된 텍스트 입력과 함께 어텐션 마스크가 들어 있습니다. [" + } + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": { + "line": 134, + "endLine": 134, + "excerpt": "할 수 있는 새 토큰의 최대 수를 설정하는 것이 좋습니다. llm(정확하게는 디코더 전용 모델)은 입력 프롬프트도 출력의 일부로 반환합니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 173, + "endLine": 173, + "excerpt": "잘못된 패딩" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "llm은 디코더 전용 구조를 가지고 있어, 입력 프롬프트에 대해 지속적으로 반복 처리를 합니다. 입력 데이터의 길이가 다르면 패딩 작업이 필요합니다. llm은 패딩 토큰에서 작동" + } + }, + "leaderboard": { + "리더보드": { + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "llm 리더보드" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "는 llm을 위한 실제 운영 환경에 적합한 서버입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/llm_tutorial_optimization.md", + "blobSha": "9e838a9ae2b1c21e3262c06fbfcc8d24a46d57ba", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/llm_tutorial_optimization.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 55 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 52 + }, + "model": { + "모델": 114 + }, + "feature": { + "능력": 6, + "변수": 5, + "기능": 1, + "함수": 5, + "특성": 1 + }, + "inference": { + "추론": 20, + "예측": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 5, + "파라미터": 1 + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 1 + }, + "model serving": { + "모델 배포": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 26, + "정확도": 2 + }, + "attention": { + "어텐션": 51, + "집중": 1, + "주의": 3 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 16 + }, + "tensor": { + "텐서": 5, + "행렬": 19 + }, + "weight": { + "가중치": 26 + }, + "training": { + "훈련": 7, + "학습": 22, + "트레이닝": 2 + }, + "token": { + "토큰": 35 + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬 처리": 4 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 6 + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": 4 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 14, + "층": 3 + }, + "node": { + "노드": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 4 + }, + "loss": { + "손실": 3, + "감소": 3 + }, + "quantization": { + "양자화": 30 + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 4 + }, + "regularization": { + "정규화": 4 + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": 14, + "자기 어텐션": 1 + }, + "context": { + "문맥": 3, + "컨텍스트": 1 + }, + "head": { + "헤드": 15 + }, + "chunk": { + "청크": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "softmax": { + "소프트맥스": 5 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "augmentation": { + "증강": 1 + }, + "query": { + "질의": 1, + "쿼리": 12 + }, + "question answering": { + "질의 응답": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 19 + }, + "KV cache": { + "키-값 캐시": 24 + }, + "causal language modeling": { + "인과 언어 모델링": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": 4 + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": 1 + }, + "memory bandwidth": { + "메모리 대역폭": 2 + } + }, + "evidence": { + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "대규모 언어 모델의 속도 및 메모리 최적화" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "gpt3/4, falcon, llama와 같은 대규모 언어 모델의 인간 중심 과제를 해결하는 능력이 빠르게 발전하고 있으며, 현대 지식 기반 산업에서 필수 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 실제 과제에 배포하는 것은 여전히 어려운 과제" + }, + "변수": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인간과 비슷한 텍스트 이해 및 생성 능력을 보이기 위해, 현재 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + "기능": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "고리즘을 포괄적으로 탐구하며, 향상된 대규모 언어 모델 아키텍처에 대해 논합니다. 이 과정에서 각 기능의 개선 사항을 보여주는 실용적인 예제를 확인합니다." + }, + "함수": { + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "함수를 정의하여 모든 메모리를 해제하고, gpu 메모리의 최대 할당량을 정확하게 측정하도록 합시다." + }, + "특성": { + "line": 494, + "endLine": 494, + "excerpt": "권장하지만, 이를 사용할 때 llm 출력이 약간 다를 수 있습니다. 이것은 행렬 곱셈 커널 자체의 특성 때문입니다 -- 더 자세한 내용은 여기에서 읽어볼 수 있습니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": " 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + "예측": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": " 토큰 집합을 선택하는 것에 초점을 두고 있기 때문이며, 다음 토큰의 logit 분포값을 정확하게 예측할 필요는 없기 때문입니다. 핵심은 다음 토큰 logit 분포가 대략적으로 동일하게 유지되어" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인간과 비슷한 텍스트 이해 및 생성 능력을 보이기 위해, 현재 대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 구성되어야 합니다 (참조: kaplan et al, wei et. al). 이는 추론을 위한 메모리 요구를 크게 증가시킵니다." + }, + "파라미터": { + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "9.5gb밖에 되지 않습니다! 150억 개 이상의 파라미터를 가진 모델인 것을 감안하면 매우 적은 양입니다." + } + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "많은 실제 과제에서 대규모 언어 모델은 방대한 맥락 정보를 제공받아야 합니다. 이는 모델이 추론 과정에서 매우 긴 입력 시퀀스를 처리할 수 있어야 한다는 것을 뜻합니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "이러한 과제의 핵심은 대규모 언어 모델의 계산 및 메모리 활용 능력을 증대시키는 데 있습니다. 특히 방대한 입력 시퀀스를 처리할 때 이러한 능력이 중요합니다." + }, + "이용": { + "line": 410, + "endLine": 410, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 이용한 자기회귀 텍스트 생성은 입력 시퀀스를 반복적으로 넣고, 다음 토큰을 샘플링하며, 그 다음 토큰을 입력 시퀀스에 추가하고, 대규모 언어 모델이 생성을 " + } + }, + "model serving": { + "모델 배포": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 가이드에서는 효율적인 대규모 언어 모델 배포를 위한 효과적인 기법들을 살펴보겠습니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "낮은 정밀도: 연구에 따르면, 8비트와 4비트와 같이 낮은 수치 정밀도로 작동하면 모델 성능의 큰 저하 없이 계산상의 이점을 얻을 수 있습니다." + }, + "정확도": { + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "좋습니다. 정확도 손실 없이 이전과 동일한 결과를 얻고 있습니다! 이번에는 사용된 메모리 양을 확인해 봅시다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "플래시 어텐션: 플래시 어텐션은 메모리 효율성을 높일 뿐만 아니라 최적화된 gpu 메모리 활용을 통해 효율성을 향상시키는 어텐션 알고리즘의 변형입니다." + }, + "집중": { + "line": 315, + "endLine": 315, + "excerpt": "u의 느리고 고대역폭 메모리(vram)의 사용량을 크게 줄이고 대신 빠른 온칩 메모리(sram)에 집중할 수 있기 때문입니다." + }, + "주의": { + "line": 351, + "endLine": 351, + "excerpt": "각 단어 토큰은 다른 모든 단어 토큰에 주의를 기울이는 확률 질량을 부여받아 모든 다른 단어 토큰과 관계를 맺게 됩니다. 예를 들어, 단어 *\"love\"*는 단어 *\"hello\"*에 5%, *\"i" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "아키텍처 혁신: 추론 시 대규모 언어 모델은 주로 동일한 방식(긴 입력 맥락을 가진 자기회귀 텍스트 생성 방식)으로 배포되는데, 더 효율적인 추론을 가능하게 하" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이 가이드에서는 텐서의 관점에서 자기회귀 생성에 대한 분석을 제공합니다. 낮은 정밀도를 채택하는 것의 장단점을 논의하고, 최신 어텐션 알고리즘을 포괄적으로 탐구하며, 향상된" + }, + "행렬": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 가중치 행렬과 벡터의 집합으로 보고, 텍스트 입력을 벡터의 시퀀스로 본다면, 대규모 언어 모델의 메모리 요구사항을 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이어지는 내용에서 " + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 가중치 행렬과 벡터의 집합으로 보고, 텍스트 입력을 벡터의 시퀀스로 본다면, 대규모 언어 모델의 메모리 요구사항을 가장 잘 이해할 수 있습니다. 이어지는 내용" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "요즘에는 모델이 float32 정밀도로 훈련되는 경우는 드물고, 일반적으로 bfloat16 정밀도나 가끔 float16 정밀도로 훈련됩니다. 따라서 경험적으로 알아낸 법칙은 다음과 같습니다:" + }, + "학습": { + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "거의 모든 모델이 요즘 bfloat16으로 학습되므로, gpu가 bfloat16을 지원한다면 모델을 float32 정밀도로 실행할 이유가 없습니다. float32로 돌리는 모델은 학습할 때 사용했던 " + }, + "트레이닝": { + "line": 593, + "endLine": 593, + "excerpt": "자들은 기존 모델 체크포인트를 원래 사전 학습 계산의 5% 정도의 적은 양으로 gqa 아키텍처로 업트레이닝할 수 있음을 발견했습니다. 원래 사전 학습 계산의 5%가 여전히 엄청난 양일 수 있지만, gqa 업트레이닝은 기존 체크포인트가 더 긴 입력 시퀀스에서도" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "짧은 텍스트 입력(1024 토큰 미만)의 경우, 추론을 위한 메모리 요구 사항의 대부분은 가중치를 로드하는 데 필요한 메모리 요구 사항입니다. 따라서 지금은 추론을 위한 메모리 요구 " + } + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬 처리": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "들은 로드하기 위해서는 최소 80gb 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 텐서 병렬 처리 및/또는 파이프라인 병렬 처리를 반드시 필요로 합니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "들은 로드하기 위해서는 최소 80gb 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 텐서 병렬 처리 및/또는 파이프라인 병렬 처리를 반드시 필요로 합니다." + } + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "앞서 언급된 대부분의 모델들은 로드하기 위해서는 최소 80gb 이상의 용량을 필요로 하며, 따라서 텐서 병렬 처리 및/또는 파이프라인 병렬 처리를 반드시 필요로 합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "로 로드하면 여기에 설명된 대로 사용 가능한 gpu에 모델의 서로 다른 레이어를 자동으로 배치합니다. 이것은 매우 효과적이긴 하지만 이러한 기본 파이프라인 병렬 처리는 gpu 유휴 문제를 해결하지 못한다는 점을 유의해야 합니다. 더 발전된 파이프" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "로 로드하면 여기에 설명된 대로 사용 가능한 gpu에 모델의 서로 다른 레이어를 자동으로 배치합니다. 이것은 매우 효과적이긴 하지만 이러한 기본 파이프라인 병렬 처리는 gpu 유휴 문제를 해결하지 못한다는 점을 유의해야 합니다. " + }, + "층": { + "line": 444, + "endLine": 444, + "excerpt": "in {0, \\ldots i - 1} \\)에만 주의를 기울입니다. 불필요한 계산을 줄이기 위해 각 층의 키-값 벡터를 모든 이전 시간 단계에 대해 캐시할 수 있습니다." + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "80gb a100 gpu 8개를 가진 노드에 접근할 수 있다면, bloom을 다음과 같이 로드할 수 있습니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "먼저 모델과 토크나이저를 로드한 다음, 둘 다 transformers의 파이프라인 객체에 전달합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "밀도 형식으로 hub에 저장되어 있는지 확실하지 않은 경우, huggingface hub에서 해당 체크포인트 config의" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "만약 gpu에 32gb의 vram이 없다면 어떻게 될까요? 모델 가중치를 성능에 큰 손실 없이 8비트 또는 4비트로 양자화할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다(참고: dettmers et al.). 최근의 gptq 논문 에서는 모델을 3비트 또는" + }, + "감소": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "따라서, 양자화된 가중치를 사용할 때 추론 시간이 감소하지 않고 오히려 증가하는 경우가 많습니다. 이제 이론은 충분하니 실제로 시도해 봅시다! transformers를 사용하여 가중치를 양자화하려면" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "gb의 vram이 없다면 어떻게 될까요? 모델 가중치를 성능에 큰 손실 없이 8비트 또는 4비트로 양자화할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다(참고: dettmers et al.). 최근의 gptq 논문 에서는 모델을 3비트 또는 2비트로 양자화해도 성능 손실이 " + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "간단히 말해서, 입력-가중치 행렬 곱셈은, \\( x \\)가 입력, \\( w \\)가 가중치 행렬, \\( y \\)가 출력인 경우 다음과 같습니다:" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 216, + "endLine": 216, + "excerpt": "모델을 삭제하고 메모리를 다시 초기화합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 278, + "endLine": 278, + "excerpt": "사용과 관련한 더 자세한 정보는 트랜스포머 양자화 문서를 참고하는 것을 강력히 추천합니다. 다음으로, 더 나은 알고리즘과 개선된 모델 아키텍처를 사용하여 계산 및 메모리 효율성을 향상시키는 방법" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "이어(feed-forward layer), 활성화 레이어(activation layer), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "이어(feed-forward layer), 활성화 레이어(activation layer), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍" + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "r), 레이어 정규화 레이어(layer normalization layer), 그리고 가장 중요한 셀프 어텐션 레이어(self-attention layer)로 구성된 아키텍처를 공유하고 있습니다." + }, + "자기 어텐션": { + "line": 548, + "endLine": 548, + "excerpt": " 키-값 캐시를 메모리에 보관하는 것이 매우 메모리 집약적이 될 수 있습니다. 키-값 캐시는 모든 자기 어텐션 층과 모든 어텐션 헤드에 대해 이전 입력 벡터 \\( \\mathbf{x}_i \\text{, for } i \\in {1, \\ldots, c - 1} \\)의" + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 284, + "endLine": 285, + "excerpt": "셀프 어텐션 레이어는 입력 토큰 간의 문맥적 관계를 이해할 수 있게 해 주기 때문에 대규모 언어 모델의 핵심 요소입니다. 하지만 셀프 어텐션 레이어의 최대 gpu 메모리 소비는 입력 토큰의 수(" + }, + "컨텍스트": { + "line": 295, + "endLine": 295, + "excerpt": "요약하자면, 기본 셀프 어텐션 알고리즘은 큰 입력 컨텍스트에 대해 매우 과도한 메모리 사용을 요구하게 됩니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 293, + "endLine": 293, + "excerpt": "대규모 언어 모델은 일반적으로 여러 개의 어텐션 헤드를 가지고 있어 여러 개의 셀프 어텐션 계산을 병렬로 수행합니다. 대규모 언어 모델이 40개의 어텐션 헤드를 가지고 bfloat16 정밀도로 실행된다고 " + } + }, + "chunk": { + "청크": { + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "t{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + } + }, + "softmax": { + "소프트맥스": { + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "times \\text{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 301, + "endLine": 301, + "excerpt": "(\\mathbf{v} \\times \\text{softmax}(\\mathbf{qk}^t\\)) 계산을 분할하는데, 여러 번의 소프트맥스 계산을 반복하면서 작은 청크 단위로 출력을 계산합니다:" + } + }, + "augmentation": { + "증강": { + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + }, + "쿼리": { + "line": 374, + "endLine": 374, + "excerpt": "너무 많은 세부 사항을 다루지 않고, rope는 위치 정보를 쿼리-키 쌍에 인코딩할 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 각 벡터 \\( \\mathbf{q}_i \\)와 \\( \\mathbf{x}_j \\)를 각각 \\( \\th" + } + }, + "question answering": { + "질의 응답": { + "line": 331, + "endLine": 331, + "excerpt": "검색 증강 질의 응답" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 339, + "endLine": 339, + "excerpt": "위치 임베딩" + } + }, + "KV cache": { + "키-값 캐시": { + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "키-값 캐시" + } + }, + "causal language modeling": { + "인과 언어 모델링": { + "line": 442, + "endLine": 442, + "excerpt": "다. 이것이 위의 두 다이어그램에서 어텐션 점수가 비어 있는 이유입니다 (즉, 0 확률을 가짐). 인과 언어 모델링에 대한 빠른 요약은 illustrated self attention 블로그를 참조할 수 있습니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 494, + "endLine": 494, + "excerpt": "사용할 것을 권장하지만, 이를 사용할 때 llm 출력이 약간 다를 수 있습니다. 이것은 행렬 곱셈 커널 자체의 특성 때문입니다 -- 더 자세한 내용은 여기에서 읽어볼 수 있습니다." + } + }, + "prompt": { + "입력 프롬프트": { + "line": 510, + "endLine": 510, + "excerpt": "첫 번째로, 키-값 캐시는 비어 있고 입력 프롬프트는" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 515, + "endLine": 515, + "excerpt": "된 채팅 기록을 처음부터 다시 인코딩할 필요 없이 계속해서 확장할 수 있게 해주기 때문입니다(예: 인코더-디코더 아키텍처를 사용할 때와 같은 경우)." + } + }, + "memory bandwidth": { + "메모리 대역폭": { + "line": 575, + "endLine": 576, + "excerpt": "^t \\) 계산에 매 단계마다 입력해야 합니다. 자기회귀 디코딩의 경우, 지속적인 재로드에 필요한 메모리 대역폭이 심각한 시간 병목 현상을 가져올 수 있습니다. 키-값 벡터의 크기를 줄이면 접근해야 하는 메모리 양이 줄어들어 메모리 대역폭 병목 현상이 감소합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/callback.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/callback.md", + "blobSha": "de3dd54ef7f7874b1e2d23188d5aa32766d25591", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/callback.md", + "counts": { + "early stopping": { + "조기 종료": 1 + }, + "feature": { + "기능": 3 + }, + "iteration": { + "반복": 5 + }, + "training": { + "학습": 5 + }, + "chunk": { + "조각": 1 + } + }, + "evidence": { + "early stopping": { + "조기 종료": { + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "진행 상황 보고, tensorboard 또는 기타 머신 러닝 플랫폼에 로그 남기기 등) 결정(예: 조기 종료)을 내릴 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (진행 상황 보고, tensorboard 또는 기타 머신 러" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 22, + "excerpt": "]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다 (이 기능은 tensorflow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를 검사하여 (진행 " + } + }, + "chunk": { + "조각": { + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "] 객체를 반환하는 것 외에는 반복 학습에서 어떤 것도 변경할 수 없는 \"읽기 전용\" 코드 조각입니다. 반복 학습에 변경이 필요한 사용자 정의 작업이 필요한 경우, [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/configuration.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/configuration.md", + "blobSha": "868dd2219ca908b32f3cf6045b6c3ed9614de5ec", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/configuration.md", + "counts": { + "feature": { + "특성": 1, + "속성": 1 + }, + "model": { + "모델": 3 + }, + "training": { + "학습": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "특성": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래스는 모델별 특성을 구현합니다." + }, + "속성": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모든 구성 클래스에 존재하는 공통 속성은 다음과 같습니다:" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 학습된 모델 구성(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래스는 모" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 학습된 모델 구성(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드됨)으로부터 구성을 불러오거나 저장하는 공통 메서드를 구현합니다. 각 파생 구성 클래" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/data_collator.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/data_collator.md", + "blobSha": "e631b79ab2f6087964bf696e1f4039b809c1b78a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/data_collator.md", + "counts": { + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 4 + }, + "batch": { + "배치": 3 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + "augmentation": { + "데이터 증강": 1 + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": 1 + } + }, + "evidence": { + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "데이터 콜레이터(data collator)" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "데이터 콜레이터는 데이터셋 요소들의 리스트를 입력으로 사용하여 배치를 형성하는 객체입니다. 이러한 요소들은" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "데이터 콜레이터는 데이터셋 요소들의 리스트를 입력으로 사용하여 배치를 형성하는 객체입니다. 이러한 요소들은" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "요소들과 동일한 타입 입니다. 배치를 구성하기 위해, 데이터 콜레이터는 (패딩과 같은) 일부 처리를 적용할 수 있습니다. [" + } + }, + "augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 같은 일부 콜레이터는 형성된 배치에 (무작위 마스킹과 같은) 일부 무작위 데이터 증강도 적용합니다. 사용 예시는 예제 스크립트나 예제 노트북에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 같은 일부 콜레이터는 형성된 배치에 (무작위 마스킹과 같은) 일부 무작위 데이터 증강도 적용합니다. 사용 예시는 예제 스크립트나 예제 노트북에서 찾을 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/feature_extractor.md", + "blobSha": "7c667424c4ff956a1b1dce95db970b88d5aa7eb4", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/feature_extractor.md", + "counts": { + "feature": { + "특성": 6 + }, + "feature extractor": { + "특성 추출기": 2 + }, + "feature extraction": { + "특성 추출": 2 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + 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포함됩니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "성을 준비하는 역할을 합니다. 여기에는 시퀀스에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 오디오 파일을 전처리하여 log-mel 스펙트로그램 특성을 생성하는 것), 이미지에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + } + }, + "spectrogram": { + "스펙트로그램": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "다. 여기에는 시퀀스에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 오디오 파일을 전처리하여 log-mel 스펙트로그램 특성을 생성하는 것), 이미지에서 특성을 추출하는 작업(예를 들어, 이미지 파일을 자르는 것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy," + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "것)이 포함됩니다. 뿐만 아니라 패딩, 정규화 및 numpy, pytorch, tensorflow 텐서로의 변환도 포함됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/logging.md": { + "source": "transformers", + "path": 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"endLine": 17, + "excerpt": "모델 출력" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "브클래스의 인스턴스인 모델 출력이 있습니다. 이들은 모델에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조이지만 튜플이나 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다." + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": " 정확히 일치할 것으로 예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 41, + "endLine": 42, + "excerpt": "예상할 수 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 은닉 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다." + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "일반적으로 사용할 때와 동일하게 각 속성들에 접근할 수 있으며, 모델이 해당 속성을 반환하지 않은 경우" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "는 모델에서 계산한 손실이고" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/peft.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/peft.md", + "blobSha": "662b4b495fe4e31f1cc2cc5fe3f1a2deaa3ea194", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/peft.md", + "counts": { + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "feature": { + "함수": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 2 + }, + "training": { + "학습": 1 + } + }, + "evidence": { + "architecture": { + "구조": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "]은 transformers 라이브러리와 함께 어댑터를 관리할 수 있도록 peft 라이브러리의 함수들을 제공합니다. 이 믹스인은 현재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "공합니다. 이 믹스인은 현재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 14, + "endLine": 14, + "excerpt": "재 lora, ia3, adalora를 지원합니다. 프리픽스 튜닝 방법들(프롬프트 튜닝, 프롬프트 학습)은 torch 모듈에 삽입할 수 없는 구조이므로 지원되지 않습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/pipelines.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/pipelines.md", + "blobSha": "20d5bbc43985857fdd3be7028614ce48fcfe9e05", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/pipelines.md", + "counts": { + "pipeline": { + "파이프라인": 29 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "feature": { + "특성": 1, + "기능": 3 + }, + "feature extraction": { + "특성 추출": 1 + }, + "inference": { + "추론": 4 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "masked language modeling": { + "마스크드 언어 모델링": 1 + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": 1 + }, + "query": { + "질의": 1 + 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+ "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "작업별 파이프라인은 오디오, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다." + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "작업별 파이프라인은 오디오, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 55, + "endLine": 57, + "excerpt": "전체 데이터셋을 순회하려면" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 55, + "endLine": 57, + "excerpt": "을 직접 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 전체 데이터를 한 번에 메모리에 올릴 필요도 없고, 배치 처리를 따로 구현하지 않아도 됩니다. 이 방식은 gpu에서 사용자 정의 루프와 유사한 속도로 작동하며, 만약 그렇지 않을 경우 이슈를 등록해 주세요." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 182, + "endLine": 183, + "excerpt": "이는 다른 문장들에 비해 간헐적으로 매우 긴 문장이 포함된 경우입니다. 이 경우 전체 배치가 400토큰 길이로 ([64, 400]) 되어야 하므로, [64, 4] 대신 [64, 400]이 되어 크게 속도가 저하됩니다. 게다가, 더 큰 배치에서는 프로그램이" + } + }, + "chunk": { + "청크": { + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "파이프라인 청크 배치 처리" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 245, + "endLine": 246, + "excerpt": "는 입력과 무관하게 최적화할 수 있습니다. 다만 앞서 언급한 주의사항은 여전히 유효합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/processors.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/processors.md", + "blobSha": "42d5a8f049486ab59557534b2b8b812002907d33", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/processors.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 6 + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": 2 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 2 + }, + "feature": { + "특성": 1, + "기능": 1 + }, + "feature extractor": { + "특성 추출기": 1 + }, + "feature extraction": { + "특성 추출": 1 + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": 1 + }, + "modality": { + "모달리티": 2 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 3 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 1 + }, + "label": { + "레이블": 2 + }, + "question answering": { + "질문 답변": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + } + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "wav2vec2 (음성과 텍스트) 또는 clip (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체" + } + }, + "feature": { + "특성": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + }, + "기능": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이러한 프로세서는 저장 및 로딩 기능을 구현하는 다음 기본 클래스를 상속받습니다:" + } + }, + "feature extractor": { + "특성 추출기": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + }, + "feature extraction": { + "특성 추출": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "모든 멀티모달 모델은 여러 모달리티(텍스트, 비전, 오디오)를 그룹화하는 데이터를 인코딩하거나 디코딩하는 객체가 필요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "인코딩하거나 디코딩하는 객체가 필요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]와 같은 동일한 아키텍처를 따릅니다. 프로세서는 [" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "anding evaluation (glue)는 다양한 기존 nlu 작업에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. glue: a multi-task benchmark and analysis platform for natural language understa" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "스트 표현의 품질을 평가하는 벤치마크입니다. xnli는 multinli를 기반으로 한 크라우드소싱 데이터 세트입니다: 텍스트 쌍은 15개 언어(영어 같은 고자원 언어부터 스와힐리어 같은 저자원 언어까지)에 대해 텍스트 함의 어노테이션으로 레이블링됩니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "어(영어 같은 고자원 언어부터 스와힐리어 같은 저자원 언어까지)에 대해 텍스트 함의 어노테이션으로 레이블링됩니다." + } + }, + "question answering": { + "질문 답변": { + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "the stanford question answering dataset (squad)는 질문 답변에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. v1.1과 v2.0 두 가지 버전을 사용할 수 있습니다. 첫 번째 버전(v1.1)은 squad: 100,00" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/quantization.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/quantization.md", + "blobSha": "6f793f2210741788cf67a2e2a8232c654ea77484", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/quantization.md", + "counts": { + "quantization": { + "양자화": 7 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "model": { + "모델": 2 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + } + }, + "evidence": { + "quantization": { + "양자화": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "양자화" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": " 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도를 높일 수 있습니다. transformers는 awq와 gptq 양자화 알고리즘을 지원하며, bitsandbytes를 통해 8비트와 4비트 양자화" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도를 높일 수 있습니다. transformers는 awq와 gptq 양자화 알고리즘을 지원하며, bitsandbytes를 통" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "양자화 기법은 가중치와 활성화를 8비트 정수(int8)와 같은 더 낮은 정밀도의 데이터 타입으로 표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "양자화 기법은 가중치와 활성화를 8비트 정수(int8)와 같은 더 낮은 정밀도의 데이터 타입으로 표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/text_generation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/text_generation.md", + "blobSha": "f220939b0daf0de0f52321b50ea6201cbaab0e84", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/text_generation.md", + "counts": { + "feature": { + "변수": 3, + "기능": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 3 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "변수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스 인스턴스로 매개변수화 할 수 있습니다. generate 메소드의 동작을 제어하는 모든 생성 매개변수 목록을 확인하려면 이 클래스를 참조하세요." + }, + "기능": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 방법을 배우려면 텍스트 생성 전략 가이드를 참조하세요. 이 가이드는 토큰 스트리밍과 같은 관련 기능을 사용하는 방법도 설명합니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "] 클래스 인스턴스로 매개변수화 할 수 있습니다. generate 메소드의 동작을 제어하는 모든 생성 매개변수 목록을 확인하려면 이 클래스를 참조하세요." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "모델의 생성 설정을 어떻게 확인하고, 기본값이 무엇인지, 매개변수를 어떻게 임시로 변경하는지, 그리고 사용자 지정 생성 설정을 만들고 저장하는 방법을 배우려" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 생성 설정을 만들고 저장하는 방법을 배우려면 텍스트 생성 전략 가이드를 참조하세요. 이 가이드는 토큰 스트리밍과 같은 관련 기능을 사용하는 방법도 설명합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md", + "blobSha": "307e34c83a111ba2fd734ec49060c6e99970d48e", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/tokenizer.md", + "counts": { + "tokenizer": { + "토크나이저": 22 + }, + "model": { + "모델": 5 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "token": { + "토큰": 20 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 4 + }, + "feature": { + "기능": 1, + "속성": 2 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 1 + }, + "special token": { + "특수 토큰": 5 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": 1 + }, + "modality": { + "모달리티": 1 + } + }, + "evidence": { + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "토크나이저는 모델의 입력을 준비하는 역할을 담당합니다. 이 라이브러리에는 모든 모델을 위한 토크나이저가 포함되어 있습니다. 대부분의 토크나이저는 두 가지 버전으로 제공됩" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "s s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합니다. 이 두 클래스는 공통 메소드를 포함하는 [" + }, + "속성": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "특수 토큰(마스크, 문장 시작 등) 관리: 토큰을 추가하고, 쉽게 접근할 수 있도록 토크나이저의 속성에 할당하며, 토큰화 과정에서 분리되지 않도록 보장합니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 인코딩하는 메소드를 구현하며(아래 참조), 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 토크나이저(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "딩하는 메소드를 구현하며(아래 참조), 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 토크나이저(huggingface의 aws s3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 \"fast\" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "토큰화(문자열을 하위 단어 토큰 문자열로 분할), 토큰 문자열을 id로 변환 및 그 반대 과정, 그리고 인코딩/디코딩(즉, 토큰화 및 정수로 변환)을 수행합니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "구조(bpe, sentencepiece 등)에 구애받지 않고 어휘에 새로운 토큰을 추가합니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "구조(bpe, sentencepiece 등)에 구애받지 않고 어휘에 새로운 토큰을 추가합니다." + } + }, + "special token": { + "특수 토큰": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "특수 토큰(마스크, 문장 시작 등) 관리: 토큰을 추가하고, 쉽게 접근할 수 있도록 토크나이저의 속성에 할당하며, 토큰화 과정에서 분리되지 않도록 보장합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": " 저장하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, llava와 같은 비전-언어 모델에서 토크나이저를 가져오면," + } + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "일부로 저장하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, llava와 같은 비전-언어 모델에서 토크나이저를 가져오면," + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": " 활성화하려면, 다음 코드를 추가하고 토크나이저를 저장해야 합니다. 추가 특수 토큰은 반드시 특정 모달리티와 관련될 필요는 없으며, 모델이 자주 접근해야 하는 어떤 것이든 될 수 있습니다. 아래 코드에서" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/main_classes/trainer.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/main_classes/trainer.md", + "blobSha": "23eda74a8bd669c16fcb3ebdbd21ea7cd8d6cd65", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/main_classes/trainer.md", + "counts": { + "feature": { + "기능": 1 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + "training": { + "훈련": 5 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": 1 + }, + "loss": { + "손실": 2 + }, + "label": { + "레이블": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "기능": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "] 클래스는 pytorch에서 완전한 기능(feature-complete)의 훈련을 위한 api를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합" + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "pi를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "] 클래스는 pytorch에서 완전한 기능(feature-complete)의 훈련을 위한 api를 제공하며, 다중 gpu/tpu에서의 분산 훈련, nvidia gpu, amd gpu를 위한 혼합 정밀도, 그리고 pytorch의" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델의 훈련 방식을 커스터마이즈할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 [" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "] 클래스를 상속하며, 요약이나 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위한 모델 훈련에 적합하게 조정되어 있습니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "인자가 제공되면 손실을 계산할 수 있고, 모델이 튜플을 반환하는 경우 그 손실이 튜플의 첫 번째 요소로 반환되어야 합니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "모델은 여러 개의 레이블 인자를 수용할 수 있어야 하며, [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/albert.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/albert.md", + "blobSha": "8f49d265c61addbc4eb153aad6604022f8900833", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/albert.md", + "counts": { + "embedding": { + "임베딩": 11 + }, + "layer": { + "계층": 5 + }, + "loss": { + "감소": 1 + }, + "model": { + "모델": 11 + }, + "parameter": { + "파라미터": 9, + "모델 파라미터": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 7 + }, + "training": { + "학습": 6 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 3 + }, + "learning rate": { + "학습 속도": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 2 + }, + "token": { + "토큰": 6 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "inference": { + "예측": 1 + }, + "context": { + "문맥": 2 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 2 + }, + "classification": { + "분류": 3 + }, + "token classification": { + "토큰 분류": 2 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "query": { + "질의": 2 + }, + "question answering": { + "질의응답": 2 + } + }, + "evidence": { + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 " + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도 파라미터 수가 크게 증가하지 않도록 합니다. 두 번째는 계층 간 파라미터 공유(cross-layer parameter sharing)로, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 파라미터 수를 줄입니다." + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "albert는 bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrizati" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두" + }, + "모델 파라미터": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "일 때 모델 파라미터가 더 적어집니다." + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": " 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "albert는 bert의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorize" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도 파라미터 수가 크게 증가하지 않도록 합니다. 두 번째는 계층 간 파라미터 공유(cro" + } + }, + "learning rate": { + "학습 속도": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " albert는 파라미터를 줄이기 위해 두 가지 기법을 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 bert의 학습 속도를 높입니다:" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "계층 간 파라미터 공유: 각 트랜스포머 계층마다 별도의 파라미터를 학습하는 대신, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 가중치 수를 더욱 줄입니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "트랜스포머 계층마다 별도의 파라미터를 학습하는 대신, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 가중치 수를 더욱 줄입니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "가지로 절대 위치 임베딩(absolute position embeddings)을 사용하므로, 입력 패딩은 오른쪽에 적용해야 합니다. 임베딩 크기는 128이며, bert의 768보다 작습니다. albert는 한 번에 최대 512개의 토큰을 처리할 수 있습니" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "임베딩 크기는 128이며, bert의 768보다 작습니다. albert는 한 번에 최대 512개의 토큰을 처리할 수 있습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모든 공식 albert 체크포인트는 albert 커뮤니티 조직에서 확인하실 수 있습니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다." + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "와 다릅니다. 임베딩은 문맥에 독립적(각 토큰마다 하나의 임베딩 벡터)이고, 은닉 상태는 문맥에 의존적(토큰 시퀀스마다 하나의 은닉 상태)입니다. 임베딩 행렬은" + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "와 다릅니다. 임베딩은 문맥에 독립적(각 토큰마다 하나의 임베딩 벡터)이고, 은닉 상태는 문맥에 의존적(토큰 시퀀스마다 하나의 은닉 상태)입니다. 임베딩 행렬은" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드에서 모델 사용법을 확인하세요." + } + }, + "token classification": { + "토큰 분류": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "🤗 hugging face의 토큰 분류 강좌" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "🤗 hugging face의 마스킹 언어 모델링 강좌" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "질의응답 🤗 hugging face 강좌의 챕터." + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "질의응답 🤗 hugging face 강좌의 챕터." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/altclip.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/altclip.md", + "blobSha": "5558adc67da1183c53c999ce10a4f59edba88e3c", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/altclip.md", + "counts": { + "feature": { + "기능": 3, + "특징": 4 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 3 + }, + "training": { + "훈련": 6, + "학습": 2 + }, + "teacher model": { + "교사": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "attention": { + "어텐션": 2 + }, + "classification token": { + "[CLS] 토큰": 2 + }, + "embedding": { + "임베딩": 3 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "classification": { + "분류": 1 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 3 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "기능": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "pabilities 논문에서 제안되었습니다. altclip(clip의 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 " + }, + "특징": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. 이후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재 공간으로 투사됩니다. 투사된 이미지와" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "altclip 모델은 zhongzhi chen, guang liu, bo-wen zhang, fulong ye, qinghong yang, ledell wu의 altcli" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": " 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 수 있었으" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 수 있었으며, 원래 clip의 다국어 이해와 같은 기능" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "lip의 언어 인코더를 변경하여 언어 기능 확장)은 다양한 이미지-텍스트 및 텍스트-텍스트 쌍으로 훈련된 신경망입니다. clip의 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하여, 거의 모든 작업에서 clip과 유사한 성능을 얻을 " + }, + "학습": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "에서 시작하여, 그 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하고, 교사 학습과 대조 학습으로 구성된 2단계 훈련 스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다. i" + } + }, + "teacher model": { + "교사": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "lip에서 시작하여, 그 텍스트 인코더를 사전 훈련된 다국어 텍스트 인코더 xlm-r로 교체하고, 교사 학습과 대조 학습으로 구성된 2단계 훈련 스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 9, + "endLine": 9, + "excerpt": "스키마를 통해 언어와 이미지 표현을 정렬했습니다. 우리는 광범위한 작업 평가를 통해 우리의 방법을 검증했습니다. imagenet-cn, flicker30k-cn, coco-cn을 포함한 여러 작업에서 새로운 최고 성능을 달성했으며, 거의 모든 작업에서 c" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "altclip의 사용법은 clip과 매우 유사하며, 차이점은 텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + } + }, + "classification token": { + "[CLS] 토큰": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": " 차이점은 텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": ". 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 15, + "endLine": 15, + "excerpt": "텍스트 인코더에 있습니다. 일반적인 어텐션 대신 양방향 어텐션을 사용하며, xlm-r의 [cls] 토큰을 사용하여 텍스트 임베딩을 나타냅니다." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. " + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. " + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 얻습니다. 이후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재 공간으로 투사" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "altclip은 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트 간의 유사성 계산 및 제로샷 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. altclip은 vit와 같은 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 얻고, 양방향 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "이미지를 트랜스포머 인코더에 입력하기 위해, 각 이미지를 일정한 크기의 겹치지 않는 패치 시퀀스로 분할한 뒤, 이를 선형 임베딩합니다. 전체 이미지를 나타내기 위해 [cls] 토큰이 추가됩니다. 저자들은 절대 위치 임베딩도 추가하여 결과 벡터 시퀀스를 표" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 크기 조정하고 정규화하는 데 사용할 수 있습니다." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 크기 조정하고 정규화하는 데 사용할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/auto.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/auto.md", + "blobSha": "14c51b54977a57a85800c97af8607f9e0606f1f6", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/auto.md", + "counts": { + "architecture": { + "아키텍처": 2 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + }, + "training": { + "훈련": 2, + "학습": 2 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "feature": { + "속성": 2 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 2 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 2 + } + }, + "evidence": { + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "많은 경우, 사용하려는 아키텍처는" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름" + }, + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "로로부터 유추할 수 있습니다. autoclasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다." + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "속성이 등록할 때 사용하는 키(여기서는" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "다음 자동 클래스들은 특정 헤드 없이 기본 모델 클래스를 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다." + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "자연어 처리" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "컴퓨터 비전" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/autoformer.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/autoformer.md", + "blobSha": "10aacdb74ef40038f06e9693a29f6b94dd373ee3", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/autoformer.md", + "counts": { + "inference": { + "예측": 6 + }, + "model": { + "모델": 6 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 6 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 2 + }, + "layer": { + "층": 2 + }, + "attention": { + "어텐션": 3 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "feature": { + "속성": 3, + "능력": 1 + }, + "precision": { + "정확도": 2 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": 3 + } + }, + "evidence": { + "inference": { + "예측": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "hui xu, jianmin wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 트랜스포머 라는 논문에서 소개 되었습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "the autoformer 모델은 haixu wu, jiehui xu, jianmin wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 " + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " wang, mingsheng long가 제안한 오토포머: 장기 시계열 예측을 위한 자기상관 분해 트랜스포머 라는 논문에서 소개 되었습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 모델은 트랜스포머를 심층 분해 아키텍처로 확장하여, 예측 과정에서 추세와 계절성 요소를 점진적으로 분해할 수 있습니다." + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "이 모델은 트랜스포머를 심층 분해 아키텍처로 확장하여, 예측 과정에서 추세와 계절성 요소를 점진적으로 분해할 수 있습니다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습니다. 또한, 트랜스포머는 긴 시계열" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "toformer는 에너지, 교통, 경제, 날씨, 질병 등 5가지 실용적 응용 분야를 포괄하는 6개 벤치마크에서 38%의 상대적 개선으로 최첨단 정확도를 달성했습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "한, 트랜스포머는 긴 시계열의 효율성을 위해 점별 셀프 어텐션의 희소 버전을 채택해야 하므로 정보 활용의 병목 현상이 발생합니다. 우리는 트랜스포머를 넘어서 자기상관 메커니즘을 갖춘 새로운 분해 아키텍처인 autoformer를 설계했습니다. 우리는 시계열" + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "니다. 본 논문은 시계열의 장기 예측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습" + }, + "능력": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "본 내부 블록으로 혁신했습니다. 이 설계는 autoformer에 복잡한 시계열에 대한 점진적 분해 능력을 부여합니다. 또한, 확률 과정 이론에서 영감을 받아 시계열의 주기성을 기반으로 자기상관 메커니즘을 설계했으며, 이는 하위 시계열 수준에서 종속성 발견" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "설계했으며, 이는 하위 시계열 수준에서 종속성 발견과 표현 집계를 수행합니다. 자기상관은 효율성과 정확도 면에서 셀프 어텐션를 능가합니다. 장기 예측에서 autoformer는 에너지, 교통, 경제, 날씨, 질병 등 5가지 실용적 응용 분야를 포괄하는 6개 " + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 메커니즘을 갖춘 새로운 분해 아키텍처인 autoformer를 설계했습니다. 우리는 시계열 분해의 전처리 관행을 깨고 이를 심층 모델의 기본 내부 블록으로 혁신했습니다. 이 설계는 autoformer에 복잡한 시계열에 대한 점진적 분해 능력을 부여합니다. " + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "기 예측 문제를 연구합니다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 장거리 종속성을 발견하기 위해 다양한 셀프 어텐션 메커니즘을 채택합니다. 그러나 장기 미래의 복잡한 시간적 패턴으로 인해 모델이 신뢰할 수 있는 종속성을 찾기 어렵습니다. 또한, 트랜스포머는 긴 시계열" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/bart.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bart.md", + "blobSha": "fdcc3db43877ddefdae49d88ef357cec825c6cdd", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/bart.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 10 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 4 + }, + "training": { + "훈련": 5, + "학습": 3 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "machine translation": { + "기계 번역": 1 + }, + "token": { + "토큰": 11 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 4 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "question answering": { + "질의응답": 1, + "질문 답변": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 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+ "endLine": 85, + "excerpt": "분산형 학습: 🤗 transformers와 amazon sagemaker를 이용하여 요약하기 위한 bart/t5 학습에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "와 왼쪽에서 오른쪽으로 디코딩하는 디코더(gpt와 유사)를 사용하는 표준 seq2seq/기계 번역 아키텍처를 사용합니다." + } + }, + "machine translation": { + "기계 번역": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "t와 유사)와 왼쪽에서 오른쪽으로 디코딩하는 디코더(gpt와 유사)를 사용하는 표준 seq2seq/기계 번역 아키텍처를 사용합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "사전 훈련 작업은 원래 문장의 순서를 무작위로 섞고, 텍스트의 일부 구간을 단일 마스크 토큰으로 대체하는 새로운 인필링(in-filling) 방식을 포함합니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "bart는 특히 텍스트 생성을 위한 미세 조정에 효과적이지만 이해 작업에도 잘 작동합니다. glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, " + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": ". glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, 요약 작업 등에서 최대 6 rouge 점수의 향상을 보이며 새로운 최고 성능을 달성했습니다." + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": ". glue와 squad에서 비슷한 훈련 리소스로 roberta의 성능과 일치하며, 추상적 대화, 질의응답, 요약 작업 등에서 최대 6 rouge 점수의 향상을 보이며 새로운 최고 성능을 달성했습니다." + }, + "질문 답변": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "질문 답변 작업 가이드" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bart는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 일반적으로 입력을 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 좋습니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bart는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 일반적으로 입력을 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 좋습니다." + }, + "채우기": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "것입니다. 이는 다른 일부 모델링 api와 다른 점입니다. 이 기능의 일반적인 사용 사례는 마스크 채우기(mask filling)입니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "토큰이(corrupted tokens) 입력되고, 디코더에는 원래 토큰이 입력됩니다(단, 일반적인 트랜스포머 디코더처럼 미래 단어를 숨기는 마스크가 있습니다). 사전 훈련 작업에서 인코더에 적용되는 변환들의 구성은 다음과 같습니다:" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 55, + "endLine": 56, + "excerpt": "bart는 시퀀스 분류에" + } + }, + "sequence classification": { + "시퀀스 분류": { + "line": 55, + "endLine": 56, + "excerpt": "bart는 시퀀스 분류에" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "를 자동으로 생성할 것입니다. 이는 다른 일부 모델링 api와 다른 점입니다. 이 기능의 일반적인 사용 사례는 마스크 채우기(mask filling)입니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 예측은" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "facebook/bart-large-cnn 가중치를 로드하는 모델은" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "체크포인트는 멀티 토큰 마스크를 채우는데 사용될 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "분산형 학습: 🤗 transformers와 amazon sagemaker를 이용하여 요약하기 위한 bart/t5 학습에 대한 블로그 포스트." + }, + "활용": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "객체를 활용하여 [" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 마스크 언어 모델링 챕터." + 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barthez의 말뭉치로 계속 진행하였으며, 결" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이해 작업에서 새로운 최첨단 성과를 기록했습니다. " + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "자기지도 학습에 의해 가능해진 귀납적 전이 학습은 자연어 처리(nlp) 분야 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰으며, bert와 bart와 같은 모델들은 수많은 자연어 이" + }, + "훈련": { + "line": 26, + "endLine": 37, + "excerpt": "bart 모델입니다. barthez는 과거 연구에서 얻은 매우 큰 프랑스어 단일 언어 말뭉치로 사전훈련되었으며, bart의 변형 방식에 맞게 조정되었습니다. camembert 및 flaubert와 같은 기존의 bert 기반 프랑스어 모델과 달리, bart" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "barthez 구현은 🤗 bart와 동일하나, 토큰화에서 차이가 있습니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "니다. 구성 클래스와 그 매개변수에 대한 정보는 bart 문서를 참조하십시오. barthez 전용 토크나이저는 아래에 문서화되어 있습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "barthez는 🤗 bart와 유사한 방식으로 시퀀스-투-시퀀스 작업에 맞춰 미세 조정될 수 있습니다. 다음을 확인하세요: examples/pytorch/summarization/." + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "barthez는 🤗 bart와 유사한 방식으로 시퀀스-투-시퀀스 작업에 맞춰 미세 조정될 수 있습니다. 다음을 확인하세요: examples/pytorch/summarization/." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + 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사용하여, 생성형 nlp 작업에 특히 적합합니다. 베트남어 텍스트 요약의 다운스트림 작업 실험에서, 자동 및 인간 평가 모두에서 ba" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 25, + "endLine": 30, + "excerpt": "지 버전으로 bartpho를 제시합니다. 이는 베트남어를 위해 사전훈련된 최초의 대규모 단일 언어 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다. 우리의 bartpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 bart의 \"large\" 아키텍처와 사전훈련 방식을 사용하여, 생성형 nlp 작업" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 30, + "excerpt": "tpho_syllable의 두 가지 버전으로 bartpho를 제시합니다. 이는 베트남어를 위해 사전훈련된 최초의 대규모 단일 언어 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다. 우리의 bartpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 bart의 \"large\" 아키텍처와 " + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "를 따르며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 " + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 대체하여" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 61, + "endLine": 64, + "excerpt": "며, bartpho는 bart의 \"large\" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 따라서 bart 문서에 있는 사용 예시를 bartpho에 맞게 적용하려면 bart 전용 클래스를 mbart 전용 클래스로 대체하여" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": " 언어들도 이 사전훈련된 다국어 sentencepiece 모델 \"vocab_file\"을 하위 단어 분할에 사용하면, 자신의 언어 전용 \"monolingual_vocab_file\"과 함께 bartphotokenizer를 재사용할 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": "이 구현은 토큰화만을 위한 것입니다: \"monolingual_vocab_file\"은 다국어 xlm-roberta에서 제공되는 사전훈련된 sentencepiece 모델 " + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 79, + "endLine": 82, + "excerpt": "이 구현은 토큰화만을 위한 것입니다: \"monolingual_vocab_file\"은 다국어 xlm-roberta에서 제공되는 사전훈련된 sentencepiece 모델 \"" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md": { + "source": "transformers", + "path": 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+ "계층": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "라는 새로운 언어 표현 모델을 소개합니다. 최근의 다른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 " + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답," + } + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "다른 언어 표현 모델들과 달리, bert는 모든 계층에서 양방향으로 양쪽 문맥을 조건으로 사용하여 비지도 학습된 텍스트에서 깊이 있는 양방향 표현을 사전 학습하도록 설계되었습니다. 그 결과, 사전 학습된 bert 모델은 추가적인 출력 계층 하나만으로 질문 응답," + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "bert는 개념적으로 단순하면서도 실증적으로 강력한 모델입니다. bert는 11개의 자연어 처리 과제에서 새로운 최고 성능을 달성했으며, glue 점수를 80.5% (7.7% 포인트 절대 개선)로, multinli 정확도를 86.7% (4.6% 포" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": " 성능을 달성했으며, glue 점수를 80.5% (7.7% 포인트 절대 개선)로, multinli 정확도를 86.7% (4.6% 포인트 절대 개선), squad v1.1 질문 응답 테스트에서 f1 점수를 93.2 (1.5% 포인트 절대 개선)로, squad" + }, + "정밀도": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "최적 성능 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bert는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 왼쪽이 아니라 오른쪽에서 패딩하는 것이 일반적으로 권장됩니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "bert는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 왼쪽이 아니라 오른쪽에서 패딩하는 것이 일반적으로 권장됩니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "m)과 next sentence prediction(nsp) 목표로 학습되었습니다. 이는 마스킹된 토큰 예측과 전반적인 자연어 이해(nlu)에 뛰어나지만, 텍스트 생성에는 최적화되어있지 않습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "scaled dot product attention(sdpa) 연산자를 기본적으로 제공합니다. 이 함수는 입력과 하드웨어에 따라 여러 구현 방식을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서나 gpu inference에서 확인할 수 있습니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "로컬 벤치마크 (a100-80gb, cpux12, ram 96.6gb, pytorch 2.2.0, os ubuntu 22.04)에서" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 99, + "endLine": 99, + "excerpt": "bert 텍스트 분류 (다른 언어로)에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "다중 레이블 텍스트 분류를 위한 bert (및 관련 모델) 미세 조정에 대한 노트북." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "pytorch를 이용해 bert를 다중 레이블 분류를 위해 미세 조정하는 방법에 대한 노트북. 🌎" + }, + "활용": { + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "hugging face, aws lambda, docker를 활용하여 서버리스 bert 설정하는 방법에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "keras와 함께 hugging face transformers를 사용하여 비영리 bert를 개체명 인식(ner)용으로 미세 조정하는 방법에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "token classification": { + "토큰 분류": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 토큰 분류 챕터." + } + }, + "question answering": { + "질문 답변": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질문 답변 챕터." + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "aws에서 hugging face transformers를 위한 habana gaudi 딥러닝 환경 설정 방법에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "aws에서 hugging face transformers를 위한 habana gaudi 딥러닝 환경 설정 방법에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "knowledge distillation": { + "지식 증류": { + "line": 152, + "endLine": 152, + "excerpt": "amazon sagemaker를 사용한 transformers와 bert의 작업별 지식 증류에 대한 블로그 포스트." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/bertweet.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/bertweet.md", + "blobSha": "7a46087d0a8ebf85929aadbb74808ffe029537c9", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/bertweet.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 5 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + 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2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며, rober" + } + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": { + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "(conneau et al., 2020)의 성능을 능가하여 세 가지 트윗 nlp 작업(품사 태깅, 개체명 인식, 텍스트 분류)에서 이전 최신 모델보다 더 나은 성능을 보여주었습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "영어 트윗을 위한 최초의 공개 대규모 사전 학습된 언어 모델인 bertweet을 소개합니다. bertweet은 bert-base(devlin et al., 2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "이 구현은 토큰화 방법을 제외하고는 bert와 동일합니다. api 참조 정보는 bert 문서 를 참조하세요." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "이 구현은 토큰화 방법을 제외하고는 bert와 동일합니다. api 참조 정보는 bert 문서 를 참조하세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/big_bird.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/big_bird.md", + "blobSha": "7461cd45ee53ae262fd46be841c767c6da700e05", + "eligible": true, + "reason": 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보입니다." + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 계산 효율성을 유지하면서도 시퀀스 전체를 충분히 이해할 수 있게 됩니다. 따라서 bigbird는 질의응답, 요약, 유전체학 응용처럼 긴 문서를 다루는 작업에 특히 우수한 성능을 보입니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "bigbird는 bert의 512토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 " + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "igbird는 bert의 512토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 급격히 증가하여 긴 입력 처리에 어려움을 겪습니다. bigbird는 희소 어텐션" + }, + "트랜스포머": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "2토큰과 달리 최대 4096토큰까지의 시퀀스 길이를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. 기존 트랜스포머들은 시퀀스 길이가 늘어날수록 어텐션 계산 비용이 급격히 증가하여 긴 입력 처리에 어려움을 겪습니다. bigbird는 희소 어텐션 메커니즘으로 이 문제를" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "모든 원본 bigbird 체크포인트는 google 조직에서 찾아볼 수 있습니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "bigbird는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩해야 합니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "bigbird는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩해야 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/biogpt.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/biogpt.md", + "blobSha": "783f86389ebb04275d89358376daaff682a88488", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/biogpt.md", + "counts": { + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1, + "활용": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 7 + }, + "model": { + "모델": 14 + }, + "training": { + "학습": 6, + "훈련": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 3 + }, + "classification": { + "분류": 1 + }, + "feature": { + "능력": 1, + "기능": 1, + "함수": 1 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 2 + }, + "precision": { + "정확도": 1, + "정밀도": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": 2 + }, + "inference": { + "예측": 1, + "추론": 2 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "attention": { + "어텐션": 2 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + } + }, + "evidence": { + "architecture": { + "구조": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + "활용": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": " clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ormer for biomedical text generation and mining 에서 제안된 모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "안된 모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + }, + "훈련": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "모델로 로컬 벤치마크를 수행한 결과, 훈련 중 다음과 같은 속도 향상을 확인했습니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모델입니다. biogpt는 생물의학 텍스트 생성과 마이닝을 위해 도메인에 특화된 생성형 사전 학습 트랜스포머 언어 모델입니다. biogpt는 트랜스포머 언어 모델 구조를 따르며, 1,500만 개의 pubmed 초록을 이용해 처음부터 학습되었습니다." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "의학 분야에서 biobert와 pubmedbert와 같이 광범위하게 연구되었습니다. 이들은 다양한 분류 기반의 생물의학 작업에서 큰 성공을 거두었지만, 생성 능력의 부족은 그들의 적용 범위를 제한했습니다. 본 논문에서는 대규모 생물의학 문헌을 사전 학습한" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "범위하게 연구되었습니다. 이들은 다양한 분류 기반의 생물의학 작업에서 큰 성공을 거두었지만, 생성 능력의 부족은 그들의 적용 범위를 제한했습니다. 본 논문에서는 대규모 생물의학 문헌을 사전 학습한 도메인 특화 생성형 트랜스포머 언어 모델인 biogpt를 " + }, + "기능": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "ing, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + "함수": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "의 일부로 스케일된 점곱 어텐션(sdpa) 연산자를 기본적으로 포함합니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "생물의학 분야에서 사전 학습된 언어 모델은 일반 자연어 처리 분야에서의 성공에 영감을 받아 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 일반 언어 분야에서 사전 학습된 언어 모델의 두 가지 주요 계통인 bert(및 그 " + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ".98%, 38.42%, 40.76%의 f1 점수를 기록하였으며, pubmedqa에서 78.2%의 정확도를 달성해 새로운 기록을 세웠습니다. 또한 텍스트 생성에 대한 사례 연구는 생물의학 용어에 대한 유창한 설명을 생성하는 데 있어 biogpt의 장점을 더" + }, + "정밀도": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "최적의 속도 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "biogpt는 절대적 위치 임베딩(absolute position embedding)을 사용하므로, 입력을 왼쪽이 아닌 오른쪽에서 패딩하는 것이 권장됩니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "(absolute position embedding)을 사용하므로, 입력을 왼쪽이 아닌 오른쪽에서 패딩하는 것이 권장됩니다." + } + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "biogpt는 인과적 언어 모델링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + }, + "추론": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "어 모델링(causal langague modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에, 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보입니다. 이 기능을 활용하여 biogpt는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있으며, 예시 스크립트" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "(pytorch 용)를 입력으로 받을 수 있는데, 이는 이전에 계산된 키/값 어텐션 쌍입니다. 이 값을 사용하면 텍스트 생성 중 이미 계산된 값을 다시 계산하지 않도록 할 수 있습니다. pytorch에서" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "idia geforce rtx 2060-8gb, pytorch 2.3.1, ubuntu 20.04 환경에서" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "및 causallm 헤드가 있는" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "모델로 로컬 벤치마크를 수행한 결과, 훈련 중 다음과 같은 속도 향상을 확인했습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip-2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip-2.md", + "blobSha": "648a20b16c959334ad24726d66ec092b75b28288", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/blip-2.md", + "counts": { + "freezing": { + "동결": 3 + }, + "language model": { + "언어 모델": 3 + }, + "layer": { + "층": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 2 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "parameter": { + "파라미터": 4 + }, + "training": { + "학습": 13 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 3 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "feature": { + "기능": 1 + }, + "modality": { + "모달리티": 1 + }, + "representation learning": { + "표현 학습": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "inference": { + "추론": 1, + "예측": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 1 + } + }, + "evidence": { + "freezing": { + "동결": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "coders and large language models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 so" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "ge models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히," + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "nguage models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히," + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "blip-2 모델은 junnan li, dongxu li, silvio savarese, steven hoi의 blip-2: bootstrapping language-i" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "전-언어 작업에서 sota(현재 최고의 성능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개의 파라미터를 가진 flamingo 모델보다 제로샷 vqav2에서 8.7% 더 높은 성능을 기록했으며, 학습 가능한 파라미터 수는 flamingo보다 54배 적습니" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "and large language models 논문에서 제안되었습니다. blip-2는 동결된 사전 학습 이미지 인코더와 대규모 언어 모델(llm)을 연결하는 12층의 경량 transformer 인코더를 학습시켜, 여러 비전-언어 작업에서 sota(현재 최" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "능)을 달성했습니다. 특히, blip-2는 800억 개의 파라미터를 가진 flamingo 모델보다 제로샷 vqav2에서 8.7% 더 높은 성능을 기록했으며, 학습 가능한 파라미터 수는 flamingo보다 54배 적습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "인해 점점 더 부담스러워지고 있습니다. 본 논문은 사전 학습된 이미지 인코더와 대규모 언어 모델을 활용하여 비전-언어 사전 학습을 부트스트래핑하는 일반적이고 효율적인 사전 학습 전략인 blip-2를 제안합니다. blip-2는 경량화된 querying tr" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "는 54배 적습니다. 우리는 또한 자연어 명령을 따를 수 있는 제로샷 이미지-텍스트 생성의 새로운 기능을 입증했습니다." + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "인 blip-2를 제안합니다. blip-2는 경량화된 querying transformer를 통해 모달리티 간의 차이를 연결하며, 두 단계로 사전 학습됩니다. 첫 번째 단계는 동결된 이미지 인코더로부터 비전-언어 표현 학습을 부트스트래핑하고, 두 번째 단계는" + } + }, + "representation learning": { + "표현 학습": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "이를 연결하며, 두 단계로 사전 학습됩니다. 첫 번째 단계는 동결된 이미지 인코더로부터 비전-언어 표현 학습을 부트스트래핑하고, 두 번째 단계는 동결된 언어 모델로부터 비전-언어 생성 학습을 부트스트래핑합니다. blip-2는 기존 방법들에 비해 훨씬 적은 학습" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "blip-2 구조." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "blip-2는 이미지와 조건에 따라 텍스트 프롬프트를 입력받아 조건부 텍스트를 생성합니다. 추론 시 [" + }, + "예측": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "]를 사용하여 모델에 이미지를 준비하고, 예측된 토큰 id를 텍스트로 디코딩할 수 있습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "blip-2는 이미지와 조건에 따라 텍스트 프롬프트를 입력받아 조건부 텍스트를 생성합니다. 추론 시 [" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "]를 사용하여 모델에 이미지를 준비하고, 예측된 토큰 id를 텍스트로 디코딩할 수 있습니다." + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "이미지 캡셔닝, 시각 질문 응답(vqa), 채팅과 같은 대화형 작업을 위한 blip-2 데모 노트북은 여기에서 찾을 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/blip.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/blip.md", + "blobSha": "3342decf902e0e65ff0c7eba664860c71d2b9dde", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/blip.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 4, + "학습 모델": 1 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 3 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 3 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "feature": { + "능력": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 1 + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": 1 + }, + "training": { + "학습": 3 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "blip 모델은 junnan li, dongxu li, caiming xiong, steven hoi의 blip: bootstrapping language-image" + }, + "학습 모델": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "g, vlp)은 다양한 비전-언어 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 하지만, 대부분의 기존 사전 학습 모델들은 이해 기반 작업이나 생성 기반 작업 중 하나에서만 뛰어난 성능을 발휘합니다. 또한 성능 향상은 주로 웹에서 수집한 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으" + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이미지 캡셔닝" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "어난 성능을 발휘합니다. 또한 성능 향상은 주로 웹에서 수집한 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으로 데이터셋의 규모를 키우는 방식으로 이루어졌는데, 이는 최적의 지도 학습 방식이라고 보기 어렵습니다. 본 논문에서는 blip이라는 새로운 vlp 프레임워크를 제안" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": " 생성하고 필터가 노이즈 캡션을 제거하는 부트스트래핑 방법을 통해 웹 데이터의 노이즈를 효과적으로 활용합니다. 우리는 이미지-텍스트 검색(recall@1에서 +2.7%), 이미지 캡셔닝(cider에서 +2.8%), 그리고 vqa(vqa 점수에서 +1.6%" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "달성했습니다. 또한 blip은 제로샷 방식으로 비디오-언어 작업에 직접 전이될 때도 강력한 일반화 능력을 보여줍니다. 이 논문의 코드, 모델, 데이터셋은 공개되었습니다." + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이해 및 생성 작업 모두에 유연하게 적용될 수 있습니다. blip는 캡셔너가 합성 캡션을 생성하고 필터가 노이즈 캡션을 제거하는 부트스트래핑 방법을 통해 웹 데이터의 노이즈를 효과적으로 활용합니다. 우리는 이미지-텍스트 검색(recall@1에서 +2.7%" + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": " 노이즈가 많은 이미지-텍스트 쌍으로 데이터셋의 규모를 키우는 방식으로 이루어졌는데, 이는 최적의 지도 학습 방식이라고 보기 어렵습니다. 본 논문에서는 blip이라는 새로운 vlp 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 비전-언어 이해 및 생성 작업 모두에 " + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "비전-언어 사전 학습(vision-language pre-training, vlp)은 다양한 비전-언어 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 하지만, 대부분의 기존 사전 학습" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "점수에서 +1.6%)와 같은 다양한 비전-언어 작업에서 최신 성과를 달성했습니다. 또한 blip은 제로샷 방식으로 비디오-언어 작업에 직접 전이될 때도 강력한 일반화 능력을 보여줍니다. 이 논문의 코드, 모델, 데이터셋은 공개되었습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "jupyter notebook: 사용자 정의 데이터셋에서 blip를 이미지 캡셔닝으로 미세 조정하는 방법" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/chameleon.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/chameleon.md", + "blobSha": "0c4eca628db764e8a10abca08a435913d0e641ae", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/chameleon.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 18 + }, + "quantization": { + "양자화": 3 + }, + "token": { + "토큰": 9 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "feature": { + "변수": 1, + "능력": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 4 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "embedding": { + "임베딩": 2 + }, + "inference": { + "추론": 4 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + } + }, + "evidence": { + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "meleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "chameleon 모델은 meta ai chameleon 팀의 논문 chameleon: mixed-modal early-fusion foundation models에서 제안되" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "arly-fusion foundation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ndation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ndation models에서 제안되었습니다. chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합" + } + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "chameleon은 벡터 양자화를 사용하여 이미지를 토큰화함으로써 멀티모달 출력을 생성할 수 있는 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 교차된 형식을 포함한 이미지와 텍스트를 입력으로 받으며, 텍스트 응답을 생성합니다. 이미지 생성 모듈은 아직 공개되지 않았습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "인 훈련 접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서 평가되었" + }, + "능력": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "단일 모델에서 이미지 캡션 생성 작업에서의 최첨단 성능을 포함한 광범위하고 일반적으로 적용 가능한 능력을 보여주며, 텍스트 전용 작업에서 llama-2를 능가하면서 mixtral 8x7b와 gemini-pro와 같은 모델들 사이에서도 경쟁력을 갖추고 있습" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답, 이미지 캡션 생성, 텍스트 생성, 이미지 생성, 장문 혼합 모달 생성 등 포괄적인 작업 범위에서 평가되었" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "모델들 사이에서도 경쟁력을 갖추고 있습니다. 그리고 상당한 성능의 이미지 생성도 수행합니다. 또한 프롬프트나 출력에 이미지와 텍스트의 혼합 시퀀스가 포함된 새로운 장문 혼합 모달 생성 평가에서, 인간의 판단에 따르면 gemini pro와 gpt-4v를 포함한" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "달(mixed-modal) 모델의 일종인 chameleon을 소개합니다. 우리는 초기부터 안정적인 훈련 접근법, 정렬 방법, 그리고 early-fusion, 토큰 기반, 혼합 모달 설정에 맞춘 아키텍처 매개변수를 제시합니다. 이 모델들은 시각적 질문 응답" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "더 정확한 결과를 위해, 배치 생성 시" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 43, + "excerpt": "[!note] transformers에서의 chameleon 구현은 이미지 임베딩을 병합할 위치를 나타내기 위해 특별한 이미지 토큰을 사용합니다. 특별한 이미지 토큰을 위해 새로운 토큰을 추가하지 않고 예약된 토큰 중 하나인" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "단일 이미지 추론" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "ce hub에 대한 액세스 권한이 있고 토큰으로 로그인했는지 확인하세요. 다음은 모델을 로드하고 반정밀도(" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/clip.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clip.md", + "blobSha": "f2bb6bd57f966c1c44accb4403a0eb19dd01d2cd", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/clip.md", + "counts": { + "feature": { + "능력": 1, + "특징": 4, + "함수": 2 + }, + "inference": { + "예측": 2, + "추론": 3 + }, + "model": { + "모델": 16 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "training": { + "학습": 10, + "훈련": 7 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 4 + }, + "baseline": { + "기준선": 1 + }, + "classification": { + "분류": 2 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 2 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 4 + }, + "exploitation": { + "활용": 3, + "이용": 1 + }, + "label": { + "라벨": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2, + "사전학습": 3 + }, + "precision": { + "정확도": 1, + "정밀도": 2 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 3 + }, + "embedding": { + "임베딩": 2 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + }, + "attention": { + "어텐션": 11 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "augmentation": { + "데이터 증강": 1 + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 2 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 1 + }, + "chunk": { + "조각": 1 + }, + "image patch": { + "이미지 조각": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "능력": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다." + }, + "특징": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다. 그 후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재(latent) 공간으로 투영됩" + }, + "함수": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "의 일부로 네이티브 스케일된 내적 어텐션(spda) 연산자를 포함하고 있습니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 적용될 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 정보는 공식문서나 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": " 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다." + }, + "추론": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "용 중인 하드웨어에 따라 적용될 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 정보는 공식문서나 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "clip 모델은 alec radford, jong wook kim, chris hallacy, aditya ramesh, gabriel goh, sandhini ag" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ya sutskever가 제안한 자연어 지도(supervision)를 통한 전이 가능한 시각 모델 학습라는 논문에서 소개되었습니다. clip(contrastive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 " + }, + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "rastive language-image pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "pre-training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. gpt-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니" + } + }, + "baseline": { + "기준선": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있게 전이되며, 종종 데이터셋별 훈련 없이도 완전 지도 학습 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-50이 훈" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "당 논문에서는 ocr, 비디오 내 행동 인식, 지리적 위치 파악, 그리고 많은 종류의 세밀한 객체 분류 등 30개 이상의 다양한 기존 컴퓨터 비전 데이터셋에 대한 벤치마킹을 통해 이 접근 방식의 성능을 연구합니다. 이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "최신 컴퓨터 비전 시스템은 미리 정해진 고정된 객체 카테고리 집합을 예측하도록 훈련됩니다. 이러한 제한된 형태의 지도는 다른 시각적 개념을 지정하기 위해 추가적인 라벨링" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "다. 이미지와 캡션을 맞추는 간단한 사전 학습 작업이, 인터넷에서 수집한 4억 쌍의 이미지-텍스트 데이터셋에서 sota 수준의 이미지 표현을 처음부터 효율적이고 확장 가능하게 학습하는 방법임을 확인할 수 있습니다. 사전 훈련 후, 자연어는 학습된 시각적 개념" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "과 사용성을 제한합니다. 이미지 원시 텍스트에서 직접 학습하는 것은 훨씬 더 광범위한 지도 소스를 활용하는 아주 좋은 대안입니다. 이미지와 캡션을 맞추는 간단한 사전 학습 작업이, 인터넷에서 수집한 4억 쌍의 이미지-텍스트 데이터셋에서 sota 수준의 이" + }, + "이용": { + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "이 예시 스크립트는 coco dataset를 이용한 사전학습된 비전과 텍스트와 인코더를 사용해서 clip같은 비전-텍스트 듀얼 모델을 어떻게 학습시키는지 보여줍니다." + } + }, + "label": { + "라벨": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "을 예측하도록 훈련됩니다. 이러한 제한된 형태의 지도는 다른 시각적 개념을 지정하기 위해 추가적인 라벨링된 데이터가 필요하므로 그 일반성과 사용성을 제한합니다. 이미지 원시 텍스트에서 직접 학습하는 것은 훨씬 더 광범위한 지도 소스를 활용하는 아주 좋은 " + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "a 수준의 이미지 표현을 처음부터 효율적이고 확장 가능하게 학습하는 방법임을 확인할 수 있습니다. 사전 훈련 후, 자연어는 학습된 시각적 개념을 참조하거나 새로운 개념을 설명하는 데 사용되어 모델의 하위 작업으로의 제로샷 전이를 가능하게 합니다. 해당 논문에서" + }, + "사전학습": { + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "이 예시 스크립트는 coco dataset를 이용한 사전학습된 비전과 텍스트와 인코더를 사용해서 clip같은 비전-텍스트 듀얼 모델을 어떻게 학습시키는지 보여줍니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-50이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치" + }, + "정밀도": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "한 자세한 내용은 flash-attn 리포지토리의 공식문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 모델을 반정밀도(" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "는 resnet-50이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치는 이 https url에서 공개합니다." + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "구합니다. 이 모델은 대부분의 작업에 대해 의미 있게 전이되며, 종종 데이터셋별 훈련 없이도 완전 지도 학습 기준선과 경쟁력 있는 성능을 보입니다. 예를 들어, imagenet에서 원래 resnet-50의 정확도를 제로샷으로 일치시키는데, 이는 resnet-5" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "0이 훈련된 128만 개의 훈련 예제를 전혀 사용할 필요가 없었습니다. 코드 및 사전 훈련된 모델 가중치는 이 https url에서 공개합니다." + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 밒 언어 모델입니다. 이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "clip은 멀티모달 비전 밒 언어 모델입니다. 이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고," + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "이미지-텍스트 유사도 계산과 제로샷 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. clip은 vit와 유사한 트랜스포머를 사용하여 시각적 특징을 추출하고, 인과적 언어 모델을 사용하여 텍스트 특징을 추출합니다. 그 후 텍스트와 시각적 특징 모두 동일한 차원의 잠재(lat" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스를 표준 트랜스포머 인토" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "랜스포머 인코더에 이미지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들의 시퀀스로 분할되고, 이후 선형 임베딩됩니다. [cls]토큰이 전체 이미지의 표현으로 추가됩니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하고, 결과로 나온 벡터 시퀀스를 표준 트랜스포머 인토더에 입력합니다. [" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 리사이즈(또는 재스캐일링)하고 정규화하는데 사용될 수 있습니다." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "]는 모델을 위해 이미지를 리사이즈(또는 재스캐일링)하고 정규화하는데 사용될 수 있습니다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 62, + "endLine": 62, + "excerpt": "clip과 플래시 어텐션2 결합" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "작은 배치 크기를 사용할 때, 플래시 어텐션을 사용하면 모델이 느려지는 것을 느낄 수 있습니다.아래의 플래시 어텐션과 sdpa를 사용한 예상 속도 향상 섹션을 참" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 131, + "endLine": 132, + "excerpt": "로컬 벤치마크(nvidia a10g, pytorch 2.3.1+cu121)에서" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 131, + "endLine": 132, + "excerpt": "체크포인트로 추론을 수행했을 때, 다음과 같은 속도 향상을 확인 했습니다. 코드:" + } + }, + "augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": " 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + } + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": " 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 178, + "endLine": 179, + "excerpt": "원격 센싱 (인공위성) 이미지와 캡션을 가지고 clip 미세조정하기: rsicd dataset을 가지고 clip을 미세조정 하는 방법과 데이터 증강에 대한 성능 비교에 대한 블로그 포스트" + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "사전학습된 clip모델을 이미지 캡셔닝을 위한 빔서치 추론에 어떻게 활용하는지에 관한 노트북" + } + }, + "chunk": { + "조각": { + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "입력 토큰과 이미지 조각(segment) 사이의 유사성을 시각화 시키는 방법에 대한 노트북. 🌎" + } + }, + "image patch": { + "이미지 조각": { + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "입력 토큰과 이미지 조각(segment) 사이의 유사성을 시각화 시키는 방법에 대한 노트북. 🌎" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/clipseg.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/clipseg.md", + "blobSha": 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"exploitation": { + "활용": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스트 프롬프트나 특정 목적을 표현하는 이미지를 입력으로 받아, 입력 이미지에 대한 이진 분할 맵을 생성합니다. 특히" + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "제에 유연하게 대응할 수 있습니다. 마지막으로, 본 시스템이 어포던스(affordance)나 객체 속성과 같은 일반화된 질의에도 높은 적응력을 보임을 확인하였습니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "단일 통합 모델로 처리할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 clip 모델을 백본으로 삼고, 고해상도 예측을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "야 하므로 비용이 많이 듭니다. 이에 본 논문에서는 테스트 시점에 텍스트나 이미지로 구성된 임의의 프롬프트만으로 이미지 분할을 수행할 수 있는 시스템을 제안합니다. 이 접근 방식을 통해 서로 다른 과제를 갖는 세 가지 주요 이미지 분할 태스크—지시 표현 분할" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "집합에 대해 모델을 훈련시키는 방식으로 접근합니다. 하지만 새로운 클래스를 추가하거나 보다 복잡한 질의를 처리하려면, 해당 내용을 포함한 데이터 세트로 모델을 다시 훈련해야 하므로 비용이 많이 듭니다. 이에 본 논문에서는 테스트 시점에 텍스트나 이미지로 " + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이미지 분할은 일반적으로 사전에 정의된 객체 클래스 집합에 대해 모델을 훈련시키는 방식으로 접근합니다. 하지만 새로운 클래스를 추가하거나 보다 복잡한 질의를 처리하려면, 해당 내용을 포함한 데이터 세트로 모델을 다시 훈련해야 하" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 clip 모델을 백본으로 삼고, 고해상도 예측을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 디코더를 추가해 이를 확장했습니다. 확장된 phrasecut 데이터 세트를 활용해 훈련한 본 시스템은 자유 형식의 텍스트 프롬프트나 특정 목적을 " + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "), 사용자 정의 조건부 임베딩(" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/code_llama.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/code_llama.md", + "blobSha": "3a88a8a3976eaec3b3e6187fcb37ac719a376efe", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/code_llama.md", + "counts": { + "model": { + 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"excerpt": " 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b, 13b, 34b, 70b 매개변수 크기로 사용할 수 있습니다. code llama 모델은 코드를 생성하고 설명하며, 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilli" + }, + "기능": { + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "인필링 기능은 7b 및 13b 기반 모델에서만 사용할 수 있으며, python, instruct, 34b 또는 70b 모델에서는 사용할 수 없습니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "code llama는 코딩 작업에 특화된 대규모 언어 모델 계열로, llama 2를 기반으로 개발되었습니다. 일반적인 코드, python 특화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "code llama는 코딩 작업에 특화된 대규모 언어 모델 계열로, llama 2를 기반으로 개발되었습니다. 일반적인 코드, python 특화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "화, 명령어(지시) 기반 변형 등 다양한 버전으로 제공되며, 모두 7b, 13b, 34b, 70b 매개변수 크기로 사용할 수 있습니다. code llama 모델은 코드를 생성하고 설명하며, 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilli" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 코드의 누락된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilling)이라고 합니다. 16k 토큰 길이로 훈련되었지만, 최대 100k 토큰까지 안정적으로 생성하며 긴 컨텍스트도 처리할 수 있습니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "된 부분을 채울 수도 있습니다. 이를 인필링(infilling)이라고 합니다. 16k 토큰 길이로 훈련되었지만, 최대 100k 토큰까지 안정적으로 생성하며 긴 컨텍스트도 처리할 수 있습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "code llama 컬렉션에서 모든 원본 code llama 체크포인트를 찾을 수 있습니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 더 많은 사용 가능한 양자화 백엔드는 양자화 개요를 참조하세요." + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "attentionmaskvisualizer를 사용하면 모델이 어떤 토큰에 주의를 기울일 수 있고 기울일 수 없는지를 더 잘 이해할 수 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "토큰을 사용하세요. 토크나이저는 이 토큰을 분할하여 원본 훈련 패턴 을 따르는 입력 문자열로 변환합니다. 이는 직접 패턴을 준비하는 것보다 더 안정적입니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 138, + "endLine": 138, + "excerpt": "토큰을 사용하세요. 토크나이저는 이 토큰을 분할하여 원본 훈련 패턴 을 따르는 입력 문자열로 변환합니다. 이는 직접 패턴을 준비하는 것보다 더 안정적입니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "추가 훈련이나 미세 조정에는" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 154, + "endLine": 154, + "excerpt": "을 사용하고 추론에는" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "문자는 접두사나 접미사를 인코딩할 때 인필링 작업에 사용되지 않으며, 각 프롬프트의 맨 앞에서만 사용됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/codegen.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/codegen.md", + "blobSha": "ae6b0de8fc7868c98d44b7129ff1764b615aa3da", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/codegen.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 21 + }, + "language model": { + "언어 모델": 3 + }, + "training": { + "학습": 9 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 3 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 5 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 1 + }, + "feature": { + "능력": 3 + }, + "inference": { + "예측": 2 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 2 + }, + "parameter": { + "파라미터": 2 + }, + "dataset": { + "학습 데이터": 1 + }, + "pre-training": { + "사전학습": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "codegen 모델은 erik nijkamp, bo pang, hiroaki hayashi, lifu tu, huan wang, yingbo zhou, silvio sav" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "델은 프로그램 합성(program synthesis)을 위한 자기회귀(autoregressive) 언어 모델로, the pile, bigquery, bigpython 데이터로 순차적으로 학습되었습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "sive) 언어 모델로, the pile, bigquery, bigpython 데이터로 순차적으로 학습되었습니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "인하였습니다. 더해서 모델의 대화형 프로그램 합성 능력을 평가하기 위해 다회 대화 기반 프로그래밍 벤치마크(mtpb)를 개발했습니다. 이 벤치마크는 각 문제를 해결하기 위해 사용자와 모델 간 여러 단계의 대화를 거쳐 프로그램이 점진적으로 합성되는 과정을 요구" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "의 codex를 뛰어넘는 성능을 기록했습니다. 학습된 사용된 라이브러리인 jaxformer와 모델 체크포인트는 오픈소스로 공개되었습니다: 이 https url에서 확인하세요." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "대한 해답으로 프로그램을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 논문에서는 대규모 언어 모델(llm)을 활용한 대화형 프로그램 합성(conversational program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그램 탐색 공간과 " + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "ional program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그램 탐색 공간과 사용자의 의도를 명세화하는 과정에서의 어려움을 해결합니다. 제안된 방식에서는 프로그램 명세 작성과 실제 프로그램 작성을 사용자와 시스템 간 다회" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "지도(weak supervision)와 데이터 및 모델 규모의 확장만으로도 모델이 자연스럽게 대화 능력을 갖추게 된다는 점을 확인하였습니다. 더해서 모델의 대화형 프로그램 합성 능력을 평가하기 위해 다회 대화 기반 프로그래밍 벤치마크(mtpb)를 개발했습" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "바라봅니다. 즉, 프로그램 합성 과정 명세를 자연어로 표현하고, 기대하는 프로그램 합성을 조건부로 예측하여 생성하는 일종의 순차적 예측 문제(sequence prediction problem)로 접근했습니다. 이를 위해 자연어와 프로그래밍 언어 데이터를 " + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "is)은 주어진 문제 명세에 대한 해답으로 프로그램을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 논문에서는 대규모 언어 모델(llm)을 활용한 대화형 프로그램 합성(conversational program synthesis) 접근법을 제안하여, 기존 접근법에서의 방대한 프로그" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "발휘했으며 본 논문에서 제안한 대화형 합성 패러다임의 우수성과 효율성을 입증했습니다. 특히 16b 파라미터 규모로 tpu-v4에서 학습된 codegen 모델은 humaneval 벤치마크에서 openai의 codex를 뛰어넘는 성능을 기록했습니다. 학습된 사용" 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üstün에 의해 기여 되었습니다. hugging face에서 이 코드의 구현은 " + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "으로 훈련하는 것은 권장되지 않으며" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "을 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도 훈련(automatic mixed-precision training)을 사용하세요." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "을 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도 훈련(automatic mixed-precision training)을 사용하세요." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "bitsandbytes 라이브러리를 이용해서 4bit 양자화된 모델 로딩" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "bitsandbytes 라이브러리를 이용해서 4bit 양자화된 모델 로딩" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/convbert.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/convbert.md", + "blobSha": "2bc1b934764cc0bd3ec941957d8eec701cb97c62", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/convbert.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 11 + }, + "attention": { + "어텐션": 5 + }, + "convolution": { + "컨볼루션": 2 + }, + "context": { + "문맥": 1 + }, + "downstream task": { + "다운스트림 과제": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 1 + }, + "feature": { + "속성": 2 + }, + "head": { + "헤드": 5 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "parameter": { + "모델 파라미터": 1 + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": 1 + }, + "training": { + "학습": 4, + "훈련": 3 + }, + "classification": { + "분류": 2 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "token classification": { + "토큰 분류": 1 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "question answering": { + "질의응답": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "convbert 모델은 zihang jiang, weihao yu, daquan zhou, yunpeng chen, jiashi feng, shuicheng yan에 의해 " + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체" + } + }, + "convolution": { + "컨볼루션": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "attention 헤드들을 대체하여 로컬 종속성을 직접 모델링하기 위해 새로운 span 기반 동적 컨볼루션을 제안합니다. 새로운 컨볼루션 헤드와 나머지 self-attention 헤드들이 결합하여 글로벌 및 로컬 문맥 학습에 더 효율적인 혼합 어텐션 블록을 " + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "니다. 새로운 컨볼루션 헤드와 나머지 self-attention 헤드들이 결합하여 글로벌 및 로컬 문맥 학습에 더 효율적인 혼합 어텐션 블록을 구성합니다. 우리는 bert에 이 혼합 어텐션 설계를 적용하여 convbert 모델을 구축했습니다. 실험 결과," + } + }, + "downstream task": { + "다운스트림 과제": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "어텐션 설계를 적용하여 convbert 모델을 구축했습니다. 실험 결과, convbert는 다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 gl" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 불필요한 계산이 포함되어 있음을 의미합니다. 따라서 우리는 이러한 se" + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 불필요한 계산이 포함되어 있음을 의미합니다. 따라서 우리는 이러한 self-attention 헤드들을 " + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체를 탐색하지만, 일부 헤드는 로컬 종속성만 학습할 필요가 있다는 것을 발견했습니다. 이는 " + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "bert와 그 변형 모델과 같은 사전 학습된 언어 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많" + } + }, + "parameter": { + "모델 파라미터": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 glue 스코어 86.4를 달성하여 electrabase보다 0.7 높은 성과를 보이며, 훈련" + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리 사용량이 많고 계산 비용이 큽니다. 모든 어텐션 헤드가 글로벌 관점에서 어텐션 맵을 생성하기 위해 입력 시퀀스 전체" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "bert와 그 변형 모델과 같은 사전 학습된 언어 모델들은 최근 다양한 자연어 이해 과제에서 놀라운 성과를 이루었습니다. 그러나 bert는 글로벌 셀프 어텐션 블록에 크게 의존하기 때문에 메모리" + }, + "훈련": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "vbert는 다양한 다운스트림 과제에서 bert 및 그 변형 모델보다 더 우수한 성능을 보였으며, 훈련 비용과 모델 파라미터 수가 더 적었습니다. 특히 convbertbase 모델은 glue 스코어 86.4를 달성하여 electrabase보다 0.7 높은" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드 (text classification task guide)" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 가이드 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텍스트와 코드 데이터로 사전 학" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍" + } + }, + "mixture of experts": { + "전문가 혼합": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": " 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학습되었습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36b 매개변수가 입력" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "하며, 이 중 36b 매개변수가 입력마다 활성화됩니다. 12t 토큰의 텍스트와 코드 데이터로 사전 학습되었습니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 17, + "endLine": 19, + "excerpt": "dbrx는 트랜스포머 기반의 다음 토큰을 예측하는 디코더 전용 llm 모델입니다. 총 132b 매개변수를 가진 세밀한 전문가 혼합(moe) 아키텍처를 사용하며, 이 중 36" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 스케일링" + } + }, + "node": { + "유닛": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": " 모델의 품질이 향상되는 것을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "는 것을 발견했습니다. dbrx는 회전 위치 인코딩(rope), 게이트 선형 유닛(glu), 그룹 쿼리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 " + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 23, + "endLine": 26, + "excerpt": "리 어텐션(gqa)을 사용합니다. bpe 기반 모델이며 tiktoken 저장소에 설명된 gpt-4 토크나이저를 사용합니다. 이러한 선택들은 철저한 평가와 스케일링 실험을 기반으로 이루어졌습니다." + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": "dbrx는 신중하게 선별된 12t 토큰의 데이터로 사전 학습되었으며, 최대 문맥 길이는 32k 토큰입니다. 이 데이터는 토큰 대비 mpt 계열 모델 학습에 사용된 데이터보다 최소 2배 이상 더 좋은 것으로 추정됩니다. 이 새로운 데" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": "mpt 계열 모델 학습에 사용된 데이터보다 최소 2배 이상 더 좋은 것으로 추정됩니다. 이 새로운 데이터셋은 데이터 처리를 위한 apache spark™와 databricks 노트북, 그리고 데이터 관리와 거버넌스를 위한 unity catalog를 포함한 d" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 28, + "endLine": 31, + "excerpt": " 데이터 관리와 거버넌스를 위한 unity catalog를 포함한 databricks 도구 전체를 활용하여 개발되었습니다. 우리는 사전 학습을 위해 커리큘럼 학습을 사용했으며, 학습 중 데이터 믹스를 변경하는 방식이 모델 품질을 상당히 개선한다는 것을 발" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "체크포인트가 비공개 처리되어" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md", + "blobSha": "5194cc481d20f34e47df693f64a0ed584f150812", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/deberta-v2.md", + "counts": { + "attention": { + "어텐션": 5 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "model": { + "모델": 21 + }, + "training": { + "학습": 9 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "dataset": { + "학습 데이터": 2 + }, + "inference": { + "예측": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "layer": { + "층": 4 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 1 + }, + "softmax": { + "소프트맥스": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 3, + "텐서": 1 + }, + "token": { + "토큰": 3 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "baseline": { + "베이스라인": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 3 + }, + 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분리된 어텐션을 활용한 디코" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": " 사용된 데이터의 절반만을 사용하여 분리된(disentangled) 어텐션과 향상된 마스크 디코더 학습을 통해 roberta를 개선했습니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 bert와 roberta 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 deberta를 제안합니다. 첫 번째는 분리된 어텐션 메커니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 " + } + }, + "dataset": { + "학습 데이터": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. roberta-large와 비교했을 때, 절반의 학습 데이터로 학습된 deberta 모델은 광범위한 nlp 작업에서 일관되게 더 나은 성능을 보여주며, mnli에서 +0.9%(90.2% vs 91.1%), squ" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(nlp) 작업의 성능을 크게 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" + }, + "텐서": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "deberta 모델의 텐서플로 2.0 구현은 kamalkraj가 기여했습니다. 원본 코드는 이곳에서 확인하실 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체" + } + }, + "baseline": { + "베이스라인": { + "line": 30, + "endLine": 32, + "excerpt": "erta v2는 superglue 단일 모델 제출에 사용된 1.5b 모델을 포함하며, 인간 기준점(베이스라인) 89.8점 대비 89.9점을 달성했습니다. 저자의 블로그에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "vocabulary) v2에서는 학습 데이터로부터 구축된 128k 크기의 새로운 어휘를 사용하도록 토크나이저가 변경되었습니다. gpt2 기반 토크나이저 대신, 이제는 센텐스피스 기반 토크나이저를 사용합니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "어휘(vocabulary) v2에서는 학습 데이터로부터 구축된 128k 크기의 새로운 어휘를 사용하도록 토크나이저가 변경되었습니다. gpt2 기반 토크나이저" + } + }, + "convolution": { + "합성곱": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델은 입력 토큰들의 지역적 의존성을 더 잘 학습하기 위해 첫 번째 트랜스포머 층과 함께 추가적인 합성곱 층을 사용합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": " 인코딩] deberta-v2 모델은 입력 토큰들의 지역적 의존성을 더 잘 학습하기 위해 첫 번째 트랜스포머 층과 함께 추가적인 합성곱 층을 사용합니다." + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": " 투영 행렬과 내용 투영 행렬 공유 이전 실험들을 기반으로, 이는 성능에 영향을 주지 않으면서 매개변수를 절약할 수 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "위치 투영 행렬과 내용 투영 행렬 공유 이전 실험들을 기반으로, 이는 성능에 영향을 주지 않으면서 매개변수를 절약할 수 있습니다." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트 분류 작업 가이드" + } + }, + "token classification": { + "토큰 분류": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "토큰 분류 작업 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{ + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "현재 구현은 \"기본적인\" 어텐션 계산을 사용합니다. 따라서 실제 multi-head latent attention (mla) 가 아닙니다." + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "로 모델을 자동으로 실행할 수 있으며, 8개의 h100으로 구성된 2개 노드면 충분할 것입니다!" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "로 모델을 자동으로 실행할 수 있으며, 8개의 h100으로 구성된 2개 노드면 충분할 것입니다!" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/electra.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/electra.md", + "blobSha": "169ce388770aca60ce3f399084668707da275e6b", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/electra.md", + "counts": { + "generative model": { + "생성 모델": 9 + }, + "language model": { + "언어 모델": 7 + }, + "model": { + "모델": 37 + }, + "pre-training": { + "사전학습": 6 + }, + "token": { + "토큰": 16 + }, + "training": { + "학습": 16, + "훈련": 2 + }, + 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"excerpt": " 그럴듯한 대안 토큰으로 손상시킵니다. 그리고 나서, 모델이 손상된 토큰의 원래 토큰을 예측하도록 훈련시키는 대신, 판별 모델을 각각의 토큰이 생성 모델의 샘플로 손상되었는지 아닌지 학습합니다. 실험들은 통해 이 새로운 사전학습 방식은 마스킹된 일부 토큰" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 28, + "endLine": 29, + "excerpt": "tors rather than generators 논문에서 제안되었습니다. electra는 두가지 트랜스포머 모델인 생성 모델과 판별 모델을 학습시키는 새로운 사전학습 접근법입니다. 생성 모델의 역할은 시퀀스에 있는 토큰을 대체하는 것이며 마스킹된 언어 모델로 학습" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 많은 계산 자원을 사용한 gpt보다 glue 자연어 이해 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 대규모 환경에서도 유효하며 더 적은 연산량으로 roberta와 xlnet과 비슷한 성능을 낼 수 있으며, 동일한 연산량을" + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "으로 소개된 방식이 같은 모델 크기, 데이터, 연산량을 가진 bert모델로 학습한 결과를 압도하는 문맥 표현 학습을 할 수 있다는 것을 확인했습니다. 특히 작은 모델에서 성능 향상이 두드러지며, 예를 들어 gpu 한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 " + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "계산 자원을 사용한 gpt보다 glue 자연어 이해 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 대규모 환경에서도 유효하며 더 적은 연산량으로 roberta와 xlnet과 비슷한 성능을 낼 수 있으며, 동일한 연산량을 가질 경우 이들의 성능을 능가합니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "생성 모델의 그럴듯한 대안 토큰으로 손상시킵니다. 그리고 나서, 모델이 손상된 토큰의 원래 토큰을 예측하도록 훈련시키는 대신, 판별 모델을 각각의 토큰이 생성 모델의 샘플로 손상되었는지 아닌지 학습합니다. 실험들은 통해 이 새로운 사전학습 방식은 마스킹된" + } + }, + "representation learning": { + "표현 학습": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "소개된 방식이 같은 모델 크기, 데이터, 연산량을 가진 bert모델로 학습한 결과를 압도하는 문맥 표현 학습을 할 수 있다는 것을 확인했습니다. 특히 작은 모델에서 성능 향상이 두드러지며, 예를 들어 gpu 한 대로 4일간 학습한 모델이 30배 더 많은 계산 " + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "electra는 사전학습 방법으로 기본 모델인 bert의 구조와 거의 차이가 없습니다. 유일한 차이는 임베딩 크기와 히든 크기를 구분했다는 점입니다. 임베딩 크기는 일반적으로 더 작고, 히든 크기는 더 큽니다. 임" + }, + "아키텍처": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "points는 생성 모델과 판별 모델을 포함합니다. 변환 스크립트에서는 사용자가 어떤 모델을 어떤 아키텍처로 내보낼지 명시해야 합니다. 일단 hugging face 포맷으로 변환되면, 이 체크포인트들은 모든 electra 모델에서 불러올 수 있습니다. 즉, " + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "ectra는 사전학습 방법으로 기본 모델인 bert의 구조와 거의 차이가 없습니다. 유일한 차이는 임베딩 크기와 히든 크기를 구분했다는 점입니다. 임베딩 크기는 일반적으로 더 작고, 히든 크기는 더 큽니다. 임베딩에서 임베딩 크기를 히든 크기로 변환하기 위" + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": ", 히든 크기는 더 큽니다. 임베딩에서 임베딩 크기를 히든 크기로 변환하기 위해 추가로 선형 변환 층이 사용됩니다. 임베딩 크기와 히든 크기가 동일할 경우에는 이 선형 변환 층이 필요하지 않습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "을 어떤 아키텍처로 내보낼지 명시해야 합니다. 일단 hugging face 포맷으로 변환되면, 이 체크포인트들은 모든 electra 모델에서 불러올 수 있습니다. 즉, 판별 모델은 [" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "]모델에 불러올 수 있다는 의미입니다. (단, 생성 모델에는 분류 헤드가 존재하지 않기 때문에, 해당 부분은 무작위로 초기화됩니다.)" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "]모델에 불러올 수 있다는 의미입니다. (단, 생성 모델에는 분류 헤드가 존재하지 않기 때문에, 해당 부분은 무작위로 초기화됩니다.)" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "있다는 의미입니다. 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시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + }, + "이용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "ive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델을 초기화하는 데 이용됩니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "]은 사전 학습된 자동 인코딩(autoencoding) 모델을 인코더로, 사전 학습된 자가 회귀(autoregressive) 모델을 디코더로 활용하여 시퀀스-투-시퀀스" + }, + "훈련": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "훈련에 대한 자세한 내용은 colab 노트북을 참조하세요." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "사전 학습된 체크포인트를 활용해 시퀀스-투-시퀀스 모델을 초기화하는 것이 시퀀스 생성(sequence generation) 작업에 효과적이라는 점이 sascha rothe, " + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "]이 학습/미세 조정된 후에는 다른 모델과 마찬가지로 저장/불러오기가 가능합니다. 자세한 사용법은 예제를 참고하세요." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 아키텍처의 한 가지 응용 사례는 두 개의 사전 학습된 [" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "퀀스-투-시퀀스 디코더 모델을 디코더로 사용할 수 있습니다. 디코더로 선택한 아키텍처에 따라 교차 어텐션(cross-attention) 레이어가 무작위로 초기화될 수 있습니다. 사전 학습된 인코더와 디코더 체크포인트를 이용해 [" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": " 사용할 수 있습니다. 디코더로 선택한 아키텍처에 따라 교차 어텐션(cross-attention) 레이어가 무작위로 초기화될 수 있습니다. 사전 학습된 인코더와 디코더 체크포인트를 이용해 [" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "체크포인트 불러오기 및 추론하기" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 105, + "endLine": 106, + "excerpt": "코더-디코더 모델과 유사한 방식으로 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다. 보시다시피, 손실(loss)을 계산하려면 단 2개의 입력만 필요합니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/esm.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/esm.md", + "blobSha": "4fde962d2d94c2c755d5b5851a57b3e160cd6d23", + "eligible": true, + 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"endLine": 29, + "excerpt": "인공지능 분야에서는 대규모의 데이터와 모델 용량을 갖춘 비지도 학습의 조합이 표현 학습과 통계적 생성에서 주요한 발전을 이끌어냈습니다. 생명 과학에서는 시퀀싱 기술의 성장이 예상되며, 자연 시퀀스 다양성에 대한 전례 없" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "research 팀에서 제공하는 transformer 단백질 언어 모델에 대한 코드와 사전 훈련된 가중치를 제공합니다. 여기에는 최첨단인 esmfold와 esm-2, 그리고 이전에 공개된 esm-1b와 esm-1v가 포함됩니다. transformer 단백질" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "esm-2는 다양한 구조 예측 작업에서 테스트된 모든 단일 시퀀스 단백질 언어 모델을 능가하며, 원자 수준의 구조 예측을 가능하게 합니다. 이 모델은 zeming lin, ha" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "esm-2는 다양한 구조 예측 작업에서 테스트된 모든 단일 시퀀스 단백질 언어 모델을 능가하며, 원자 수준의 구조 예측을 가능하게 합니다. 이 모델은 zeming lin, halil" + }, + "추론": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "phafold2와 달리, 이는 대형 사전 훈련된 단백질 언어 모델 스템의 토큰 임베딩에 의존하며, 추론 시 다중 시퀀스 정렬(msa) 단계를 수행하지 않습니다. 이는 esmfold 체크포인트가 완전히 \"독립적\"이며, 예측을 위해 알려진 단백질 시퀀스와 구" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 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"excerpt": ". 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 크기의 오픈 모델을 능가하며, 우리는 모델 개발에 대한 상" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 연구는 언어 이해, 추론 및 안전성에 대한 학술 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "이 연구는 언어 이해, 추론 및 안전성에 대한 학술 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 새로운 오픈 언어 모델 계열인 gemma를 소개합니다. 우리는 두 가지 크기(20억 및 70억 매개변수)의 모델을 출시하며, 사전 학습된 체크포인트와 미세 조정된 체크포인트를 모두 제공합니다. gemma는 18개의 텍스트 기반 작업 중 11개에서 유사한 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma2.md", + 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"endLine": 192, + "excerpt": "를 설정하여 이미지를 여러 개의 작은 패치로 자르고 기본 이미지 임베딩과 이어 붙입니다. 더 빠른 추론을 위해 팬과 스캔을 비활성화할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/gemma3n.md", + "blobSha": "451e672b1924d95cdfef47114174f2b2af4cf0c8", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/gemma3n.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 6 + }, + "attention": { + "어텐션": 3 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 2 + }, + "augmentation": { + "증강": 1 + }, + "batch": { + "배치": 3 + }, + "context": { + "컨텍스트": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 2 + }, + "KV cache": { + "KV 캐시": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 4 + }, + "modality": { + "모달리티": 2 + }, + "multimodal model": { + "멀티모달 모델": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + 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해결책은 개방형 개념 일반화를 위해 폐쇄형 탐지기에 언어를 도입하는 것입니다. 언어와 비전 모달리티를 효과적으로 융합하기 위해, 폐쇄형 탐지기를 개념적으로 세 단계로 나누어 특성 강화기, 언어 기반 쿼리 선택, 교차 모달리티 융합을 위한 교차 모달리티" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "o는 coco 탐지 제로샷 전이 벤치마크에서 52.5 ap(average precision, 평균 정밀도)를 달성했습니다. 즉, coco의 학습 데이터 없이도 이러한 성과를 얻었습니다. 평균 26.1 ap로 odinw 제로샷 벤치마크에서 새로운 기록을 세웠" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 효과적으로 융합하기 위해, 폐쇄형 탐지기를 개념적으로 세 단계로 나누어 특성 강화기, 언어 기반 쿼리 선택, 교차 모달리티 융합을 위한 교차 모달리티 디코더를 포함하는 긴밀한 융합 솔루션을 제안합니다. 이전 연구들이 주로 새로운 카테고리에 대한 개방형 " + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "본 논문에서는 트랜스포머 기반 탐지기 dino를 기반 사전 학습과 결합하여 grounding dino라는 개방형 객체 탐지기를 제시합니다. 이는 카테고리 이름이나 참조 표현 등의 사용자 입력으로 임의의 객체를 탐지할" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "본 논문에서는 트랜스포머 기반 탐지기 dino를 기반 사전 학습과 결합하여 grounding dino라는 개방형 객체 탐지기를 제시합니다. 이는 카테고리 이름이나 참조 표현 등" + } + }, + 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"되었습니다. 각 jamba 블록은 어텐션 레이어 또는 mamba 레이어 중 하나와 그 뒤를 잇는 다층 퍼셉트론(mlp)으로 구성되어 있습니다. transformer 레이어는 8개의 레이어 중 하나의 비율로 주기적으로 배치됩니다. 또한 모델 용량을 확장하" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모든 원본 jamba 체크포인트는 ai21 조직에서 확인할 수 있습니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를 참고하세요." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄여줍니다. 사용할 수 있는 다양한 양자화 백엔드에 대해서는 quantization를 참고하세" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "최적화된 mamba 커널 없이 mamba를 사용하면 지연 시간이 크게 증가하므로 권장되지 않습니다. 그래도 커널 없이 mamba를 사용하고자 한다면 [" + } + } + }, + "countedAt": 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"아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "은 특히 임베디드 soc cpu에 최적화되어 있어, 클라우드 연결에 의존하지 않고 빠르고 로컬화된 추론이 필요한 장치에 이상적입니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은" + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은 합성곱은 특히 임베" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "아키텍처는 게이트가 있는 짧은 합성곱 블록과 qk 레이어 정규화가 적용된 그룹 쿼리 어텐션 블록으로 구성됩니다. 이 설계는 선형 연산이 입력 의존적인 게이트에 의해 조절되는 동적 시스템 개념에서 비롯되었습니다. 짧은" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "딩 및 프리필 성능을 달성하면서도, 지식, 수학, 지시 사항 따르기, 다국어 작업 전반에서 우수한 벤치마크 성능을 유지하는 모델이 탄생했습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "lfm2는 제한된 속도와 메모리 환경에서 품질을 최대화되도록 설계되었습니다. 이는 퀄컴 스냅드래곤 프로세서에서 실제 최대 메모리 사용량과 추론 속도를 측정하여, 임베디드 하드웨어에서의 실제" + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "도를 측정하여, 임베디드 하드웨어에서의 실제 성능에 맞게 모델을 최적화하기 위한 체계적인 아키텍처 탐색을 통해 달성되었습니다. 그 결과, 비슷한 크기의 모델에 비해 2배 빠른 디코딩 및 프리필 성능을 달성하면서도, 지식, 수학, 지시 사항 따르기, 다국어" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama.md", + "blobSha": "9203ce8f3a92df26fc7417df74eb0ce07e93a288", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": 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thibaut lavril, gautier izacard, xavier martinet, marie-anne lachaux," + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "foundation language models에서 소개되었습니다. 이 모델은 7b에서 65b개의 파라미터까지 다양한 크기의 기초 언어 모델을 모아놓은 것입니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (175b)를 능가하며, llama-65b는 최고 수준의 모델인 chinchilla-70b와 palm-540b에 버금가는 성능을 보입니다" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (175b)를 능가하며" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마크에서 gpt-3 (17" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "lama는 7b에서 65b개의 파라미터 수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "서 65b개의 파라미터 수를 가진 기초 언어 모델의 모음입니다. 우리는 수조 개의 토큰으로 모델을 훈련시켰고, 공개적으로 이용 가능한 데이터셋만을 사용하여 최고 수준의 모델을 훈련시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, llama-13b 모델은 대부분의 벤치마" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "llama 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "llama 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "변환을 하였다면 모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "로 전부 로드할 수 있을 만큼의 충분한 cpu ram이 필요합니다. (가장 큰 버전의 모델이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트는 모델의 각 가중치의 일부를 포함하고 있기 때문에 모든 체크포인트를 ram에 로드해야 합니다) 65b 모델의 경우, " + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "스크립트를 실행하기 위해서는 모델을 float16 정밀도로 전부 로드할 수 있을 만큼의 충분한 cpu ram이 필요합니다. (가장 큰 버전의 모델이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트는 모델의 " + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "크나이저는 sentencepiece를 기반으로 하는 bpe 모델입니다. sentencepiece의 특징 중 하나는 시퀀스를 디코딩할 때 첫 토큰이 단어의 시작이라면 (예를 들어 \"banana\"), 토크나이저는 문자열 앞에 공백을 추가하지 않는다는 것입니다" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "llama2: llama2는 구조적인 몇 가지 수정(grouped query attention)을 통해 개선된 버전이며, 2조 개의 토큰으로 사전 훈련이 되어 있습니다. llama2에 " + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "지 수정(grouped query attention)을 통해 개선된 버전이며, 2조 개의 토큰으로 사전 훈련이 되어 있습니다. llama2에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참고하세요." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "llama 모델을 텍스트 분류 작업에 적용하기 위한 프롬프트 튜닝 방법에 대한 노트북 🌎" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "llama 모델을 텍스트 분류 작업에 적용하기 위한 프롬프트 튜닝 방법에 대한 노트북 🌎" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "제한된 메모리를 가진 gpu에서 xturing 라이브러리를 사용하여 llama 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 노트북 🌎" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "⚡️ 추론" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama2.md", + "blobSha": "cea3df4f7014d752f328fa5c31aed82ddde75d54", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/llama2.md", + "counts": { + "checkpoint": { + "체크포인트": 8 + }, + "feature": { + "변수": 1, + "특징": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 11 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "model": { + "모델": 29 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1, + "파라미터": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "training": { + "훈련": 5 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "weight": { + "가중치": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 3 + }, + "modality": { + "양식": 2 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 2 + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": 1 + }, + "logit": { + "로짓": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 3 + }, + "token": { + "토큰": 5 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 3 + }, + "precision": { + "정밀도": 2 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 2 + }, + "quantization": { + "양자화": 2 + } + }, + "evidence": { + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "fine-tuned chat models에서 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + "특징": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "토크나이저는 sentencepiece를 기반으로 한 bpe 모델입니다. sentencepiece의 특징 중 하나는 시퀀스를 디코딩할 때 첫 번째 토큰이 단어의 시작이면 (예: \"banana\") 토크나이저는 문자열 앞에 접두사 공간을 추가하지 않는 것입니다" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "on and fine-tuned chat models에서 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "llama2 모델은 hugo touvron, louis martin, kevin stone, peter albert, amjad almahairi, ya1smine ba" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 제안되었습니다. 채팅 어플리케이션에 맞게 미세 조정된 체크포인트를 포함된 7b에서 70b 범위의 매개변수를 가진 기초 언어 모델 모음입니다!" + }, + "파라미터": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "불리는 미세 조정된 llms은 대화 사용 사례에 최적화되었습니다. 우리의 모델은 테스트한 대부분의 벤치마크에서 오픈 소스 채팅 모델보다 성능이 뛰어나며, 유용성과 안전성에 대한 인적 평가를 바탕으로 비공개 소스 모델을 대체할 수 있는 적절한 대안이 될 수 있" + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대화 사용 사례에 최적화되었습니다. " + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 연구에서 우리는 70억에서 700억 파라미터의 범위에서 사전 훈련 및 미세 조정된 대규모 언어 모델(llms)의 모음인 llama 2를 개발 및 공개합니다. llama 2-chat라고 불리는 미세 조정된 llms은 대" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "을 사용하여 훈련되었지만, 원래 추론은" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "온라인 가중치의" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "llama2 모델의 가중치는 이 양식을 작성하여 얻을 수 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "아키텍처는 처음 버전의 llama와 매우 유사하며, 이 논문의 내용에 따라 grouped query attention (gqa)이 추가되었습니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 1과 다른 값으로 설정하면 더 정확하지만 느린 선형 레이어 계산이 활성화되어 원본 로짓과 더 잘 일치하게 됩니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "을 사용하는데, 이는 패딩 토큰이 없음을 의미합니다. 동일한 로직을 사용할 수 없으므로" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "을 사용하는데, 이는 패딩 토큰이 없음을 의미합니다. 동일한 로직을 사용할 수 없으므로" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "를 사용하여 패딩 토큰을 추가하고 이에 따라 토큰 임베딩 크기를 조정해야 합니다. 또한" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "변환 후 모델과 토크나이저는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "스크립트를 실행하려면 모델을 float16 정밀도로 전부 호스트할 수 있을 만큼 충분한 cpu ram이 필요합니다 (가장 큰 버전이 여러 체크포인트로 제공되더라도 각 체크포인트는 모델 가중치의 일부만을" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "lama-v2-7b-guanaco\" 모델을 4-bit qlora로 미세 조정하고 pdf에서 q&a 데이터셋을 생성하는 방법에 대한 노트북입니다. 🌎" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리의 gptq를 사용하여 llama 2 모델을 양자화하는 방법에 대한 노트북입니다. 🌎" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama3.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama3.md", + "blobSha": "8cbd9cde9b66cc1cf5d064ca87b5de945f3930f7", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/llama3.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 20 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 3 + }, + "feature": { + "변수": 1, + "특징": 1, + "능력": 1, + "기능": 1 + }, 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오픈 소스 모델이라고" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "오늘, 광범위한 사용을 위해 이용 가능한 라마의 차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 " + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤" + }, + "특징": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 " + }, + "능력": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하며, " + }, + "기능": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하며, 우리는 라마3를 커뮤니" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, " + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 능력을 포함한 새로운 기능을 제공합니다. 우리는 이것들이 단연코 해당 클래스에서 최고의 오픈 소스 모델이라고 믿습니다. 오랜 개방적 접근 방식을 지지하" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의 성능을 보여주며, 개선된 추론 " + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "의 차세대 모델인 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 메타 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 라마3의 첫 두 모델을 공유하게 되어 기쁩니다. 이번 출시는 8b와 70b 매개변수를 가진 사전 훈련 및 지시 미세 조정된 언어 모델을 특징으로 하며, 광범위한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 라마의 이 차세대 모델은 다양한 산업 벤치마크에서 최첨단의" + }, + "학습": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도(automatic mixed-precision) 학습을 사용하세요." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 37, + "endLine": 38, + "excerpt": "라마3 모델의 모든 체크포인트는 이곳에서 확인하세요. 원본 코드는 이곳에서 확인할 수 있습니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때, 온라인 가중치의" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "를 사용하여 모델을 초기화할 때, 온라인 가중치의" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "아키텍처는 라마2와 정확히 같습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "모델입니다. tiktoken 기반 토크나이저가 sebtencepiece 기반 방식과 다른점은 입력 토큰이 vocab에 이미 존재할 때 bpe 병합 룰을 무시하고 싱글 토큰으로 토크나이징한다는 점에서 가장 큰 차이를 보입니다. 자세히 말하면" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "토크나이저는 tiktoken (sentencepiece 구현에 기반한 라마2 와는 다르게)에 기반한 bpe 모델입니다. tiktoken 기반 토크나이저가 sebt" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "기본 모델은 패딩 토큰이 없다는 것을 의미하는" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "를 사용하여 토큰을 추가하고 임베딩 크기도 확실히 조정해야 합니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "레이어는" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "이 스크립트를 실행시키려면 모델 전체를 float16 정밀도로 호스팅할 수 있는 충분한 메인메모리가 필요하다는 점을 유의하세요. 가장 큰 버전이 여러 체크포인트로 나뉘어 있더라도, 각 체크포인트가 모델의 가중치 " + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 통해서 플래시 어텐션2를 사용할 때," + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "를 전달하지 말고 자동 혼합 정밀도(automatic mixed-precision) 학습을 사용하세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/llama4.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/llama4.md", + "blobSha": "0272de22341aef09b1f3e1fb3a8be7a9ed0a5577", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/llama4.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 15 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "feature": { + "변수": 5, + "속성": 2, + "함수": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 5 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 1 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 6 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 2 + }, + "context": { + "컨텍스트": 3 + }, + "attention": { + "주의": 2, + "어텐션": 5 + }, + "tensor": { + "텐서": 4 + }, + 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매개변수 중 17b 활성 매개변수를 갖는 고성능 llama 4 maverick" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": "두 모델 모두 네이티브 멀티모달을 위한 초기 융합(early fusion)을 활용하여 텍스트와 이미지 입력을 처리할 수 있습니다. maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": " 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": " 있습니다. maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 34, + "endLine": 36, + "excerpt": ". maverick과 scout 모두 200개 언어를 포함하는 데이터에서 최대 40조개의 토큰으로 훈련되었습니다. (아랍어, 스페인어, 독일어, 힌디어를 포함한 12개 언어에 대한 특정 미세 조정 지원 포함)" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 38, + "endLine": 39, + "excerpt": "ma 4 scout을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계했습니다. scout은 4비트 또는 8비트 양자화를 적용하면 단일 서버급 gpu에서도 실시간으로 실행할 수 있습니다. 반면, 더 대규모인 llama 4 maverick은 고성능 연산을 위해 bf16과 " + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "모든 원본 llama 체크포인트는 hugging face meta-llama 페이지에서 확인하실 수 있습니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "]로 생성하는 방법을 보여줍니다. 또한 일부 llama 4 변형이 최대 1천만 토큰의 컨텍스트 길이를 갖기 때문에, 매우 긴 컨텍스트 생성을 활성화하기 위해 올바른 속성을 토글하는 방법을 보여주는 예시도 추가했습니다." + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "주의: 아래 예시는" + }, + "어텐션": { + "line": 248, + "endLine": 248, + "excerpt": "어텐션 방법" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "와 flex-attention을 모두 사용합니다. 이 예시를 텐서 병렬 모드로 실행하려면" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 252, + "endLine": 253, + "excerpt": "사용을 권장합니다. 어텐션 메커니즘 전환은 모델을 초기화할 때 이루어집니다:" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 313, + "endLine": 314, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 바꿔 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대해서는 양자화 개요를 참조하세요. 현재는 fbgemm과 llm-compres" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 313, + "endLine": 314, + "excerpt": "양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 바꿔 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 양자화 백엔드에 대해서는 양자화 개요를 참조하세요. 현재는 fbgemm과 l" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 383, + "endLine": 385, + "excerpt": "를 통해 cpu 메모리가 충분한 한 더 작은 머신에서도 모델을 로드할 수 있습니다. 다만 통신 오버헤드로 인해 추론 속도가 느려질 수 있습니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 383, + "endLine": 385, + "excerpt": "pu 오프로딩을 활성화하면, gpu 메모리가 부족할 때 모델이 구성 요소를 cpu로 이동시킵니다. 추론 시 다양한 구성 요소들이 gpu와 cpu 간에 동적으로 로드되고 언로드됩니다. 이를 통해 cpu 메모리가 충분한 한 더 작은 머신에서도 모델을 로드할 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba.md": { + "source": "transformers", + "path": 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+ "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바(mamba) 모델은 albert gu, tri dao가 제안한 맘바: 선택적 상태 공간을 이용한 선형 시간 시퀀스 모델링라는 논문에서 소개 되었습니다." + }, + "활용": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "현재 구현은 원본 cuda커널을 활용합니다: 맘바를 위한 플래시 어텐션의 역할을 하는 것은" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바(mamba) 모델은 albert gu, tri dao가 제안한 맘바: 선택적 상태 공간을 이용한 선형 시간 시퀀스 모델링라는 논문에서 소개 되었습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "을 기반으로 한 새로운 패러다임 아키텍처입니다. 직관적인 이해를 얻고 싶다면 이곳을 참고 하세요." + }, + "구조": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-time) 아키텍처가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비효율성을 해결하기 위" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-t" + } + }, + "backbone": { + "백본": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 확장성을 누리며, 백만 길이 시퀀스까지 실제 데이터에서 성능이 향상됩니다. 일반적인 시퀀스 모델 백본으로서 맘바는 언어, 오디오, 유전체학과 같은 여러 양식에서 최첨단 성능을 달성합니다. 언어 모델링에서 우리의 맘바-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를" + } + }, + "convolution": { + "컨볼루션": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간(subquadratic-time) 아키텍처가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비" + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "현재 딥러닝에서 흥미로운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 " + }, + "함수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선" + }, + "특징": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "간 모델의 발전 선상에 있으며, 플래시어텐션의 정신을 따르는 효율적인 하드웨어 인식 설계와 구현을 특징으로 합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "중요한 양식에서는 어텐션만큼 성능을 내지 못했습니다. 우리는 이러한 모델의 주요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete mod" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 모델 백본으로서 맘바는 언어, 오디오, 유전체학과 같은 여러 양식에서 최첨단 성능을 달성합니다. 언어 모델링에서 우리의 맘바-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "가 긴 시퀀스에 대한 트랜스포머의 계산 비효율성을 해결하기 위해 개발되었지만, 언어와 같은 중요한 양식에서는 어텐션만큼 성능을 내지 못했습니다. 우리는 이러한 모델의 주요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫" + }, + "모달리티": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선택적으로 전파하거나 잊을 수 있게 " + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "리즘을 설계했습니다. 우리는 이러한 선택적 ssm을 어텐션이나 mlp 블록도 없는 단순화된 종단간 신경망 아키텍처인 맘바에 통합시켰습니다. 맘바는 빠른 추론(트랜스포머보다 5배 높은 처리량)과 시퀀스 길이에 대한 선형 확장성을 누리며, 백만 길이 시퀀스까지" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "요 약점이 내용 기반 추론을 수행하지 못한다는 점임을 알고 몇 가지를 개선했습니다. 첫째, ssm 매개변수를 입력의 함수로 만드는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 " + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "-3b 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서 성능을 나타납니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 것만으로도 이산 모달리티(discrete modalities)의 약점을 해결할 수 있어, 현재 토큰에 따라 시퀀스 길이 차원을 따라 정보를 선택적으로 전파하거나 잊을 수 있게 합니다. 둘째, 이러한 변경으로 효율적인 컨볼루션을 사용할 수 없게 되었지만" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": " 모델은 같은 크기의 트랜스포머를 능가하고 두 배 크기의 트랜스포머와 맞먹는 성능을 보이며, 사전 훈련과 다운스트림 평가 모두에서 성능을 나타납니다." + }, + "학습": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "느린 버전은 학습에서 아주 안정적이진 않습니다. 빠른 버전은" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "현재 딥러닝에서 흥미로운 응용 프로그램을 구동하는 대부분의 기초 모델들은 거의 보편적으로 트랜스포머 아키텍처와 그 핵심 어텐션 모듈을 기반으로 합니다. 선형 어텐션, 게이트된 컨볼루션과 순환 모델, 구조화된 상태 공간 모델(ssm) 등 많은 준이차시간" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "레이어와 동등한" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "두 가지 구현이 공존합니다: 하나는 최적화되어 빠른 cuda커널을 사용하고, 다른 하나는 단순하지만 모든 장치에서 실행할 수 있습니다!" + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "peft 파인튜닝" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/mamba2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mamba2.md", + "blobSha": "04ef4d070b87b99019f460ee36144e81cd4eab89", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/mamba2.md", + "counts": { + "architecture": { + "구조": 2, + "아키텍처": 3 + }, + "model": { + "모델": 10 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 4 + }, + "attention": { + "어텐션": 2 + }, + "deep learning": { + "딥러닝": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 1, + "텐서": 1 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 3 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 2 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 4 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 1 + } + }, + "evidence": { + "architecture": { + "구조": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델로, 단순화된 아키텍" + }, + "아키텍처": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델로, 단순화된 아키텍처에서 더 나은 성능을 보입니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 " + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "맘바2 모델은 tri dao, albert gu가 제안한 트랜스포머는 ssm이다: 구조화된 상태 공간 이중성을 통한 일반화된 모델과 효율적인 알고리즘라는 논문에서 소개되었습니다. 맘바2는 맘바1과 유사한 상태 공간 모델" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "emiseparable) 행렬 중 연구가 잘 이루어진 클래스의 다양한 분해를 통해 연결된 ssm과 어텐션 변형 사이의 풍부한 이론적 연결 프레임워크를 개발했습니다. 상태 공간 이중성(ssd) 프레임워크를 통해 맘바1의 선택적 ssm을 개선한 새로운 아키텍처" + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "트랜스포머는 언어 모델링에서 딥러닝 성공의 주요 아키텍처였지만, 맘바와 같은 상태 공간 모델(ssm)이 최근 소규모 혹은 중간 규모에서 트랜스포머와 대등하거나 더 나은 성능을 보이는 것으" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "트랜스포머는 언어 모델링에서 딥러닝 성공의 주요 아키텍처였지만, 맘바와 같은 상태 공간 모델(ssm)이 최근 소규모 혹은 중간 규모에서 트랜스포머와 대등하거나 더 나은 성능을" + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "로 매우 밀접하게 연관되어 있음을 파악했습니다. 그리고 구조화된 준분리(semiseparable) 행렬 중 연구가 잘 이루어진 클래스의 다양한 분해를 통해 연결된 ssm과 어텐션 변형 사이의 풍부한 이론적 연결 프레임워크를 개발했습니다. 상태 공간 이중성" + }, + "텐서": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 또는 torch forward가 제공하는 결과가 약간 다를 것으로 예상됩니다. ssm 알고리즘은 텐서 수축에 크게 의존하는데, 이는 matmul과 동등하지만 연산 순서가 약간 다르며, 이로 인해 더 작은 정밀도에서 차이가 더 커집니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "로 출시되었는데, 이는 어텐션 기반 모델의 kv 헤드 수와 유사하다고 판단 가능합니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "는 환경에서 cuda 커널을 찾으면 이를 사용하며, prefill에서는 더 느립니다. 즉, 높은 cpu 오버헤드로 인해 \"웜업 실행\"이 필요하기 때문입니다. 관" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "는 환경에서 cuda 커널을 찾으면 이를 사용하며, prefill에서는 더 느립니다. 즉, 높은 cpu 오버헤드로 인해 \"웜업 실행\"이 필요하기 때문입니다. 관련 내용은 이곳과 " + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "구현이 3~4배 빠릅니다. 또한, 이 모델에는 위치 임베딩이 없지만" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "와 배치 생성의 경우 두 곳에서 은닉 상태(hidden state)를 마스킹하는 특정 로직이 있습니다. 관련 내용은 이곳을 참고하세요." + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "와 배치 생성의 경우 두 곳에서 은닉 상태(hidden state)를 마스킹하는 특정 로직이 있습니다. 관련 내용은 이곳을 참고하세요." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "에 크게 의존하는데, 이는 matmul과 동등하지만 연산 순서가 약간 다르며, 이로 인해 더 작은 정밀도에서 차이가 더 커집니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "또 다른 참고사항으로, 패딩 토큰에 해당하는 은닉 상태(hidden state)의 종료는 두 곳에서 이루어지며 주로 왼쪽 패딩으로 테스트되었습니다. 오른쪽 패딩은 노이즈를 전파하므" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "또 다른 참고사항으로, 패딩 토큰에 해당하는 은닉 상태(hidden state)의 종료는 두 곳에서 이루어지며 주로 왼쪽 패딩으로 테스트되었습니다. 오른쪽 패딩은 노이즈를 전파하므로 만" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "이곳은 미세조정을 위한 초안 스크립트입니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/marian.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/marian.md", + "blobSha": "a0701b6cfcaa004dd99eadc9026bf8efd4d3a2b5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/marian.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 32 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + }, + "training": { + "학습": 3 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 2 + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 3 + }, + "feature": { + "함수": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": 2 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "bart와 동일한 모델을 사용하는 번역 모델 프레임워크입니다. 번역 결과는 각 모델 카드의 테스트 세트와 유사하지만, 정확히 일치하지는 않을 수 있습니다. 이 모델은 sshl" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델들은 jörg tiedemann에 의해 marian c++ 라이브러리를 이용하여 학습되었습니다. 이 라이브러리는 빠른 학습과 번역을 지원합니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델들은 jörg tiedemann에 의해 marian c++ 라이브러리를 이용하여 학습되었습니다. 이 라이브러리는 빠른 학습과 번역을 지원합니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "모든 모델은 6개 레이어로 이루어진 transformer 기반의 인코더-디코더 구조입니다. 각 모델의 성능은 모델 카드에 기입되어 있습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "bpe 전처리가 필요한 80개의 opus 모델은 지원되지 않습니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "정적 (사인 함수 기반) 위치 임베딩 사용 (" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "정적 (사인 함수 기반) 위치 임베딩 사용 (" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "임베딩 레이어 정규화 생략 (" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "임베딩 레이어 정규화 생략 (" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 44, + "endLine": 45, + "excerpt": "(해당 토큰 임베딩 값은 0)를 사용하여 시작합니다 (bart는" + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "marian 모델은 라이브러리의 다른 번역 모델들보다 크기가 작아 파인튜닝 실험과 통합 테스트에 유용합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 161, + "endLine": 161, + "excerpt": "언어 모델링 작업 가이드" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/mistral.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/mistral.md", + "blobSha": "74de49f5df791bf9ecf693922146033f05cc5a08", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/mistral.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 3 + }, + "model": { + "모델": 23 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1, + "구조": 1 + }, + "feature": { + "특징": 1, + "기능": 2 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 2 + }, + "attention": { + "어텐션": 16 + }, + "context": { + "컨텍스트": 1 + }, + "token": { + "토큰": 4 + }, + "training": { + "훈련": 2 + }, + "inference": { + "추론": 3, + "예측": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 2 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 4, + "미세조정": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1, + "활용": 1 + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 2 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 6 + }, + "parameter": { + "파라미터": 3 + }, + "direct preference optimization": { + "직접 선호 최적화": 1 + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": 1 + } + }, + "evidence": { + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 현존하는 언어 모델 중 크기 대비 가장 강력한 미스트랄7b를 출시하게 되어 자랑스럽습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 현존하는 언어 모델 중 크기 대비 가장 강력한 미스트랄7b를 출시하게 되어 자랑스럽습니다." + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "미스트랄-7b는 mistral.ai에서 출시한 첫 번째 대규모 언어 모델(llm)입니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "아키텍처 세부사항" + }, + "구조": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + }, + "기능": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "먼저, 슬라이딩 윈도우 어텐션 기능을 포함하는 플래시 어텐션2의 최신 버전을 설치해야 합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "미스트랄-7b는 다음과 같은 구조적 특징을 가진 디코더 전용 트랜스포머입니다:" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "슬라이딩 윈도우 어텐션: 8k 컨텍스트 길이와 고정 캐시 크기로 훈련되었으며, 이론상 128k 토큰의 어텐션 범위를 가집니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "gqa(grouped query attention): 더 빠른 추론이 가능하고 더 작은 크기의 캐시를 사용합니다." + }, + "예측": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "기본 모델인 미스트랄-7b-v0.1은 인터넷 규모의 데이터에서 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었습니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "바이트 폴백(byte-fallback) bpe 토크나이저: 문자들이 절대 어휘 목록 외의 토큰으로 매핑되지 않도록 보장합니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "바이트 폴백(byte-fallback) bpe 토크나이저: 문자들이 절대 어휘 목록 외의 토큰으로 매핑되지 않도록 보장합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "미스트랄 ai팀은 다음 3가지 체크포인트를 공개했습니다:" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "기본 모델인 미스트랄-7b-v0.1은 인터넷 규모의 데이터에서 다음 토큰을 예측하도록 사전 훈련되었습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "지시 조정 모델인 미스트랄-7b-instruct-v0.1은 지도 미세 조정(sft)과 직접 선호도 최적화(dpo)를 사용한 채팅에 최적화된 기본 모델입니다." + }, + "미세조정": { + "line": 181, + "endLine": 181, + "excerpt": "미스트랄-7b의 지도형 미세조정(sft)을 수행하는 데모 노트북은 이곳에서 확인할 수 있습니다. 🌎" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "플래시 어텐션을 이용한 미스트랄 속도향상" + }, + "활용": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "을 보여줍니다. 하지만 모델 내부에서 사용되는 어텐션 메커니즘의 더 빠른 구현인 플래시 어텐션2을 활용하면 모델의 속도를 크게 높일 수 있습니다." + } + }, + "reasoning trace": { + "추론 과정": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "위의 코드 스니펫들은 어떤 최적화 기법도 사용하지 않은 추론 과정을 보여줍니다. 하지만 모델 내부에서 사용되는 어텐션 메커니즘의 더 빠른 구현인 플래시 어텐션2을 활용하면 모델의 속도를 크게 높일 수 있습니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "이에 대한 자세한 내용은 플래시 어텐션 저장소의 공식 문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 모델을 반정밀도(예:" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "인 경우에만 배치 생성(batch generation)을 지원하며, 현재 토큰의 절대 위치를 사용해 위치 임베딩을 계산합니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 135, + "endLine": 135, + "excerpt": "에만 배치 생성(batch generation)을 지원하며, 현재 토큰의 절대 위치를 사용해 위치 임베딩을 계산합니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "양자화로 미스트랄 크기 줄이기" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 139, + "endLine": 139, + "excerpt": "미스트랄 모델은 70억 개의 파라미터를 가지고 있어, 절반의 정밀도(float16)로 약 14gb의 gpu ram이 필요합니다. 각 파라미터가 2바이트로 저장되기 때문입니다. 하지만 양자화" + } + }, + "direct preference optimization": { + "직접 선호 최적화": { + "line": 183, + "endLine": 183, + "excerpt": "ace의 정렬(alignment) 핸드북에는 미스트랄-7b를 사용한 지도형 미세 조정(sft) 및 직접 선호 최적화(dpo)를 수행하기 위한 스크립트와 레시피가 포함되어 있습니다. 여기에는 단일 gpu에서 qlora 및 다중 gpu를 사용한 전체 미세 조정을 위한 스" + } + }, + "causal language modeling": { + "인과적 언어 모델링": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "인과적 언어 모델링 작업 가이드" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/openai-gpt.md", + "blobSha": "9452561ca60f6ac83c3aaa46295414125970a25d", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/openai-gpt.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 8 + 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"line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "o book corpus와 같은 장기 의존성을 가진 대규모 말뭉치를 사용하여 언어 모델링으로 사전 학습된 인과적(단방향) 트랜스포머입니다." + }, + "훈련": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "scratch에서 codeparrot 🦜을 훈련하는 방법, 대규모 gpt-2 모델에 대한 블로그." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "와 같은 장기 의존성을 가진 대규모 말뭉치를 사용하여 언어 모델링으로 사전 학습된 인과적(단방향) 트랜스포머입니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "써 이러한 과제에서 큰 성과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이전 접근 방식과 달리, 우리는 모델 아키텍처에 최소한의 변화를 요구하면서 효과적인 전이를 달성하기 위해 미세 조정 중에 과제 인식 입력 변환(task-aware input transformatio" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "aware input transformation)을 사용합니다. 우리는 자연어 이해를 위한 다양한 벤치마크에서 우리의 접근 방식의 효과를 입증합니다. 우리의 general task-agnostic 모델은 각 과제에 특별히 설계된 아키텍처를 사용하는 판별적으로" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "자연어 이해는 텍스트 함의, 질문 응답, 의미 유사성 평가, 문서 분류와 같은 다양한 작업을 포함합니다. 비록 대규모의 레이블이 없는 텍스트 말뭉치가 풍부하기는 하지만, 이러한 특정 작업에 대한 학습을 위한 레이블된 데이터" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "없는 텍스트 말뭉치에 대한 언어 모델의 생성적 사전 학습을 수행하고, 각 특정 과제에 대한 판별적 미세 조정을 수행함으로써 이러한 과제에서 큰 성과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이전 접근 방식과 달리, 우리는 모델 아키텍처에 최소한의 변화를 요구하면서 효과" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "함의, 질문 응답, 의미 유사성 평가, 문서 분류와 같은 다양한 작업을 포함합니다. 비록 대규모의 레이블이 없는 텍스트 말뭉치가 풍부하기는 하지만, 이러한 특정 작업에 대한 학습을 위한 레이블된 데이터는 부족하여 판별적으로 학습된 모델이 적절하게 성능을 발" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "th transformer는 hugging face가 만든 웹 애플리케이션으로, 여러 모델의 생성 능력을 보여주며 그 중에는 gpt도 포함되어 있습니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "gpt는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 일반적으로 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 권장됩니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "gpt는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로 입력을 일반적으로 왼쪽보다는 오른쪽에 패딩하는 것이 권장됩니다." + } + }, + "causal language modeling": { + "인과 언어 모델링": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "gpt는 인과 언어 모델링(causal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "m) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "sal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 텍스트를" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "(causal language modeling, clm) 목표로 학습되었기 때문에 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 데 강력한 성능을 보여줍니다. 이를 활용하면 run_generation.py 예제 스크립트에서 볼 수 있듯이 gpt-2는 구문적으로 일관된 " + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "openai gpt 논문의 원래 토큰화 과정을 재현하려면" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "좋아하는 아티스트의 스타일로 가사를 생성하도록 gpt2를 미세 조정하는 방법에 대한 노트북. 🌎" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/paligemma.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/paligemma.md", + "blobSha": "9f5b48086855094ed1d0ad9e746c486760c60ef5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/paligemma.md", + "counts": { + "attention": { + "어텐션": 1 + }, + "feature": { + "특징": 1, + "기능": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 2 + }, + "model": { + "모델": 10 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 2 + }, + "token": { + "토큰": 3 + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 6 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "inference": { + "추론": 3 + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": 1 + }, + "question answering": { + "질문 답변": 1 + }, + "label": { + "레이블": 1 + }, + "dataset": { + 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추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 두 인코더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다." + } + }, + "vision-language model": { + "비전-언어 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "니다. paligemma는 siglip 비전 인코더와 gemma 언어 인코더로 구성된 3b 규모의 비전-언어 모델로, 두 인코더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 vit토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 " + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "48, 896x896의 3가지 해상도로 제공되며, 3개의 기본 모델과 55개의 다양한 작업에 대해 미세 조정된 버전, 그리고 2개의 혼합 모델이 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "paligemma 아키텍처" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "paligemma의 추론은 다음처럼 수행됩니다:" + } + }, + "image captioning": { + "이미지 캡셔닝": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": " 조정할 때 가장 잘 작동합니다. paligemma를 미세 조정할 수 있는 몇 가지 하위 작업에는 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 답변(vqa), 오브젝트 디텍션, 참조 표현 분할 및 문서 이해가 포함됩니다." + } + }, + "question answering": { + "질문 답변": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "동합니다. paligemma를 미세 조정할 수 있는 몇 가지 하위 작업에는 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 답변(vqa), 오브젝트 디텍션, 참조 표현 분할 및 문서 이해가 포함됩니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "모델에 필요한 이미지, 텍스트 및 선택적 레이블을 준비하는데" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "사용자 정의 데이터셋(영수증 이미지 -> json)에 대해 paligemma를 미세 조정하는 방법과 추론에 대한 데모 노트북은 이곳에서 찾을 수 있습니다. 🌎" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md": { + "source": "transformers", + "path": 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경량 시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼" + }, + "구조": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "를 보여주고, 정확도를 향상시키기 위해 경험적으로 검증된 구성 요소들을 도입합니다. 여기에는 계층 구조 및 채널 상관관계와 같은 시계열 특성을 명시적으로 모델링하기 위해 mlp-mixer 백본에 온라인 조정 헤드를 부착하는 새로운 설계 패러다임이 포함됩니" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + } + }, + "channel": { + "채널": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "처를 기반으로 한 경량 시계열 모델링 접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 " + }, + "특성": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "접근법입니다. 허깅페이스 구현에서는 patchtsmixer의 기능을 제공하여 패치, 채널, 숨겨진 특성 간의 경량 혼합을 쉽게 수행하여 효과적인 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 " + }, + "능력": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "메커니즘을 도입합니다. 이러한 경량 구성 요소들을 통합함으로써, 우리는 단순한 mlp 구조의 학습 능력을 크게 향상시켜 최소한의 컴퓨팅 사용으로 복잡한 트랜스포머 모델들을 능가하는 성능을 달성합니다. 더욱이, tsmixer의 모듈식 설계는 감독 학습과 마" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": " 다변량 시계열 모델링을 가능하게 합니다. 또한 간단한 게이트 어텐션부터 사용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "용자 정의된 더 복잡한 셀프 어텐션 블록까지 다양한 어텐션 메커니즘을 지원합니다. 이 모델은 사전 훈련될 수 있으며 이후 예측, 분류, 회귀와 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다." + }, + "학습": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": 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27, + "endLine": 27, + "excerpt": "lization)를 통해 출력을 생성합니다. 검색기와 시퀀스-투-시퀀스 모듈은 사전 훈련된 모델로 초기화되며, 함께 미세 조정되어 검색과 생성 모두 다운스트림 작업(모델을 특정 태스크에 적용하는 것)에 적응할 수 있게 합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 " + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "주변화(marginalization)를 통해 출력을 생성합니다. 검색기와 시퀀스-투-시퀀스 모듈은 사전 훈련된 모델로 초기화되며, 함께 미세 조정되어 검색과 생성 모두 다운스트림 작업(모델을 특정 태스크에 적용하는 것)에 적응할 수 있게 합니다." + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "al-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화(marginalization)를 통해 출" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, \"rag\") 모델은 사전 훈련된 밀집 검색(dpr)과 시퀀스-투-시퀀스 모델의 장점을 결합합니다. rag 모델은 문서를 검색하고, 이를 시퀀스-투-시퀀스 모델에 전달한 다음, 주변화" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "고 정확하게 조작하는 능력은 여전히 제한적이며, 따라서 지식 집약적 작업에서 그들의 성능은 작업별 아키텍처에 비해 뒤떨어집니다. 또한, 그들의 결정에 대한 근거를 제공하고 세계 지식을 업데이트하는 것은 여전히 열린 연구 문제로 남아 있습니다. 명시적 비매개변" + } + }, + "baseline": { + "기준선": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "성능을 달성합니다. 언어 생성 작업의 경우, rag 모델이 최첨단 매개변수 전용 시퀀스-투-시퀀스 기준선보다 더 구체적이고, 다양하며, 사실적인 언어를 생성한다는 것을 발견했습니다." + } + }, + "derivative": { + "미분": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "지식을 업데이트하는 것은 여전히 열린 연구 문제로 남아 있습니다. 명시적 비매개변수 메모리에 대한 미분 가능한 접근 메커니즘을 가진 사전 훈련 모델은 이 문제를 극복할 수 있지만, 지금까지는 추출적 다운스트림 작업에 대해서만 연구되었습니다. 우리는 언어 " + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능" + }, + "능력": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능력은 여전히 제한적이며, 따라서 지식 집약적 작업에서 그들의 성능은 작업별 아키텍처에 비해 뒤떨어집니다. 또한, 그들의 결정에 대한 근거를 제공하고 세계 " + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 " + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "대규모 사전 훈련 언어 모델들은 그들의 매개변수에 사실적 지식을 저장하고 있으며, 다운스트림 nlp 작업에 대해 미세 조정될 때 최첨단 결과를 달성합니다. 그러나 지식에 접근하고 정확하게 조작하는 능" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": " 소개합니다. 우리는 생성된 전체 시퀀스에 걸쳐 동일한 검색된 구절을 조건으로 하는 rag 공식과 토큰별로 다른 구절을 사용할 수 있는 rag 공식을 비교합니다. 우리는 광범위한 지식 집약적 nlp 작업에 대해 모델을 미세 조정하고 평가하며, 매개변수 시" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/roberta.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/roberta.md", + "blobSha": "fe9ea309fc28c2c7a9cf189ea3b9171532fad1c2", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/roberta.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 13, + "학습 모델": 1 + }, + "batch": { + "배치": 3 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 3 + }, + "inference": { + "예측": 1, + "추론": 1 + }, + "iteration": { + "학습 단계": 1 + }, + "learning rate": { + "학습률": 1 + }, + "mini-batch": { + "미니 배치": 1, + "미니배치": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 3 + }, + "training": { + "학습": 13 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 1, + "학습 데이터": 1 + }, + "language model": { + "언어 모델": 4 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "pre-training": { + "사전학습": 3 + }, + "pretrained model": { + "사전학습 모델": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "token": { + "토큰": 6 + }, + 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"endLine": 48, + "excerpt": "더 큰 배치 사이즈: 학습 시 더 큰 미니배치를 사용합니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "roberta는 bert를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(next sentence prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 면밀히 비교하는 것은 어렵습니다. 학습은 계산 비용이 많이 들고, 종종 크기가 서로 다른 비공개 데이터셋에서 수행되며, 본 논문에서 보여주듯이 하이퍼파라미터 선택이 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 우리는 bert 사전 학습(devlin et al., 20" + }, + "학습 데이터": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "습(devlin et al., 2019)에 대한 재현 연구를 수행하여, 여러 핵심 하이퍼파라미터와 학습 데이터 크기의 영향을 면밀히 측정하였습니다. 그 결과, bert는 충분히 학습되지 않았으며, 이후 발표된 모든 모델의 성능을 맞추거나 능가할 수 있음을 발견했" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "언어 모델 사전 학습은 성능을 크게 향상시켰지만, 서로 다른 접근 방식을 면밀히 비교하는 것은 어렵습니다. 학습은 계산 비용이 많이 들고, 종종 크기가 서로 다른" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전학습": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + } + }, + "pretrained model": { + "사전학습 모델": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 roberta 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "roberta는 bert와 동일한 아키텍처를 가지고 있지만, 토크나이저로 바이트 수준 bpe(byte-pair encoding, gpt-2와 동일)를 사용하고, 사전학습 방식이 다릅니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "roberta는 bert와 동일한 아키텍처를 가지고 있지만, 토크나이저로 바이트 수준 bpe(byte-pair encoding, gpt-2와 동일)를 사용하고, 사전학습 방식이 다릅니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "를 사용하지 않기 때문에, 어떤 토큰이 어떤 문장(segment)에 속하는지 별도로 표시할 필요가 없습니다. 문장 구분은 분리 토큰" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "동적 마스킹: roberta는 매 에폭마다 토큰을 다르게 마스킹하는 반면, bert는 한 번만 마스킹합니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "바이트 수준 bpe 어휘: 문자를 단위로 하지 않고 바이트 단위로 bpe를 적용하여 유니코드 문자를 더 유연하게 처리할 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "roberta와 inference api를 활용한 트위터 감성 분석 시작하기 블로그 포스트." + }, + "이용": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "roberta를 활용한 kili 및 hugging face autotrain을 이용한 의견 분류에 관한 블로그 포스트." + } + }, + "sentiment analysis": { + "감성 분석": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "roberta와 inference api를 활용한 트위터 감성 분석 시작하기 블로그 포스트." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "roberta를 활용한 kili 및 hugging face autotrain을 이용한 의견 분류에 관한 블로그 포스트." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 61, + "endLine": 61, + "excerpt": "감성 분석을 위한 roberta 미세조정을 하는 방법에 대한 노트북.🌎" + } + }, + "token classification": { + "토큰 분류": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 토큰 분류 챕터" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "roberta를 활용한 질문 응답 작업에서의 optimum과 transformers 파이프라인을 이용한 추론 가속화에 대한 블로그 포스트." + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답 챕터" + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "🤗 hugging face 코스의 질의응답 챕터" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/sam_hq.md", + "blobSha": "88cf24712b7bdc11ed42027628a75a500495c866", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/sam_hq.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 17 + }, + "feature": { + 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"특징": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + }, + "변수": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "높은 효율성: 마스크 품질을 상당히 개선했음에도 불구하고, 추가된 매개변수는 단 0.5%에 불과합니다." + }, + "기능": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "ything model)은 분할 모델의 규모를 확장하는 데 있어 획기적인 발전이며, 강력한 제로샷 기능과 유연한 프롬프트 기능을 제공합니다. 하지만 sam은 11억 개의 마스크로 훈련되었음에도 불구하고, 특히 복잡하고 정교한 구조를 가진 객체를 분할할 때" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "egment anything model)의 향상된 버전입니다. sam-hq는 sam의 핵심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "심 장점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "점인 프롬프트 기반 설계, 효율성, 제로샷 일반화 능력을 그대로 유지하면서도 훨씬 더 높은 품질의 분할 마스크를 생성하는 것이 특징입니다." + } + }, + "zero-shot 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+ "사전 훈련": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "서도 어떤 객체든 정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다." + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "서도 어떤 객체든 정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다. 이 토" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "정확하게 분할할 수 있는 능력을 부여합니다. 저희는 신중한 설계를 통해 sam의 사전 훈련된 모델 가중치를 재사용하고 보존하며 최소한의 추가적인 매개변수와 연산만을 도입했습니다. 핵심적으로 저희는 학습 가능한 고품질 출력 토큰을 설계했습니다. 이 토큰은 s" + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "sam과 마찬가지로 모델은 입력으로 2차원 포인트 및 바운딩 박스를 사용할 때 더 좋은 성능을 보입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/siglip.md": { + "source": "transformers", + "path": 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loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "siglip 모델은 xiaohua zhai, basil mustafa, alexander kolesnikov, lucas beyer의 sigmoid loss for la" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "wise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다." + }, + "정밀도": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": " 있는지 확인하세요. flash-attn 저장소의 공식 문서에서 자세히 알아보세요. 또한 모델을 반정밀도(예:" + } + }, + "sigmoid": { + "시그모이드": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "raining 논문에서 제안되었습니다. siglip은 clip에서 사용된 손실 함수를 간단한 쌍별 시그모이드 손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "손실(pairwise sigmoid loss)로 대체할 것을 제안합니다. 이는 imagenet에서 제로샷 분류 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보입니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "에만 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" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "re-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습니다. " + } + }, + "softmax": { + "소프트맥스": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "mage pre-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 대조 학습과 달리, 시그모이드 손실은 이미지-텍스트 쌍에만 작용하며 정규화를 위해 쌍별 유사성의 전역적 관점을 필요로 하지 않습" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "우리는 언어-이미지 사전 학습(language-image pre-training, siglip)을 위한 간단한 쌍별 시그모이드 손실을 제안합니다. 소프트맥스 정규화를 사용하는 표준 " + } + }, + "activation function": { + "활성화 함수": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "스트 간의 쌍별 유사성에 대한 전역적 관점이 필요하지 않습니다. 소프트맥스 대신 로짓에 시그모이드 활성화 함수를 적용해야 합니다." + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": " 모든 이미지와 텍스트 간의 쌍별 유사성에 대한 전역적 관점이 필요하지 않습니다. 소프트맥스 대신 로짓에 시그모이드 활성화 함수를 적용해야 합니다." + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "유틸리티를 사용하지 않아 배치 크기의 확장성이 제한될 수 있습니다. 그러나 단일 노드 다중 gpu 설정에서는 ddp와 fdsp가 작동합니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "파이프라인과 동일한 결과를 얻으려면 \"this is a photo of {label}.\"의 프롬프트 템플릿을 사용해야 합니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "파이프라인과 동일한 결과를 얻으려면 \"this is a photo of {label}.\"의 프롬프트 템플릿을 사용해야 합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "전처리와 후처리를 직접 수행하려면 다음과 같이 하면 됩니다:" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류 작업 가이드" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 166, + "endLine": 170, + "excerpt": "의 일부로 스케일된 점곱 어텐션(sdpa) 연산자를 포함합니다. 이 함수는 입력과 사용 중인 하드웨어에 따라 적용할 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 g" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 166, + "endLine": 170, + "excerpt": "인 하드웨어에 따라 적용할 수 있는 여러 구현을 포함합니다. 자세한 내용은 공식 문서 또는 gpu 추론 페이지를 참조하세요." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 190, + "endLine": 190, + "excerpt": "체크포인트를" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/smolvlm.md": 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차이에서 비롯되는데, 예를 들어 시각적 객" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문은 swin transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 분야 간의 차이에서 비롯되는데, 예를 " + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우 높다는 점이 있습니다. 이러한 차이를 해결하기 위해, 우리는 'shifted windows'를 이용해 표현을 계산하는 계층적 트랜스포머를 제안합니다. shifted windows 방식은 겹치지 않는 로컬 윈도우에서 self-attention 계산을 제" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 크기에 비례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "기에 비례한 선형 계산 복잡성을 가지고 있습니다. swin transformer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "체 검출(coco test-dev에서 58.7의 박스 ap, 51.1의 마스크 ap)과 같은 밀집 예측 작업, 의미적 분할(ade20k val에서 53.5의 miou)과 같은 광범위한 비전 작업에 적합합니다. 이 모델은 coco에서 이전 최고 성능을 박스" + } + }, + "layer": { + "계층": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 이러한 차이를 해결하기 위해, 우리는 'shifted windows'를 이용해 표현을 계산하는 계층적 트랜스포머를 제안합니다. shifted windows 방식은 겹치지 않는 로컬 윈도우에서 self-attention 계산을 제한하여 효율성을 높이는 " + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 논문은 swin transformer라는 새로운 비전 트랜스포머를 소개합니다. 이 모델은 컴퓨터 비전에서 범용 백본(backbone)으로 사용될 수 있습니다. 트랜스포머를 언어에서 비전으로 적용할 때의 어려움은 두 분야 간의 차이에서 비롯" + } + }, + "object detection": { + "객체 검출": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "rmer의 이러한 특징들은 이미지 분류(imagenet-1k에서 87.3의 top-1 정확도) 및 객체 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swin2sr은 swinir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "swin2sr 모델은 marcos v. conde, ui-jin choi, maxime burchi, radu timofte가 제안한 논문 swin2sr: swinv2 t" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "ir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "2sr은 swinir 모델을 개선하고자 swin transformer v2 레이어를 도입함으로써, 훈련 불안정성, 사전 훈련과 미세 조정 간의 해상도 차이, 그리고 데이터 의존성 문제를 완화시킵니다." + } + }, + "convergence": { + "수렴": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "적인 작업에서 실험을 수행했습니다. 실험 결과, 우리의 방법인 swin2sr은 swinir의 훈련 수렴성과 성능을 향상시킬 수 있으며, \"aim 2022 challenge on super-resolution of compressed image and vi" + } + }, + "convolution": { + "합성곱": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin tra" + } + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 신경망": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transfo" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "상을 효율적으로 전송하고 저장하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 압축은 필연적으로 원본 정보의 손실과 아티팩트를 초래하며, 이는 시각적 품질을 심각하게 저하시킬 수 있습니다. 이러한 이유로, 압축된 이미지의 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 품질 향상은 활발한 연구 주제가 되고 있습니다. 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transfo" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": ". 현재 대부분의 최첨단 이미지 복원 방법은 합성곱 신경망을 기반으로 하지만, swinir과 같은 트랜스포머 기반 방법들도 이 작업에서 인상적인 성능을 보여주고 있습니다. 이번 논문에서는 swin transformer v2를 사용해 swinir을 개선하여 이미" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "swin2sr 아키텍처." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "swinsr을 활용한 image super-resolution demo space는 여기에서 확인할 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/swinv2.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/swinv2.md", + "blobSha": "40b9268cb21e0c761ea8c4badbf2e0b56ff103b5", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/swinv2.md", + "counts": { + "classification": { + "분류": 3 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "feature": { + "능력": 1 + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": 1 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 2 + }, + "label": { + "레이블": 3 + }, + "model": { + "모델": 9 + }, + "object detection": { + "객체 탐지": 1 + }, + "parameter": { + 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"elf-supervised 사전 학습 방법인 simmim입니다. 이러한 기법들을 통해 30억 개의 파라미터를 가진 swin transformer v2 모델을 성공적으로 훈련하였으며, 이는 현재까지 가장 크고 고밀도의 비전 모델로, 최대 1,536×1,536 " + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "습니다. 이 모델은 imagenet-v2 이미지 분류, coco 객체 탐지, ade20k 의미론적 분할, kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세웠습니다. 또한, 우리의 훈련은 google의 bi" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "을 크게 향상하며, 성능이 포화하는 징후를 보이지 않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를" + }, + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해상도 차이, 그리고 레이블이 달린 데이터에 대한 높은" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md": { + "source": "transformers", + "path": 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없는 기본적인 트랜스포머 입니다. [" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " 모델은 이른바 확률적 예측 모델이며, 포인트 예측 모델이 아닙니다. 즉 샘플링할 수 있는 분포를 학습하며, 값을 직접 출력 하지는 않습니다." + }, + "훈련": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "쌍 외에도, 일반적으로 모델에 추가적인 특징을 제공합니다. 다음은 그 특징들에 대해 소개합니다:" + }, + "특성": { + "line": 29, + "endLine": 31, + "excerpt": "에 추가할 시간적 특성. 이는 트랜스포머 인코더의 \"위치 인코딩\" 역할을 합니다. 예를 들어 \"월의 일\", \"연도의 월\" 등을 스칼라 값으로 (그리고 벡터로 쌓아서) 나타냅니" + } + }, + "embedding": { + "매장": { + "line": 35, + "endLine": 37, + "excerpt": "에 대해 동일한 값을 가짐). 예를 들어 특정 시계열을 식별하는 매장 id나 지역 id가 있습니다. 이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다." + }, + "임베딩": { + "line": 38, + "endLine": 40, + "excerpt": " 값을 가진 제품의 이미지 표현 (시계열이 신발 판매에 관한 것이라면 \"신발\" 사진의 resnet 임베딩 처럼)이 있습니다. 이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다." + } + }, + "machine translation": { + "기계 번역": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + } + }, + "teacher model": { + "교사": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 \"교사 강제(teacher-forcing)\" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에" + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "개념이 없습니다 (우리는 단순히 컨텍스트의 마지막 값을 디코더의 초기 입력으로 사용합니다)." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/timesformer.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/timesformer.md", + "blobSha": "fb2c2ed007727b2aa88e848d2a4017d1c4b14c60", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/timesformer.md", + "counts": { + "classification": { + "분류": 3 + }, + "model": { + "모델": 7 + }, + "attention": { + "어텐션": 5 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + 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“timesformer”라고 불리며, 표준 transformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 비교하" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "timesformer는 kinetics-400 및 kinetics-600을 포함한 여러 행동 인식 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했으며, 현재까지 보고된 가장 높은 정확도를 기록했습니다. 마지막으로, 3d 합성곱 네트워크와 비교했을 때, timesformer" + } + }, + "convolution": { + "합성곱": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 공간과 시간에 걸쳐 셀프 어텐션만을 사용하는 합성곱이 없는(convolution-free) 비디오 분류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 transformer 아키" + } + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 네트워크": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "서 최첨단 결과를 달성했으며, 현재까지 보고된 가장 높은 정확도를 기록했습니다. 마지막으로, 3d 합성곱 네트워크와 비교했을 때, timesformer는 더 빠르게 학습할 수 있으며, 약간의 정확도 저하를 감수하면 테스트 효율성이 크게 향상되고, 1분 이상의 긴 비" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "준 transformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 비교하며, 시간적 어텐션과 공간적 어텐션을 각각의 블록 내에서 별도로 적용하" + }, + "변수": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "한, 모델 크기에 따라 클립당 입력 프레임 수가 달라지므로, 사전 학습된 모델을 선택할 때 이 매개변수를 고려해야 합니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "블록 내에서 별도로 적용하는 “분할 어텐션” 방식이 고려된 설계 선택 중 가장 우수한 비디오 분류 정확도를 제공한다는 것을 시사합니다. 이 혁신적인 설계에도 불구하고, timesformer는 kinetics-400 및 kinetics-600을 포함한 여러 " + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "프 어텐션 방식을 비교하며, 시간적 어텐션과 공간적 어텐션을 각각의 블록 내에서 별도로 적용하는 “분할 어텐션” 방식이 고려된 설계 선택 중 가장 우수한 비디오 분류 정확도를 제공한다는 것을 시사합니다. 이 혁신적인 설계에도 불구하고, timesforme" + } + }, + "self-attention": { + "셀프 어텐션": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 공간과 시간에 걸쳐 셀프 어텐션만을 사용하는 합성곱이 없는(convolution-free) 비디오 분류 방법을 제안합니다. 이 방법은 “timesformer”라고 불리며, 표준 tra" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ansformer 아키텍처를 비디오에 적용하여 프레임 수준 패치 시퀀스로부터 직접 시공간적 특징을 학습할 수 있게 합니다. 우리의 실험적 연구는 다양한 셀프 어텐션 방식을 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몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특징을 추출하는 데 시간이 오래 걸리고 그만큼 많은 메모리와 연산 자원을 필요로 합니다. 효율적" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tvp가 2d tvg의 성능을 크게 향상시키고(예" + }, + "데이터셋": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tvp가 2d tvg의 성능을 크게 향상시키고(예: charades-sta에서 9.79% 향상, activitynet ca" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 하는 temporal video grounding(tvg) 문제를 다룹니다. 세밀한 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이뤘습니다. 하지만 3d 합성곱 신경망(cnn)의 높은 복잡성으로 인해 밀도 높은 3d 시각적 특" + }, + "함수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된 tv" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "본 논문에서는 길고, 편집되지 않은 비디오에서 문장으로 설명된 순간의 시작/종료 시점을 예측하는 것을 목표로 하는 temporal video grounding(tvg) 문제를 다룹니다. 세밀한 3d 시각적 특징 덕분에 tvg 기술은 최근 몇 년" + }, + "추론": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ynet captions에서 30.77% 향상) 3d 시각적 특징을 사용하는 tvg에 비해 5배의 추론 가속을 달성함을 실험적으로 입증합니다." + } + }, + "loss": { + "로스": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "더를 효과적으로 공동 학습할 수 있게 하고, 낮은 복잡도의 희소한 2d 시각적 특징만을 사용하여 크로스 모달 특징 융합의 성능을 향상시킵니다. 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안" + }, + "손실": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 제안된" + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": ". 더 나아가, tvg의 효율적인 학습을 위해 temporal-distance iou(tdiou) 손실 함수를 제안합니다. 두 개의 벤치마크 데이터 세트인 charades-sta와 activitynet captions 데이터셋에 대한 실험을 통해, 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"함수": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": " scaled dot-product attention (sdpa) 연산자를 포함하고 있습니다. 이 함수는 입력 및 사용 중인 하드웨어에 따라 여러 구현 방식을 적용할 수 있습니다.자세한 내용은 공식 문서나 gpu 추론 페이지를 참조하십시오." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "). dino 방법으로 훈련된 vision transformer는 학습되지 않은 상태에서도 객체를 분할할 수 있는 합성곱 신경망에서는 볼 수 없는 매우 흥미로운 능력을 보여줍니다. dino 체크포인트는 hub에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supervised 방식의 사전 학습을 능가한다는 것을 보여주었습니다." + } + }, + "pixel values": { + "픽셀 값": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "nsformer를 비대칭 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 마스크된 패치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supervised 방식의 사전 학습을 능가한다는 것을 보여주었습니다." + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "utoencoders) (facebook ai 개발). vision transformer를 비대칭 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 마스크된 패치의 높은 비율(75%)에서 픽셀 값을 재구성하도록 사전 학습함으로써, 저자들은 이 간단한 방법이 미세 조정 후 supe" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "고로, 우리는 ross wightman의 timm 라이브러리에서 jax에서 pytorch로 변환된 가중치를 다시 변환했습니다. 모든 공로는 그에게 돌립니다!" + } + }, + "classification token": { + "[CLS] 토큰": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": " 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 벡터 시퀀스를 표준 transformer 인코더" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": " 인코더에 이미지를 입력하기 위해, 각 이미지는 고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 " + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "고정 크기의 겹치지 않는 패치들로 분할된 후 선형 임베딩됩니다. 전체 이미지를 대표하는 [cls] 토큰이 추가되어, 분류에 사용할 수 있습니다. 저자들은 또한 절대 위치 임베딩을 추가하여, 결과적으로 생성된 벡터 시퀀스를 표준 transformer 인코더" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 52, + 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처음부터 학습한 것보다 2% 개선된 결과이지만, 여전히 supervised 사전 학습보다 4% 낮습니다." + }, + "정밀도": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "최적의 속도 향상을 위해 모델을 반정밀도(예:" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "optimum을 사용한 양자화를 통해 vision transformer(vit) 가속에 대한 블로그 포스트" + } + }, + "model serving": { + "모델 배포": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "tf serving으로 hugging face에서 tensorflow vision 모델 배포에 대한 블로그 포스트" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/vivit.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/vivit.md", + "blobSha": "2ae32af0441cf40788633ef123fd82688e886c01", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/vivit.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 11 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 1 + }, + "classification": { + "분류": 3 + }, + "convolution": { + "합성곱": 1 + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 신경망": 1 + 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"excerpt": "nts in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + } + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 신경망": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "nts in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + } + }, + "dataset": { + "학습 데이터": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜스포머 기반 모델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에" + }, + "데이터셋": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연구를 수행하고 kinetics 400 및 600, epic kitche" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연구를 수행하고 kinetics 400 " + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우리는 이미지 분류에서 최근 성공을 거둔 순수 트랜스포머 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인코딩합니다. 비디오에서 발생하는 긴 토큰 시퀀스를 처리하기 위해, 입력의 공간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜" + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "in time을 포함한 여러 비디오 분류 벤치마크에서 최첨단 성과를 달성하여, 기존의 3d 합성곱 신경망 기반 방법들을 능가합니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데이터셋에서도 학습할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한, 철저한 소거(ablation) 연" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인코딩합니다. 비디오에서 발생하는 긴 토큰 시퀀스를 처리하기 위해, 입력의 공간 및 시간 차원을 분리하는" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "간 및 시간 차원을 분리하는 여러 효율적인 모델 변형을 제안합니다. 트랜스포머 기반 모델은 대규모 학습 데이터셋에서만 효과적이라는 것이 일반적이지만, 우리는 학습 중 모델을 효과적으로 정규화하고, 사전 학습된 이미지 모델을 활용함으로써 상대적으로 작은 데" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우리는 이미지 분류에서 최근 성공을 거둔 순수 트랜스포머 기반 모델을 바탕으로 비디오 분류를 위한 모델을 제안합니다. 본 모델은 입력 비디오로부터 시공간 토큰을 추출한 후, 이를 일련의 트랜스포머 레이어로 인" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_doc/whisper.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_doc/whisper.md", + "blobSha": "d24f8c4c0189d1eab19082525156bbb117d1f5e7", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_doc/whisper.md", + 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많습" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "ltitask supervision)에 확장했을 때, 결과 모델은 표준 벤치마크에 잘 일반화되며, 미세 조정이 필요 없는 제로샷 전송 설정에서 이전의 완전히 지도된(fully-supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습니다. 사람과 비교하면, 이 " + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 인터넷에서 대량의 오디오를 글로 옮긴 것을 예측하도록 간단히 훈련된 음성 처리 시스템의 성능을 연구합니다. 68만 시간의 다국어 및 다중 작업 지도(multitask supervision)에 확장했을" + }, + "추론": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "람의 정확도와 견고성에 근접합니다. 우리는 강력한 음성 처리를 위한 추가 작업의 기반이 될 모델과 추론 코드를 공개합니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "supervised) 결과와 경쟁할 수 있는 경우가 많습니다. 사람과 비교하면, 이 모델은 사람의 정확도와 견고성에 근접합니다. 우리는 강력한 음성 처리를 위한 추가 작업의 기반이 될 모델과 추론 코드를 공개합니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "우리는 인터넷에서 대량의 오디오를 글로 옮긴 것을 예측하도록 간단히 훈련된 음성 처리 시스템의 성능을 연구합니다. 68만 시간의 다국어 및 다중 작업 지도(multitask supervision)에 확장했을 때, 결과 모델은" + } + }, + "zero-shot 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비디오 인식 시나리오에 일반화될 수 있음을 입증합니다. 특히, 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 12배" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 아니라, 사전 학습된 언어-이미지 모델에 쉽게 통합될 수 있습니다. 또한, 비디오 콘텐츠 정보를 활용하여 식별력 있는 텍스트 프롬프트를 생성하는 비디오별 프롬프팅 기법을 제안합니다. 광범위한 실험을 통해 우리의 접근 방식이 효과적이며 다양한 비디오 인식" + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" 일반화 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 새로운 언어-이미지 사전 학습 방법을 비디오 도메인으로 효과적으로 확장하는 방법은 아직 해결되지 않은 문제입니다. 본 " + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "현재 최첨단 방법들을 +7.6% 및 +14.9% 능가합니다. 퓨샷(few-shot) 시나리오에서는 레이블이 지정된 데이터가 극히 제한적일 때 이전 최고 방법들을 +32.1% 및 +23.1% 능가합니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": ", 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 12배 적게 사용합니다. 제로샷 실험에서는 두 가지 인기 있는 프로토콜 하에서 top-" + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "접근 방식이 효과적이며 다양한 비디오 인식 시나리오에 일반화될 수 있음을 입증합니다. 특히, 완전 지도 학습 환경에서 우리 접근 방식은 kinectics-400에서 87.1%의 top-1 정확도를 달성하면서도 swin-l 및 vivit-h에 비해 flops를 " + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "대조적 언어-이미지 사전 학습은 웹 스케일 데이터로부터 시각-텍스트 공동 표현을 학습하는 데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" " + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 시각-텍스트 공동 표현을 학습하는 데 큰 성공을 거두었으며, 다양한 이미지 작업에 대해 뛰어난 \"제로샷(zero-shot)\" 일반화 능력을 보여주었습니다. 그러나 이러한 새로운 언어-이미지 사전 학습 방법을 비디오 도메인으로 효과적으로 확장하는 방법은 아" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "x-clip 아키텍처." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_memory_anatomy.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_memory_anatomy.md", + "blobSha": "a729b29a7c30a99b3d73fe4572ed0c2506aa38ff", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_memory_anatomy.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 29 + }, + "training": { + "학습": 1, + "훈련": 15 + }, + "exploitation": { + "활용": 6 + }, + "classification": { + "분류": 1 + }, + "label": { + "레이블": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "feature": { + "함수": 3, + "기능": 2, + "변수": 10 + }, + "kernel": { + "커널": 4 + }, + "tensor": { + "텐서": 3, + "행렬": 2 + }, + "weight": { + "가중치": 6 + }, + "batch": { + "배치": 5 + }, + "convergence": { + "수렴": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1, + "구조": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 2 + }, + "attention": { + "어텐션": 1 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 3 + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": 2 + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 2 + }, + "regularization": { + "정규화": 2 + }, + "loss": { + "감소": 1 + }, + "softmax": { + "소프트맥스": 1 + }, + "element-wise": { + 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"그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "그 다음, 100과 30000 사이의 무작위 토큰 id와 분류기를 위한 이진 레이블인 더미 데이터를 생성합니다. 길이가 각각 512인 총 512개의 시퀀스를 가져와 pytorch 형식의 [" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "]로 실행한 훈련 과정에 대한 요약 통계를 출력하기 위해 두 개의 도우미 함수를 정의하겠습니다:" + }, + "기능": { + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "기능별 메모리" + }, + "변수": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": "다. 그러나 사용자는 모든 여유 gpu 메모리를 사용할 수는 없습니다. 모델이 gpu에 로드될 때 커널도 로드되므로 1-2gb의 메모리를 차지할 수 있습니다. 얼마나 되는지 확인하기 위해 gpu에 작은 텐서를 로드하여 커널이 로드되도록 트리거합니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 73, + "endLine": 73, + "excerpt": " 로드되므로 1-2gb의 메모리를 차지할 수 있습니다. 얼마나 되는지 확인하기 위해 gpu에 작은 텐서를 로드하여 커널이 로드되도록 트리거합니다." + }, + "행렬": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에서 가장 연산 강도가 높은 부" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 88, + "endLine": 88, + "excerpt": "모델을 로드합니다. 모델의 가중치를 직접 gpu에 로드해서 가중치만이 얼마나 많은 공간을 차지하는지 확인할 수 있습니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "]를 사용하여, gpu 성능 최적화 기술을 사용하지 않고 배치 크기가 4인 모델을 훈련시키겠습니다:" + } + }, + "convergence": { + "수렴": { + "line": 170, + "endLine": 170, + "excerpt": "도 전체 gpu 메모리를 거의 다 차지하는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 배치 크기가 클수록 모델 수렴 속도가 빨라지고 최종 성능이 향상되는 경우가 많습니다. 그래서 이상적으로는 gpu 제한이 아닌 우리 모델의 요구사항에 맞게 배치 크기를 조정하려고 합니" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "트랜스포머 아키텍처에는 연산 강도(compute-intensity)에 따라 그룹화된 3가지 주요 연산 그룹이 있습니다." + }, + "구조": { + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "모델의 메모리 구조" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "트랜스포머 아키텍처에는 연산 강도(compute-intensity)에 따라 그룹화된 3가지 주요 연산 그룹이 있습니다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은" + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은" + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": { + "line": 178, + "endLine": 178, + "excerpt": "선형 레이어와 멀티헤드 어텐션의 구성 요소는 모두 **행렬-행렬 곱셈(matrix-matrix multiplications)**을 일괄적으로 처리합니다. 이 연산은 트랜스포머 훈련에서 가장 연산 강도가 높은 부분입니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "통계 정규화(statistical normalizations)" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 180, + "endLine": 180, + "excerpt": "통계 정규화(statistical normalizations)" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "소프트맥스와 레이어 정규화는 텐서 축약보다 연산 강도가 낮습니다. 하나 이상의 **감소 연산(reduction operations)**을 포함하며, 그 결과는 map을 통해 적용됩니다." + } + }, + "softmax": { + "소프트맥스": { + "line": 182, + "endLine": 182, + "excerpt": "소프트맥스와 레이어 정규화는 텐서 축약보다 연산 강도가 낮습니다. 하나 이상의 **감소 연산(reduction operations)**을 포함하며, 그 결과는 m" + } + }, + "element-wise": { + "원소별": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "원소별 연산자(element-wise operators)" + } + }, + "activation function": { + "활성화 함수": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "그 외 연산자들, **편향(biases), 드롭아웃(dropout), 활성화 함수(activations), 잔차 연결(residual connections)**이 여기에 해당합니다. 이 연산들은 연산 강도가 가장 낮습니다." + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "그 외 연산자들, **편향(biases), 드롭아웃(dropout), 활성화 함수(activations), 잔차 연결(residual connections)**이 여기에 해당합니" + } + }, + "dropout": { + "드롭아웃": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "그 외 연산자들, **편향(biases), 드롭아웃(dropout), 활성화 함수(activations), 잔차 연결(residual connections)**이 여기에 해당합니다. 이 연산들은 연산 강" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "옵티마이저 상태" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": " 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 " + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 " + } + }, + "parameter": { + "모델 파라미터": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 " + }, + "매개변수": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 제외합니다. 따라서 혼합 정밀도 추론의 경우 모델 매개변수당 6 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "adamw를 사용하여 혼합 정밀도로 훈련된 일반적인 모델은 모델 파라미터당 18 바이트와 활성화 메모리가 필요합니다. 추론 단계에서는 옵티마이저와 그라디언트가 필요하지 않으므로 이들은 " + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "크기는 여러 요인에 따라 달라지며, 주요 요인은 시퀀스 길이, 은닉 상태의 크기 및 배치 크기입니다." + } + }, + "convolution": { + "합성곱": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "합성곱과 선형 레이어의 경우 순방향에 비해 역방향에서는 2배의 플롭스가 필요하므로 일반적으로 2배 정도 느리게 변환됩니다(역방향의 경우 사이즈가 부자연스럽기 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/model_sharing.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/model_sharing.md", + "blobSha": "223fb6571c1c71085d5fce921da52da078c3c9a6", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/model_sharing.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 46 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 5 + }, + "fine-tuned model": { + "미세 조정 모델": 1 + }, + "training": { + "훈련": 8 + }, + "feature": { + "특징": 1, + "기능": 3, + "변수": 2, + "함수": 3 + }, + "parameter": { + "매개변수": 2, + "파라미터": 2 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 4 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 2 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "bias": { + "편향": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 공유하기" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "리얼에서 분산 설정을 위해 pytorch, keras 및 🤗 accelerate를 사용하여 모델을 미세 조정하는 방법을 보았습니다. 다음 단계는 모델을 커뮤니티와 공유하는 것입니다! hugging face는 인공지능의 민주화를 위해 모두에게 지식과 자원을 공개" + } + }, + "fine-tuned model": { + "미세 조정 모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 튜토리얼에서 model hub에서 훈련되거나 미세 조정 모델을 공유하는 두 가지 방법에 대해 알아봅시다:" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 튜토리얼에서 model hub에서 훈련되거나 미세 조정 모델을 공유하는 두 가지 방법에 대해 알아봅시다:" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "저장소 특징" + }, + "기능": { + "line": 38, + "endLine": 38, + "excerpt": "소는 일반적인 github 저장소처럼 작동합니다. 저장소는 버전 관리, 커밋 기록, 차이점 시각화 기능을 제공합니다." + }, + "변수": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 특정 모델 버전을 가져올 수 있습니다:" + }, + "함수": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "함수 사용하기" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 특정 모델 버전을 가져올 수 있습니다:" + }, + "파라미터": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "] 클래스는 하이퍼파라미터와 추가 훈련 옵션을 지정하는 곳이라는 것을 기억하세요. 이러한 훈련 옵션 중 하나는 모델을 허브로 직접 푸시하는 기능을 포함합니다. [" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "격 증명이 필요합니다. 터미널에 액세스할 수 있는 경우, 🤗 transformers가 설치된 가상 환경에서 다음 명령을 실행합니다. 그러면 hugging face 캐시 폴더(기본적으로" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": ")에 액세스 토큰을 저장합니다:" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "임워크로 작업하는 사용자가 모델을 사용할 수 있도록 하려면, pytorch 및 tensorflow 체크포인트를 모두 사용하여 모델을 변환하고 업로드하는 것이 좋습니다. 이 단계를 건너뛰어도 사용자는 다른 프레임워크에서 모델을 가져올 수 있지만, 🤗 transf" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "] 클래스는 하이퍼파라미터와 추가 훈련 옵션을 지정하는 곳이라는 것을 기억하세요. 이러한 훈련 옵션 중 하나는 모델을 허브로 직접 푸시하는 기능을 포함합니다. [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 141, + "endLine": 141, + "excerpt": "함수는 모델 저장소에 다른 파일을 추가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모델 저장소에 토크나이저를 추가할 수 있습니다:" + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "사용자가 모델의 기능, 제한, 잠재적 편향 및 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있도록 저장소에 모델 카드를 추가하세요. 모델 카드는" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/models.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/models.md", + "blobSha": "b58a85948ec865de2a2d7e4288a171f18b30514a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/models.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 70 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 9 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 5 + }, + "training": { + "훈련": 9, + "학습": 4 + }, + "weight": { + "가중치": 21 + }, + "activation function": { + "활성화 함수": 1 + }, + "feature": { + "함수": 1, + "속성": 3, + "기능": 5, + "변수": 4 + }, + "layer": { + "레이어": 6 + }, + "vocabulary": { + "어휘 사전": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 7 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 10 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 1 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "distributed training": { + "분산 학습": 1 + }, + "environment": { + "학습 환경": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 4 + }, + "segmentation": { + "분할": 5 + }, + "parameter": { + "매개변수": 4, + "파라미터": 1 + }, + "inference": { + "추론": 5 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 2 + }, + "attention": { + "주의": 2 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "모델 로드하기" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "transformers는 한 줄의 코드로 사용할 수 있는 많은 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 모델 클래스와 [" + }, + "학습": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "에 정의된 모델 속성을 바탕으로 모델을 구축합니다. 이 단계에서는 아직 학습되지 않은 무작위 가중치를 가진 상태이기 때문에, 의미 있는 출력을 얻기 위해서는 학습이 필요합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "]를 호출하여 hugging face hub에 저장된 모델의 가중치와 구성을 다운로드하고 로드하세요." + } + }, + "activation function": { + "활성화 함수": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + }, + "속성": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + }, + "기능": { + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "rs는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련 문제들을 일부 줄여줍니다." + }, + "변수": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "매개변수는 각 샤드에 대해 기본적으로 5gb로 설정되어 있는데, 이는 메모리 부족 없이 무료 등급 gpu 인스턴스에서 더 쉽게 실행할 수 있기 때문입니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘 사전": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "모든 모델에는 은닉 레이어 수, 어휘 사전 크기, 활성화 함수 등과 같은 특정 속성이 포함된" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "[!tip] *아키텍처(architecture)*는 모델의 골격을 의미하고 *체크포인트(checkpoint)*는 주어진 아키텍처에 대한 모델의 가중치를 의미합니다. 예를 들어" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 40, + "endLine": 41, + "excerpt": "[!tip] *아키텍처(architecture)*는 모델의 골격을 의미하고 *체크포인트(checkpoint)*는 주어진 아키텍처에 대한 모델의 가중치를 의미합니다. 예를 들어, bert는 아키텍처이고 google-bert/bert-base" + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "은닉 상태를 출력하는 [" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "특정 작업을 수행하기 위해 특정 헤드가 붙은 [" + } + }, + "distributed training": { + "분산 학습": { + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "를 보관할 수 있는 충분한 메모리가 필요하며, 이는 보유한 하드웨어에 따라 불가능할 수 있습니다. 분산 학습 환경에서는 각 프로세스가 사전 훈련된 모델을 로드하기 때문에 이는 더욱 어려운 과제입니다." + } + }, + "environment": { + "학습 환경": { + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "관할 수 있는 충분한 메모리가 필요하며, 이는 보유한 하드웨어에 따라 불가능할 수 있습니다. 분산 학습 환경에서는 각 프로세스가 사전 훈련된 모델을 로드하기 때문에 이는 더욱 어려운 과제입니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "transformers는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 149, + "endLine": 149, + "excerpt": "transformers는 빠른 초기화, 분할된 체크포인트, accelerate의 big model inference 기능, 그리고 더 낮은 비트 데이터 타입 지원을 통해 이러한 메모리 관련 문제들" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "매개변수는 각 샤드에 대해 기본적으로 5gb로 설정되어 있는데, 이는 메모리 부족 없이 무료 등급 gpu 인스턴스에서 더 쉽게 실행할 수 있기 때문입니다." + }, + "파라미터": { + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "파라미터는 [" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 223, + "endLine": 223, + "excerpt": "대형 모델 추론" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 251, + "endLine": 251, + "excerpt": "있습니다. 레이어 전체가 동일한 디바이스에 할당되어 있다면, 해당 레이어의 모든 서브모듈이 어디에 배치되는지 일일이 지정할 필요는 없습니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 300, + "endLine": 300, + "excerpt": "커스텀 모델은 트랜스포머의 구성 및 모델링 클래스를 기반으로 구축되며, autoclass api를 지원하고 [" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 302, + "endLine": 302, + "excerpt": "커스텀 모델을 로드할 때는 특별히 주의해야 합니다. hub에는 모든 저장소에 대한 악성코드 스캔이 포함되어 있지만, 여전히 실수로 악성코드를 실행하지 않도록 주의해야 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/modular_transformers.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/modular_transformers.md", + "blobSha": "096dd4f13a9889dad2c3ab0a6ca3c1308ab952b2", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/modular_transformers.md", + "counts": { + "transformer": { + "트랜스포머": 4 + }, + "model": 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"레이어": { + "line": 7, + "endLine": 7, + "excerpt": "에는 모델 수만큼 많은 어텐션 레이어가 정의되어 있으며, 그 중 상당수는 서로 동일합니다. 안타깝게도, 수정과 변경 사항이 코드의 특정 부분에 적용되면서 독립적인 구현들이 서로 분기되는 경" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "마지막으로, 이 방식은 우리가 줄이고자 하는 상당한 오버헤드를 모델 기여 과정에 추가하게 됩니다. 이 접근 방식은 종종 모델 기여에 모델링 코드(~1,000줄), 프로세서(~500줄), 테스트, 문서 등을 추가해" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "마지막으로, 이 기능은 모듈식 파일을 \"풀어내어\" 단일 모델, 단일 파일 디렉토리 구조로 변환하는 새로운" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "마지막으로, 이 기능은 모듈식 파일을 \"풀어내어\" 단일 모델, 단일 파일 디렉토리 구조로 변환하는 새로운" + }, + "속성": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "스를 상속하는 경우, 예를 들어 class gemmamodel(llamamodel): 의 경우, 종속성이 자동으로 추론됩니다. 모든 서브모듈은 슈퍼클래스로부터 자동으로 추론됩니다." + } + }, + "flatten": { + "평탄화": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "on 사용자들에게는 그 과정이 보이지 않도록 동작합니다. 현재 linter는 단일 수준의 상속만을 평탄화합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "우, 예를 들어 class gemmamodel(llamamodel): 의 경우, 종속성이 자동으로 추론됩니다. 모든 서브모듈은 슈퍼클래스로부터 자동으로 추론됩니다." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 모델, 구성 등을 이" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 모델, 구성 등을 이" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": " roberta의 간단한 예가 있습니다. 두 모델은 밀접하게 관련되어 있으며, 모델 구현의 차이는 임베딩 레이어의 변경에서만 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/optimizers.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/optimizers.md", + "blobSha": "a5bf877ed6e570fb3c2494767240033934bfb992", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/optimizers.md", + "counts": { + "optimizer": { + "옵티마이저": 18 + }, + "parameter": { + "파라미터": 7, + "매개변수": 2 + }, + "feature": { + "특징": 1, + "변수": 3, + "기능": 1 + 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"excerpt": "nk 1 변형인 apollo-mini를 사용할 수 있습니다. apollo 옵티마이저는 다음과 같은 특징을 지원합니다." + }, + "변수": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "매개 변수" + }, + "기능": { + "line": 129, + "endLine": 129, + "excerpt": "omo는 lomo를 기반으로, adam 옵티마이저처럼 각 매개변수에 대해 적응형 학습률을 적용하는 기능이 추가되었습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "or memory efficient llm optimization (apollo) 는 사전 학습과 미세 조정 모두에 대해 전체 파라미터 학습을 지원하는, 메모리 효율적인 옵티마이저입니다. 이 옵티마이저는 sgd와 유사한 메모리 효율성으로 adamw 수준의 성능" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "ng for memory efficient llm optimization (apollo) 는 사전 학습과 미세 조정 모두에 대해 전체 파라미터 학습을 지원하는, 메모리 효율적인 옵티마이저입니다. 이 옵티마이저는 sgd와 유사한 메모리 효율성으로 adamw" + }, + "훈련": { + "line": 185, + "endLine": 186, + "excerpt": "[!tip] 배치(batch) 크기가 크거나 훈련 손실(training loss)이 계속해서 급격하게 변동한다면, beta_2 값을 [0.95, 0.99] 사이로 줄여보세요." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "단(training stalls)을 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줄여보세요." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/pad_truncation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pad_truncation.md", + "blobSha": "9ee4dc839b8416f2114b0a12e7e86ada591926a6", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/peft.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/peft.md", + "blobSha": "7655a2c6b587070dde15b3ff214623e5c48f789a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/peft.md", + "counts": { + "feature": { + "변수": 3, + "기능": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 4 + }, + "model": { + "모델": 19 + }, + "parameter": { + "매개변수": 3, + "파라미터": 2 + }, + "training": { + "훈련": 11, + "학습": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 2 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + 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{ + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "클래스를 사용하여 peft 어댑터 모델을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 인과 관계 언어 모델용 peft 어댑터 모델을 가져오려면 다음 단계를 따르십시오:" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 86, + "endLine": 86, + "excerpt": "통합은 8비트와 4비트 정밀도 데이터 유형을 지원하므로 큰 모델을 가져올 때 유용하면서 메모리도 절약합니다. 모델을 하드웨어에 효과적으로 분배하려면 [" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 177, + "endLine": 177, + "excerpt": "작업 유형 및 하이퍼파라미터를 지정하여 어댑터 구성을 정의합니다. 하이퍼파라미터에 대한 자세한 내용은 [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_hardware.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_hardware.md", + "blobSha": "01282a0c711147318121f71e07e1a638549906cc", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/perf_hardware.md", + "counts": { + "training": { + "훈련": 7, + "학습": 1 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "model": { + "모델": 2 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "node": { + "노드": 1 + }, + "environment": { + "환경": 2 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시간에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 gpu가 동일한 물리적 노드에 있을 경우, 다음과 같이 확인할 수 있습니다:" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "만약 nvlink로 연결된 듀얼 gpu 환경이라면, 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다:" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 110, + "endLine": 115, + "excerpt": "® ga102 gpu는 4개의 x4 링크를 포함하는 nvidia의 3세대 nvlink 인터페이스를 활용하며, 각 링크는 두 개의 gpu 간에 각 방향으로 초당 14.0625gb의 대역폭을 제공합니다. 4개의 링크는 각 방향에 초당 56.25gb의 대역폭을" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 118, + "endLine": 118, + "excerpt": "의 값이 높을수록 더 좋습니다. 세대는 gpu 아키텍처에 따라 다를 수 있습니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "nvlink 사용 시 훈련이 약 23% 더 빠르게 완료됨을 확인할 수 있습니다. 두 번째 벤치마크에서는" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_infer_cpu.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_cpu.md", + "blobSha": "58c9b0cbb264e30d737149939c67945e3eb95f8e", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_multi.md", + "blobSha": "a1d8aa2b8c2bf9423eff7677c46e34be62598f9a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/perf_infer_gpu_multi.md", + "counts": { + "inference": { + "추론": 5 + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": 2 + }, + "model": { + "모델": 14 + }, + "segmentation": { + "분할": 31 + }, + "tensor": { + "텐서": 23, + "행렬": 2 + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": 3, + "텐서 병렬화": 9 + }, + "data parallel": { + "데이터 병렬화": 1 + }, + "environment": { + "환경": 1, + "학습 환경": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "node": { + "노드": 2 + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬화": 1 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "feature": { + "변수": 3, + "속성": 3, + "함수": 1 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더 큰 모델을 메모리에 올릴 수 있으며, 각 가속기가 텐서의 일부를 처리하므로 추론 속도가 향상됩" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델이 단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱" + }, + "행렬": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": " 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴 수 있으며, 각 가속기가 텐서의 일부를 처리하므로 추론 속도가 향상됩니다." + } + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "모델이 단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 " + }, + "텐서 병렬화": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "단일 gpu에 올라가지 않는 경우, 텐서 병렬 처리를 사용한 분산 추론이 도움이 될 수 있습니다. 텐서 병렬화는 모델을 여러 가속기(cuda gpu, intel xpu 등)에 분할하여 행렬 곱셈과 같은 계산을 병렬화합니다. 이를 통해 더 큰 모델을 메모리에 올릴" + } + }, + "data parallel": { + "데이터 병렬화": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있" + }, + "학습 환경": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따" + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "그러나 텐서 병렬화는 통신 오버헤드를 발생시키므로, 빠른 노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이" + } + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬화": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "노드 내 통신을 활용할 수 있는 다중 가속기 환경에서 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 다중 노드 학습 환경에서는 사용 사례에 따라 파이프라인 병렬화나 데이터 병렬화를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "매개변수를 활용할 수 있는 모델에 대해 텐서 병렬 처리를 지원합니다. 모델 분할 방식은 두 가지가 있습니다." + }, + "속성": { + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": "속성은 입력이 기기에 어떻게 배치되어야만 하는지를 명시하는 데 사용됩니다." + }, + "함수": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "을 채웁니다. 유틸리티 함수" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "매개변수를 활용할 수 있는 모델에 대해 텐서 병렬 처리를 지원합니다. 모델 분할 방식은 두 가지가 있습니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "각 레이어에 대한 텐서 병렬 계획을" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 86, + "endLine": 87, + "excerpt": "[!warning] 사용자 지정 분할 계획을 수동으로 지정하려면 모델 아키텍처와 분할 전략이 함께 상호 작용하는 방식에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 분할 전략을 잘못 설정하면 모델이 매우 느려지거나, 오류가 발생하거나, 부정확" + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "가중치와 편향의 열 방향 분할." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "가중치와 편향의 열 방향 분할." + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "가중치 패킹은 여러 선형 레이어를 하나의 더 큰 레이어로 합치는 기법입니다. 패킹된 전략인" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "배치 행렬 곱셈을" + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "아래 예시는 이 워크플로우로" + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "벤치마크" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 311, + "endLine": 311, + "excerpt": "- 텐서가 감소 연산을 기다리고 있는 상태임을 나타냅니다 (일반적으로 transformers에서의 사용 사례와는 직접적인 관련이 적습니다)." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_infer_gpu_one.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_infer_gpu_one.md", + "blobSha": "73f6ad3df5afddd556fcfe849d6989ab17b19f4f", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_train_cpu.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_cpu.md", + "blobSha": "1a6c58b25afae10db053e7ae94b7f5c36c75fb7a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/perf_train_cpu.md", + "counts": { + "training": { + "훈련": 5 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 7 + }, + "precision": { 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"feature": { + "기능": 5, + "변수": 6, + "함수": 1, + "특성": 1 + }, + "head": { + "헤드": 8 + }, + "mini-batch": { + "미니 배치": 7 + }, + "loss": { + "손실": 3 + }, + "exploitation": { + "활용": 5 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 4 + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": 5 + }, + "parameter": { + "매개변수": 5, + "파라미터": 3 + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": 4, + "텐서 병렬화": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 3 + }, + "model parallelism": { + "모델 병렬화": 5, + "모델 병렬 처리": 1 + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬 처리": 3, + "파이프라인 병렬화": 3 + }, + "label": { + "레이블": 1 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 2 + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": 1 + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": 1 + }, + "activation function": { + "활성화 함수": 1 + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": 2 + }, + "inference": { + "추론": 3 + }, + "evaluation mode": { + "추론 모드": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 2 + }, + "regularization": { + "정규화": 2 + }, + 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않는 경우, 다중-gpu 설정을 사용합니다. 단일 gpu에서 다중 gpu로 전환하기 위해서는 작업을 분산해야 합니다. 데" + } + }, + "gradient": { + "그래디언트": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고하는 것이 좋습니다." + } + }, + "gradient accumulation": { + "그래디언트 누적": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고하는 것이 좋습니다." + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "참고: 단일 gpu 섹션에서 소개된 전략(혼합 정밀도 훈련 또는 그래디언트 누적 등)은 일반적으로 모델 훈련에 적용되며, 다중-gpu 또는 cpu 훈련과 같은 다음 섹션으로 진입하기 전에 해당 섹션을 참고" + } + }, + "chunk": { + "묶음": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "tensorparallel (tp) - 각 텐서는 여러 개의 묶음으로 분할되기에, 전체 텐서가 단일 gpu에 상주하는 대신 텐서의 각 샤드가 지정된 gpu에 상주합니다. 처리하는 동안 각 샤드는 서로 다른 gpu에서 " + }, + "조각": { + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2에서 a2를 전송받아 모델의 모든 조각을 하나로 모읍니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "tensorparallel (tp) - 각 텐서는 여러 개의 묶음으로 분할되기에, 전체 텐서가 단일 gpu에 상주하는 대신 텐서의 각 샤드가 지정된 gpu에 상주합니다. 처리하는 동안 각 샤드는 서로 다른 gpu에서 개별적으로" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": " 수직으로 (레이어 수준) 여러 gpu에 분할되어 모델의 단일 gpu에는 하나 또는 여러 레이어가 배치됩니다. 각 gpu는 파이프라인의 서로 다른 단계를 병렬로 처리하며 작은 배치 묶음에서 작동합니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "pipelineparallel (pp) - 모델이 수직으로 (레이어 수준) 여러 gpu에 분할되어 모델의 단일 gpu에는 하나 또는 여러 레이어가 배치됩니다. 각 gpu는 파이프라인의 서로 다른 단계를 병렬로 처리하며 " + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "⇨ 단일 노드 / 다중-gpu" + } + }, + "data parallel": { + "데이터 병렬화": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "데이터 병렬화" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "니다. 일반적으로 ddp를 사용하는 것이 좋으며, dp는 일부 모델에서 작동하지 않을 수 있으므로 주의해야 합니다. pytorch 문서에서도 ddp의 사용을 권장합니다." + }, + "집중": { + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "gpu0에만 집중해 보겠습니다. x0은 순방향 경로를 수행하기 위해 a0, a1, a2 파라미터가 필요하지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2" + }, + "어텐션": { + "line": 354, + "endLine": 355, + "excerpt": "다중 헤드 어텐션 레이어의 병렬화는 더욱 간단합니다. 이미 독립적인 다중 헤드를 가지고 있기 때문에 이미 병렬화되어 있습니다!" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "(ddp)을 통해 향상된 훈련 속도를 누릴 수 있습니다. 이는 pytorch의 내장 기능입니다. 일반적으로 ddp를 사용하는 것이 좋으며, dp는 일부 모델에서 작동하지 않을 수 있으므로 주의해야 합니다. pytorch 문서에서도 ddp의 " + }, + "변수": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수" + }, + "함수": { + "line": 341, + "endLine": 341, + "excerpt": "와 비선형 활성화 함수인" + }, + "특성": { + "line": 422, + "endLine": 422, + "excerpt": " 컬렉티브가 필요하며, 이는 잠재적으로 상당한 통신 오버헤드를 추가합니다. 파이프라인 병렬 처리의 특성상 작은 마이크로 배치가 사용되며, 산술 연산 강도(마이크로 배치 크기)를 균형 있게 유지하면서 파이프라인 버블(마이크로 배치 수)을 최소화하는 것에 중" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "이 두 모드 간의 gpu 간 통신 오버헤드의 주요 차이점은 다음과 같습니다:" + } + }, + "mini-batch": { + "미니 배치": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "각 gpu는 자체 미니 배치 데이터를 직접 사용합니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "를 실행하고 각 gpu의 출력을 gpu 0으로 보내고 손실을 계산합니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "dp에서는 gpu 0이 다른 gpu보다 훨씬 더 많은 작업을 수행하므로, gpu의 활용도가 낮아집니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "문서를 강력히 추천합니다. 이 문서는 멋진 다이어그램을 포함하고 있으며, 다양한 하드웨어에서 여러 벤치마크와 프로파일러 출력을 설명하여 필요한 세부 사항을 모두 설명합니다." + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수가 필요할 때 각 gpu가 " + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 171, + "endLine": 171, + "excerpt": "(dp)과 동일하지만, 전체 모델 매개변수, 그래디언트 및 옵티마이저 상태를 복제하는 대신 각 gpu는 그 중 일부만 저장합니다. 그리고 실행 시간에는 주어진 레이어에 대해 전체 레이어 매개변수" + }, + "파라미터": { + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "gpu0에만 집중해 보겠습니다. x0은 순방향 경로를 수행하기 위해 a0, a1, a2 파라미터가 필요하지만 gpu0에는 a0만 있습니다. gpu1에서 a1을, gpu2에서 a2를 전송받아 모델의 모든 조각을 하나로 모읍니다." + } + }, + "tensor parallelism": { + "텐서 병렬 처리": { + "line": 202, + "endLine": 202, + "excerpt": "일반적인 dnn 다이어그램을 상상해보면 이는 텐서 병렬 처리와 같은 수평 슬라이싱입니다. 수직 슬라이싱은 전체 레이어 그룹을 다른 gpu에 배치하는 것입니다. 이는 시작에 불과합니다." + }, + "텐서 병렬화": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "zero가 모델 가중치를 분할하는 방식을 자세히 살펴보면, 텐서 병렬화와 매우 유사한 것을 알 수 있습니다. 이는 이후에 설명될 수직 모델 병렬화와는 달리 각 레이어의 가중치를 분할/분할하기 때문입니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 225, + "endLine": 225, + "excerpt": "그리고 전체 프로세스는 레이어 lb에 대해 반복되고, 그 다음 lc로 순방향으로, 그다음은 역방향으로 lc -> lb -> la로 반복됩니다." + } + }, + "model parallelism": { + "모델 병렬화": { + "line": 239, + "endLine": 239, + "excerpt": "식을 자세히 살펴보면, 텐서 병렬화와 매우 유사한 것을 알 수 있습니다. 이는 이후에 설명될 수직 모델 병렬화와는 달리 각 레이어의 가중치를 분할/분할하기 때문입니다." + }, + "모델 병렬 처리": { + "line": 247, + "endLine": 247, + "excerpt": "네이티브 모델 병렬 처리(수직적) 및 파이프라인 병렬 처리" + } + }, + "pipeline parallelism": { + "파이프라인 병렬 처리": { + "line": 247, + "endLine": 247, + "excerpt": "네이티브 모델 병렬 처리(수직적) 및 파이프라인 병렬 처리" + }, + "파이프라인 병렬화": { + "line": 269, + "endLine": 269, + "excerpt": "파이프라인 병렬화 (pp)은 거의 naive mp와 동일하지만 gpu 유휴 상태 문제를 해결하기 위해 들어오는 배치를 마이크로 배치로 나누고 인공적으로 파이프라인을 생성" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 263, + "endLine": 263, + "excerpt": "인 모델과 동일하게 진행되고, 7번째 레이어가 완료되면 데이터를 다시 레이어 0으로 보내거나 또는 레이블을 마지막 레이어로 보내야 할 필요가 있습니다. 이제 손실을 계산하고 옵티마이저가 작동할 수 있습니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 267, + "endLine": 267, + "excerpt": "공유 임베딩은 gpu 간에 복사해야 할 수도 있습니다." + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 279, + "endLine": 279, + "excerpt": "pp는 조정해야 할 새로운 하이퍼파라미터인" + } + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": { + "line": 308, + "endLine": 308, + "excerpt": "파이프 단계 수준에서 조건부 제어 흐름은 불가능합니다. 예를 들어, t5와 같은 인코더-디코더 모델은 조건부 인코더 단계를 처리하기 위해 특별한 해결책이 필요합니다." + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 308, + "endLine": 308, + "excerpt": "파이프 단계 수준에서 조건부 제어 흐름은 불가능합니다. 예를 들어, t5와 같은 인코더-디코더 모델은 조건부 인코더 단계를 처리하기 위해 특별한 해결책이 필요합니다." + } + }, + "activation function": { + "활성화 함수": { + "line": 341, + "endLine": 341, + "excerpt": "와 비선형 활성화 함수인" + } + }, + "matrix multiplication": { + "행렬 곱셈": { + "line": 345, + "endLine": 346, + "excerpt": "행렬 형태로 계산을 살펴보면, 행렬 곱셈을 다중 gpu로 분할할 수 있는 방법을 쉽게 알 수 있습니다:" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 369, + "endLine": 369, + "excerpt": "parallelformers (현재는 추론에만 해당)" + } + }, + "evaluation mode": { + "추론 모드": { + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "deepspeed-inference는 cuda 커널을 기반으로 하는 매우 빠른 추론 모드에서 bert, gpt-2 및 gpt-neo 모델을 지원합니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 376, + "endLine": 376, + "excerpt": "deepspeed-inference는 cuda 커널을 기반으로 하는 매우 빠른 추론 모드에서 bert, gpt-2 및 gpt-neo 모델을 지원합니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 461, + "endLine": 461, + "excerpt": "레이어 정규화를 수행한다면, 우선 std를 계산하고 두 번째로 mean을 계산한 다음 데이터를 정규화할 수 있습니다. operator 병렬화는 std와 mean을 병" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 461, + "endLine": 461, + "excerpt": "레이어 정규화를 수행한다면, 우선 std를 계산하고 두 번째로 mean을 계산한 다음 데이터를 정규화할 수 있습니다. operator 병렬화는 std와 mean을 병" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 477, + "endLine": 477, + "excerpt": "따라서 이 프레임워크의 장점은 선택한 클러스터에서 30분 동안 시뮬레이션을 실행하고 이 특정 환경을 최적으로 활용하기 위한 최상의 전략을 제안한다는 것입니다. 부품을 추가/제거/교체하면 실행하고 그에 대한 계획을 다시 최적화한 후 훈련할 수 있습니다" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_train_gpu_one.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_gpu_one.md", + "blobSha": "656da59adbcde0f115a86663861d1699bb8cfc9c", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/perf_train_special.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perf_train_special.md", + "blobSha": "7927f3748f07fd9357a9efed1acd9708b04bf861", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/perf_train_special.md", + "counts": { + "training": { + "학습": 7 + }, + "model": { + "모델": 2 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "feature": { + "변수": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "loss": { + "감소": 1 + }, + "distributed training": { + "분산 학습": 1 + } + }, + "evidence": { + "training": { + "학습": { + "line": 16, + "endLine": 16, + "excerpt": "apple 실리콘에서 pytorch 학습" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 18, + "endLine": 18, + "excerpt": "이전에는 mac에서 모델을 학습할 때 cpu만 사용할 수 있었습니다. 그러나 이제 pytorch v1.12의 출시로 apple의 실리콘 gpu를 사용하여 훨씬 더 빠른 성능으로" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "pytorch 연산들은 아직 mps에서 지원되지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 환경 변수" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "orch 연산들은 아직 mps에서 지원되지 않아 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 환경 변수" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "를 설정하여 cpu 커널을 대신 사용하도록 해야 합니다(이때" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "장치를 이용하면 다음과 같은 이점들을 얻을 수 있습니다:" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "로컬에서 더 큰 네트워크나 배치 크기로 학습 가능" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "gpu의 통합 메모리 아키텍처로 인해 메모리에 직접 접근할 수 있어 데이터 로딩 지연 감소" + } + }, + "loss": { + "감소": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "gpu의 통합 메모리 아키텍처로 인해 메모리에 직접 접근할 수 있어 데이터 로딩 지연 감소" + } + }, + "distributed training": { + "분산 학습": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "과 같은 분산 학습 백엔드는" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/perplexity.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/perplexity.md", + "blobSha": "9de84a5f289b942875aa88386f430cc67e306bb9", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/perplexity.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 26 + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": 13 + }, + "language model": { + "언어 모델": 4 + }, + "metric": { + "평가지표": 2 + }, + "likelihood": { + "우도": 8 + }, + "token": { + "토큰": 21 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 2 + }, + "feature": { + "능력": 1 + }, + "inference": { + "예측": 6 + }, + "context": { + "컨텍스트": 9 + }, + "chunk": { + "청크": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "stride": { + "스트라이드": 4 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 3 + }, + "loss": { + "손실": 2 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "고정 길이 모델의 펄플렉서티(perplexity)" + } + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "고정 길이 모델의 펄플렉서티(perplexity)" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "펄플렉서티(perplexity, ppl)는 가장 일반적인 언어 모델 평가지표 중 하나입니다. 자세히 알아보기 전에 이 평가지표는 고전적인 언어 모델(자기회귀 또는 인과적 언어 모델이라고도 함)에만 적용되며 bert와 같" + } + }, + "metric": { + "평가지표": { + "line": 17, + "endLine": 18, + "excerpt": "펄플렉서티(perplexity, ppl)는 가장 일반적인 언어 모델 평가지표 중 하나입니다. 자세히 알아보기 전에 이 평가지표는 고전적인 언어 모델(자기회귀 또는 인과적 언어 모델이라고도 함)에만 적용되며 bert와 같은 마스킹" + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "펄플렉서티는 시퀀스의 음의 로그 우도(negative log-likelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = " + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "ikelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = (x_0, x_1, \\dots, x_t)\\) 가 있을 때, \\(x\\) 의 펄플렉서티는 아래 수식과 같이 구할 수 있습니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 20, + "endLine": 21, + "excerpt": "ikelihood, nll) 값의 평균에 지수(exponentiate)를 취한 값으로 정의됩니다. 토큰화된 시퀀스 \\(x = (x_0, x_1, \\dots, x_t)\\) 가 있을 때, \\(x\\) 의 펄플렉서티는 아래 수식과 같이 구할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "능력": { + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "직관적으로 말뭉치에서 지정된 토큰 집합을 균일하게 예측하는 모델의 능력에 대한 평가로 생각할 수 있습니다. 중요한 점은 토큰화 과정이 모델의 펄플렉서티에 직접적인 영향을 미치므로 서로 다른 모델을 비교할 때 항상 이를 고려" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "직관적으로 말뭉치에서 지정된 토큰 집합을 균일하게 예측하는 모델의 능력에 대한 평가로 생각할 수 있습니다. 중요한 점은 토큰화 과정이 모델의 펄플렉서티에 직접적인 영향을 미치므로 서로 다른 모델을 비교할 때" + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "모델의 컨텍스트 크기가 정해져있지 않다면, 아래와 같이 시퀀스를 자동 회귀적으로 분해하고 각 단계에서 선행 하는 전체 시퀀스를 조건부 확률에 넣어 모델의 펄플렉서티를 " + } + }, + "chunk": { + "청크": { + "line": 49, + "endLine": 50, + "excerpt": "모델의 시퀀스에 대한 펄플렉서티를 계산할 때, 수월하지만 차선책은 시퀀스를 청크로 쪼개고 분해된 각 부분의 로그 우도 값을 독립적으로 합산하는 것입니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 57, + "endLine": 58, + "excerpt": "정 길이 모델의 ppl은 슬라이딩 윈도우 전략으로 평가해야 합니다. 이 전략에는 컨텍스트 윈도우을 반복적으로 슬라이딩해 모델이 각 예측을 수행할 때 더 많은 컨텍스트를 갖도록 하는 작업이 포함됩니다." + } + }, + "stride": { + "스트라이드": { + "line": 62, + "endLine": 65, + "excerpt": "로 좋은 절충안은 한 번에 한 토큰씩 슬라이딩하는 것이 아니라 더 큰 간격으로 컨텍스트를 이동하는 스트라이드가 적용된 슬라이딩 윈도우을 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 계산을 훨씬 더 빠르게 진행하면서도 모델에 각 단계에서 예측을 수행할 수 있는 긴 컨텍스트를" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 80, + "endLine": 81, + "excerpt": "wikitext-2 데이터 세트를 가져오고 몇 가지 슬라이딩 윈도우 전략을 사용해 펄플렉서티를 계산해보겠습니다. 이 데이터 세트는 크기가 작고 포워드 패스 한 번만 수행하기 때문에 전" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 90, + "endLine": 92, + "excerpt": "를 전달해 각 토큰에 대한 평균 음의 우도 값을 손실로 반환할 수 있습니다. 하지만 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하면 각 반복마다 모델에 전달하는 토큰이 겹칩니다. 컨텍스트로 처리하는 토큰에 대한 로그 우도" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/philosophy.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/philosophy.md", + "blobSha": 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+ "사전 훈련": 3 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "대규모 transformers 모델을 사용하거나 연구하거나 확장하려는 기계 학습 연구원 및 교육자를 위한 것입니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "대규모 transformers 모델을 사용하거나 연구하거나 확장하려는 기계 학습 연구원 및 교육자를 위한 것입니다." + }, + "훈련": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "특정 기계 학습 작업을 해결하기 위해 사전훈련된 모델을 다운로드하고 사용하기만 하려는 엔지니어를 위한 것입니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "모델을 미세 조정하거나 제작용으로 사용하고자 하는 실전 개발자를 위한 것입니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "각 모델을 사용하기 위해 필요한 세 가지 표준 클래스인 configuration, models 및 전처리 클래스인 (tokenizer는 nlp용, image processor는 비전용, feature extractor는 오디오용, processor는 멀티모" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미리 훈련된 인스턴스에서 간단하고 통일된 방식으로 초기화할 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. " + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": " 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "메서드를 사용하여 미리 훈련된 인스턴스에서 간단하고 통일된 방식으로 초기화할 수 있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "있습니다. 이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "이 메소드는 미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미리 훈련된 체크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저장된 체" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "크포인트에서 관련 클래스 인스턴스와 관련 데이터(구성의 하이퍼파라미터, 토크나이저의 어휘, 모델의 가중치)를 (필요한 경우) 다운로드하고 캐시하며 가져옵니다. 체크포인트는 hugging face hub에서 제공되거나 사용자 자체의 저장된 체크포인트에서 제공" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "] api를 제공하여 주어진 작업에 대해 모델을 빠르게 추론하는 데 사용하고, [" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "low, keras 모듈을 사용하고 라이브러리의 기본 클래스를 상속하여 모델 로딩 및 저장과 같은 기능을 재사용하면 됩니다. 모델에 대한 코딩 철학에 대해 더 자세히 알고 싶다면 repeat yourself 블로그 글을 확인해보세요." + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "결과적으로, 이 라이브러리는 신경망을 구축하기 위한 모듈식 도구 상자가 아닙니다. 라이브러리를 확장하거나 구축하려면 일반적인 python, pytorch, tensorflow, keras" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "각 아키텍처에 대해 공식 저자가 제공한 결과를 재현하는 적어도 한 가지 예제를 제공합니다." + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "ch 코드는 tensorflow 코드로 변환되어 pytorchic하지 않을 수 있고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다." + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "전체 은닉 상태와 어텐션 가중치에 대한 액세스를 단일 api를 사용하여 제공합니다." + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "전체 은닉 상태와 어텐션 가중치에 대한 액세스를 단일 api를 사용하여 제공합니다." + } + }, + "normalization": { + "표준화": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "전처리 클래스 및 기본 모델 api는 모델 간에 쉽게 전환할 수 있도록 표준화되어 있습니다." + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "미세 조정 및 모델 탐색을 위한 유망한 도구들을 주관적으로 선택하기:" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "미세 조정을 위해 어휘 및 임베딩에 새로운 토큰을 간단하고 일관된 방식으로 추가하는 방법을 제공합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "미세 조정을 위해 어휘 및 임베딩에 새로운 토큰을 간단하고 일관된 방식으로 추가하는 방법을 제공합니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "transformer 헤드를 마스킹하고 가지치기하는 간단한 방법을 제공합니다." + } + }, + "pruning": { + "가지치기": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "transformer 헤드를 마스킹하고 가지치기하는 간단한 방법을 제공합니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "모델 클래스는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 가중치와 함께 작동하는 pytorch 모델(torch.nn.module), keras 모델(tf.keras.model), jax/flax 모델(fla" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "구성 클래스는 모델을 구축하는 데 필요한 하이퍼파라미터(예: 레이어 수 및 은닉 크기)를 저장합니다. 구성 클래스를 직접 인스턴스화할 필요는 없습니다. 특히, 수정 없이 고 사전 학습된 모델을 사용하는 경우 모델을 생성" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/pipeline_gradio.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_gradio.md", + "blobSha": "418ebfa0fb2e03651d5c21870ebc0846ed0ccf09", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/pipeline_gradio.md", + "counts": { + "inference": { + "추론": 1 + }, + "feature": { + "함수": 1 + } + }, + "evidence": { + "inference": { + "추론": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]과 통합되어 추론을 위한 간단한 인터페이스를 빠르게 생성할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "에 맞는 pipeline을 생성한 다음, gradio의 interface.from_pipeline 함수에 전달하여 인터페이스를 만드세요. gradio는 [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/pipeline_tutorial.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_tutorial.md", + "blobSha": "2f166fc6939f3206f3b03490c140a5c3f360045f", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/pipeline_tutorial.md", + "counts": { + "inference": { + "추론": 9 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 2 + }, + "model": { + "모델": 17 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "feature": { + "변수": 13 + }, + "parameter": { + "매개변수": 13 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 9 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "automatic speech recognition": { + "자동 음성 인식": 1 + }, + "speech recognition": { + "자동 음성 인식": 1 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2, + "일괄 처리": 6 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "classification": { + "분류": 1 + }, + "modality": { + "모달리티": 1 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "question answering": { + "질의응답": 1 + } + }, + "evidence": { + "inference": { + "추론": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "추론을 위한 pipeline" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]을 사용하면 언어, 컴퓨터 비전, 오디오 및 멀티모달 태스크에 대한 추론을 위해 hub의 어떤 모델이든 쉽게 사용할 수 있습니다. 특정 분야에 대한 경험이 없거나, 모델을 이루는 코드" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]을 사용하면 언어, 컴퓨터 비전, 오디오 및 멀티모달 태스크에 대한 추론을 위해 hub의 어떤 모델이든 쉽게 사용할 수 있습니다. 특정 분야에 대한 경험이 없거나, 모델을 이루는 코드가 익숙하지 않은 경우에도 [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "특정 토크나이저 또는 모델을 사용하는 방법" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "지원하는 모든 태스크와 쓸 수 있는 매개변수를 담은 목록은 [" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "지원하는 모든 태스크와 쓸 수 있는 매개변수를 담은 목록은 [" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]이 있지만, 개별 파이프라인을 담고있는 추상화된 [" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "]은 태스크에 알맞게 추론이 가능한 기본 모델과 전처리 클래스를 자동으로 로드합니다." + } + }, + "automatic speech recognition": { + "자동 음성 인식": { + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "기대했던 결과가 아닌가요? hub에서 가장 많이 다운로드된 자동 음성 인식 모델로 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인해보세요. 다음은 openai/whisper-large로 시도해보겠습니다." + } + }, + "speech recognition": { + "자동 음성 인식": { + "line": 50, + "endLine": 51, + "excerpt": "기대했던 결과가 아닌가요? hub에서 가장 많이 다운로드된 자동 음성 인식 모델로 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인해보세요. 다음은 openai/whisper-large로 시도해보겠습니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 59, + "endLine": 62, + "excerpt": "한 입력을 더 잘 처리하는지도 확인할 수 있습니다. 만약 상황에 알맞는 모델을 없다면 언제나 직접 훈련시킬 수 있습니다!" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 97, + "endLine": 98, + "excerpt": "처럼 기기를 지정하면 파이프라인이 자동으로 해당 기기에 모델을 배치합니다. 파이토치에서나 텐서플로우에서도 모두 작동합니다." + }, + "일괄 처리": { + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "기본적으로 파이프라인은 여기에 나온 이유로 추론을 일괄 처리하지 않습니다. 간단히 설명하자면 일괄 처리가 반드시 더 빠르지 않고 오히려 더 느려질 수도 있기 때문입니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 97, + "endLine": 98, + "excerpt": "처럼 기기를 지정하면 파이프라인이 자동으로 해당 기기에 모델을 배치합니다. 파이토치에서나 텐서플로우에서도 모두 작동합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 104, + "endLine": 104, + "excerpt": "를 지정해서 🤗 accelerate가 모델 가중치를 어떻게 로드하고 저장할지 자동으로 결정하도록 할 수 있습니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 165, + "endLine": 165, + "excerpt": "는 각 결과를 호출마다 생성하고, 파이프라인은 입력이 순회할 수 있는 자료구조임을 자동으로 인식하여 gpu에서 기존 데이터가 처리되는 동안 새로운 데이터를 가져오기 시작합니다.(이때 내부적으로 dataloader를 사용해요.) 이" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "데이터세트를 순회하는 가장 간단한 방법은 🤗 datasets를 활용하는 것인데요." + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 195, + "endLine": 195, + "excerpt": "태스크를 지정하고 이미지를 분류기에 전달하면 됩니다. 이미지는 인터넷 링크 또는 로컬 경로의 형태로 전달해주세요. 예를 들어 아래에 표시된 고양이는 어떤 종인가요?" + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": "]은 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": " 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태스크는 텍스트와 이미지를 모두 사용합니다. 그 어떤 이미지 링크나 묻고 싶은 질문도 자유" + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 230, + "endLine": 230, + "excerpt": " 여러 모달리티(역주: 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 형태)를 지원합니다. 예시로 시각적 질의응답(vqa; visual question answering) 태스크는 텍스트와 이미지를 모두 사용합니다. 그 어떤 이미지 링크나 묻고 싶은 질문도 자유롭게" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/pipeline_webserver.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pipeline_webserver.md", + "blobSha": "b7d5366c57c4ef2edc7fb7505304299cf76317c2", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/pipeline_webserver.md", + "counts": { + "pipeline": { + "파이프라인": 5 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + "model": { + "모델": 6 + }, + "query": { + "쿼리": 5 + }, + "batch": { + "배치": 7 + }, + "inference": { + "추론": 6 + }, + "environment": { + "환경": 1 + } + }, + "evidence": { + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 5, + "endLine": 5, + "excerpt": "웹 서버를 위한 파이프라인 사용하기" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 11, + "endLine": 11, + "excerpt": "핵심적으로 이해해야 할 점은 dataset를 다룰 때와 마찬가지로 반복자를 사용 가능하다는 것입니다. 왜냐하면, 웹 서버는 기본적으로 요청을 기다리고 들어오는 대로 처리하는 시스템이기 때문입니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "보통 웹 서버는 다양한 요청을 동시에 다루기 위해 매우 다중화된 구조(멀티 스레딩, 비동기 등)를 지니고 있습니다. 반면에, 파이프라인(대부분 파이프라인 안에 있는 모델)은 병렬처리에 그다지 좋지 않습니다. 왜냐하면 파이" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 13, + "endLine": 13, + "excerpt": "조(멀티 스레딩, 비동기 등)를 지니고 있습니다. 반면에, 파이프라인(대부분 파이프라인 안에 있는 모델)은 병렬처리에 그다지 좋지 않습니다. 왜냐하면 파이프라인은 많은 ram을 차지하기 때문입니다. 따라서, 파이프라인이 실행 중이거나 계산 집약적인 작업 " + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 65, + "endLine": 65, + "excerpt": "이제 쿼리를 날려볼 수 있습니다:" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 74, + "endLine": 75, + "excerpt": "방식은 불필요한 ram이 사용되지 않습니다. 그런 다음 큐 메커니즘을 사용하면, 다음과 같은 동적 배치를 사용하기 위해 추론 전 단계에 몇 개의 항목을 축적하는 것과 같은 멋진 작업을 할 수 있습니다:" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 74, + "endLine": 75, + "excerpt": "이 사용되지 않습니다. 그런 다음 큐 메커니즘을 사용하면, 다음과 같은 동적 배치를 사용하기 위해 추론 전 단계에 몇 개의 항목을 축적하는 것과 같은 멋진 작업을 할 수 있습니다:" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "프로덕션 환경에서는 문제가 발생할 여지가 많습니다. 메모리가 모자라거나, 공간이 부족하거나, 모델을 가져오는 데에 실패하거나, 쿼리가 잘못되었거나, 쿼리는 정확해도 " + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/pr_checks.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/pr_checks.md", + "blobSha": "1b6490a32f54917943afd01630e7f6aee8bedc07", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/pr_checks.md", + "counts": { + "tile": { + "타일": 2 + }, + "momentum": { + "관성": 2 + }, + "feature": { + "속성": 3, + "변수": 2, + "함수": 1 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "model": { + "모델": 12 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "modality": { + "양식": 1 + } + }, + "evidence": { + "tile": { + "타일": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "코드 및 문서 스타일" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "일반 저장소 일관성" + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "transformers의 선택적 종속성 수가 많이 늘어났기 때문에 개발 설치를 실패할 수도 있습니다. 개발 설치가 실패하는 경우, 작업 중인 deep learning 프레임워크 (pytorc" + }, + "변수": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "도 실행되며, 정의되지 않은 변수나 사용되지 않은 변수를 발견하면 경고합니다. 이 검사를 로컬에서 실행하려면 다음을 사용하세요:" + }, + "함수": { + "line": 150, + "endLine": 150, + "excerpt": "에는 아래에 복사되는 클래스 또는 함수의 전체 경로가 포함되어야 합니다. 예를 들어" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "시작하는 모든 작업은 transformers 테스트 모음의 일부를 실행합니다. 이러한 작업은 특정 환경에서 일부 라이브러리에 중점을 둡니다. 예를 들어" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "는 tensorflow만 설치된 환경에서 파이프라인 테스트를 실행합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "단계 1에서 수집한 파일에 이 맵을 적용하여 pr에 영향을 받는 모델 파일 목록을 얻습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "모든 구성 클래스에 docstring에 언급된 유효한 체크포인트가 적어도 하나 있는지 (" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "패턴의 대소문자가 다른 경우(대문자와 소문자가 혼용된 대체 양식)" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/awq.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/awq.md", + "blobSha": "c8f472a95e12052c053fa9e208962e7fdbf6e083", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/awq.md", + "counts": { + "quantization": { + "양자화": 11 + }, + "loss": { + "손실": 1 + }, + "model": { + "모델": 19 + }, + "precision": { + "정밀도": 1, + "정확도": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 4 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + }, + "likelihood": { + "우도": 1 + }, + "feature": { + "속성": 1, + "변수": 5, + "기능": 1 + }, + "batch": { + "배치": 3 + }, + "parameter": { + "파라미터": 2, + "매개변수": 5 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 5 + }, + "context": { + "컨텍스트": 1 + }, + "token": { + "토큰": 4 + }, + "attention": { + "어텐션": 6 + }, + "layer": { + "레이어": 10, + "계층": 1 + }, + "query": { + "쿼리": 3 + }, + "normalization": { + "정규화": 2 + }, + "regularization": { + "정규화": 2 + }, + "head": { + "헤드": 3 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + } + }, + "evidence": { + "quantization": { + "양자화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 노트북 으로 awq 양자화를 실습해보세요 !" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "activation-aware weight quantization (awq)은 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": " 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습니다." + }, + "정확도": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "퓨즈된 모듈은 정확도와 성능을 개선합니다. 퓨즈된 모듈은 llama 아키텍처와 mistral 아키텍처의 awq모듈에 기본적으로 지원됩니다. 그러나 지원되지 않는 아키텍처에 " + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "activation-aware weight quantization (awq)은 모델의 모든 가중치를 양자화하지 않고, llm 성능에 중요한 가중치를 유지합니다. 이로써 4비트 정밀도로 모델을 실행해도 성능 저하 없이 양자화 손실을 크게 줄일 수 있습" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "m-intel 등이 있습니다. transformers는 llm-awq, autoawq 라이브러리를 이용해 양자화된 모델을 가져올 수 있도록 지원합니다. 이 가이드에서는 autoawq로 양자화된 모델을 가져오는 방법을 보여드리나, llm-awq로 양자화된 " + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "는 autoawq로 양자화된 모델을 가져오는 방법을 보여드리나, llm-awq로 양자화된 모델의 경우도 유사한 절차를 따릅니다." + } + }, + "feature": { + "속성": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "속성을 통해 식별할 수 있습니다.:" + }, + "변수": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "] 를 생성하고 매개변수" + }, + "기능": { + "line": 231, + "endLine": 231, + "excerpt": "이 기능은 amd gpus에서 지원됩니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "파라미터를 사용하여 모델을 배치할 위치를 지정하세요:" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "파라미터를 사용하여 모델을 배치할 위치를 지정하세요:" + }, + "매개변수": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "] 를 생성하고 매개변수" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 74, + "endLine": 74, + "excerpt": "추론을 더욱 가속화하기 위해 awq 양자화와 flashattention-2 를 결합 할 수 있습니다:" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 84, + "endLine": 84, + "excerpt": "퓨즈된 모듈은 정확도와 성능을 개선합니다. 퓨즈된 모듈은 llama 아키텍처와 mistral 아키텍처의 awq모듈에 기본적으로 지원됩니다. 그러나 지원되지 않는 아키텍처에 대해서도 awq 모듈을 퓨즈할 수 있습니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "매개변수는 전체 시퀀스 길이로, 컨텍스트 길이와 예상 생성 길이를 포함해야 합니다. 안전하게 사용하기 위해 더 큰 값으로 설정할 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "프리필 토큰/초" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection l" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer" + }, + "계층": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": "음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer). 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 184, + "endLine": 184, + "excerpt": ": 어텐션 레이어는 다음 순서로 퓨즈하세요 : 쿼리 (query), 키 (key), 값 (value) , 출력 프로젝션 계층 (output projection layer). 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": ": 사용자 정의 퓨즈 레이어 정규화로 교할 레이어 정규화 레이어명. 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": ": 사용자 정의 퓨즈 레이어 정규화로 교할 레이어 정규화 레이어명. 해당 레이어를 퓨즈하지 않으려면 빈 리스트를 전달하세요." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": ": 어텐션 헤드 (attention heads)의 수를 설정합니다." + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "는 빠른 프리필과 디코딩을 위해 exllama-v2 커널을 지원합니다. 시작하기 위해 먼저 최신 버전" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/bitsandbytes.md", + "blobSha": "5944239670997150e53b24ba2f403fc3bd65b196", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/bitsandbytes.md", + "counts": { + "fine-tuning": { + "미세 조정": 6 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 1 + }, + "model": { + "모델": 37 + }, + "quantization": { + "양자화": 27 + }, + "weight": { + "가중치": 9 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "exploitation": { + "활용": 2 + }, + "feature": { + "변수": 11, + "기능": 3 + }, + "parameter": { + "매개변수": 11 + }, + "precision": { + "정밀도": 2 + }, + "training": { + "훈련": 3 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "momentum": { + "관성": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "loss": { + "손실": 1 + } + }, + "evidence": { + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ". 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 수 있습니다. 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + } + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "를 줄일 수 있습니다. 4비트 양자화는 모델을 더욱 압축하며, qlora와 함께 사용하여 양자화된 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 데 흔히 사용됩니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "bitsandbytes는 모델을 8비트 및 4비트로 양자화하는 가장 쉬운 방법입니다. 8비트 양자화는 fp16의 이상치와 int8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 " + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "bitsandbytes는 모델을 8비트 및 4비트로 양자화하는 가장 쉬운 방법입니다. 8비트 양자화는 fp16의 이상치와 int8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 다시 변환하고, 이들을 합산하" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "8의 비이상치를 곱한 후, 비이상치 값을 fp16으로 다시 변환하고, 이들을 합산하여 fp16으로 가중치를 반환합니다. 이렇게 하면 이상치 값이 모델 성능에 미치는 저하 효과를 줄일 수 있습니다. 4비트 양자화는 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"\"이상치\"는 특정 임곗값을 초과하는 은닉 상태 값을 의미하며, 이러한 값은 fp16으로 계산됩니다. 값은 일반적으로 정규 분포 ([-3.5, 3.5])를 따르지만, 대규모 모델의 경우 이 분포는 매" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "는 추론에만 사용해야 합니다)." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "nf4는 qlora 논문에서 소개된 4비트 데이터 유형으로, 정규 분포에서 초기화된 가중치에 적합합니다. 4비트 기반 모델을 훈련할 때 nf4를 사용해야 합니다. 이는 [" + } + }, + "momentum": { + "관성": { + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "은 성능에 큰 영향을 미치지 않습니다. 그러나 모델 가중치와 일관성을 유지하기 위해" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 277, + "endLine": 277, + "excerpt": "다. 예를 들어, 중첩 양자화를 통해 16gb nvidia t4 gpu에서 시퀀스 길이 1024, 배치 크기 1, 그레이디언트 누적 4단계를 사용하여 llama-13b 모델을 미세 조정할 수 있습니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 277, + "endLine": 277, + "excerpt": "중첩 양자화는 추가적인 성능 손실 없이 추가적인 메모리를 절약할 수 있는 기술입니다. 이 기능은 이미 양자화된 가중치의 2차 양자화를 수행하여 매개변수당 추가로 0.4비트를 절약합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/eetq.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/eetq.md", + "blobSha": "ef4f4a2684b9f00dd0bd82e1bb75cdf3639ed550", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/eetq.md", + "counts": { + "channel": { + "채널": 2 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 1 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "model": { + "모델": 3 + }, + "precision": { + "정확도": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 6 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "feature": { + "기능": 1 + } + }, + "evidence": { + "channel": { + "채널": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "eetq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 faste" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "ertransformer 및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": " 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "및 tensorrt-llm에서 가져왔습니다. 교정(calibration) 데이터셋이 필요 없으며, 모델을 사전에 양자화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미합니다." + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "화할 필요도 없습니다. 또한, 채널별 양자화(per-channel quantization) 덕분에 정확도 저하가 미미합니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "etq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 tensorrt-l" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "eetq 라이브러리는 nvidia gpu에 대해 int8 채널별(per-channel) 가중치 전용 양자화(weight-only quantization)을 지원합니다. 고성능 gemm 및 gemv 커널은 fastertransformer 및 ten" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "에서 설치할 수 있습니다. eetq는 cuda 기능이 8.9 이하이고 7.0 이상이어야 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/gptq.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/gptq.md", + "blobSha": "8c18b6cf2215e1d476e6bb42efeee9735ea2514b", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/gptq.md", + "counts": { + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 19 + }, + "global memory": { + "전역 메모리": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "loss": { + "오차": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 1 + }, + "training": { + "훈련": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 5 + }, + "model": { + "모델": 21 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 5 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 2 + }, + "feature": { + "변수": 4 + }, + "parameter": { + "매개변수": 4 + } + }, + "evidence": { + "exploitation": { + "활용": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "peft를 활용한 gptq 양자화를 사용해보시려면 이 노트북을 참고하시고, 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요!" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "peft를 활용한 gptq 양자화를 사용해보시려면 이 노트북을 참고하시고, 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요!" + } + }, + "global memory": { + "전역 메모리": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 절약할 수 있으며, 더 낮은 비트 너비를 사용함으로써 통신 시간이 줄어들어 추론 속도가 " + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 " + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gpu의 전역 메모리 대신 결합된 커널에서 역양자화되기 때문에 메모리 사용량을 4배 절약할 수 있으며, 더 낮은 비트 너비를 사용함으로써 통신 시간이 줄어들어 추론 속도가 빨라질 것으로 기대" + } + }, + "loss": { + "오차": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복원됩니다. 이는 int4 가중치가 gp" + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으로 복" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "gpt-qmodel 라이브러리는 gptq 알고리즘을 구현합니다. 이는 훈련 후 양자화 기법으로, 가중치 행렬의 각 행을 독립적으로 양자화하여 오차를 최소화하는 가중치 버전을 찾습니다. 이 가중치는 int4로 양자화되지만, 추론 중에는 실시간으로 fp16으" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "모델을 양자화하려면(현재 텍스트 모델만 지원됨) [" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "] 클래스를 생성하고 양자화할 비트 수, 양자화를 위한 가중치 교정 데이터셋, 그리고 데이터셋을 준비하기 위한 토크나이저를 설정해야 합니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "생성하고 양자화할 비트 수, 양자화를 위한 가중치 교정 데이터셋, 그리고 데이터셋을 준비하기 위한 토크나이저를 설정해야 합니다." + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 디바이스(gpu 및 cpu)에서 사용할 메모리 양을 할당해 보세요:" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 디바이스(gpu 및 cpu)에서 사용할 메모리 양을 할당해 보세요:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/optimum.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/optimum.md", + "blobSha": "69c46a84f897c0069f17e4c9252f81bfef367718", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/optimum.md", + "counts": { + "feature": { + "함수": 1 + }, + "model": { + "모델": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 2 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "함수": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ", furiosa, onnx runtime, gptq를 위한 양자화와 저수준 pytorch 양자화 함수를 지원하는 최적화 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 intel cpu/hpu, amd gpu, furiosa npu 등 특정 하드웨어와 onnx run" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "/hpu, amd gpu, furiosa npu 등 특정 하드웨어와 onnx runtime과 같은 모델 가속기에서의 성능을 향상시키도록 설계되었습니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "optimum은 intel, furiosa, onnx runtime, gptq를 위한 양자화와 저수준 pytorch 양자화 함수를 지원하는 최적화 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 intel cpu/hpu, amd gpu, furiosa npu" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/quanto.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quanto.md", + "blobSha": "7eff695051d6b8d14fed33672f337ace703d0c71", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/quanto.md", + "counts": { + "feature": { + "기능": 2, + "함수": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 12 + }, + "weight": { + "가중치": 2 + }, + "modality": { + "모달리티": 2 + }, + "kernel": { + "커널": 1 + }, + "training": { + "학습": 1 + }, + "model": { + "모델": 3 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "benchmark": { + "벤치마크": 2 + }, + "metric": { + "지표": 1 + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": 1 + }, + "optimizer": { + "최적화 알고리즘": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "기능": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "이 라이브러리에서 사용되는 양자화 방법은 선형 양자화입니다. quanto는 다음과 같은 여러 가지 기능을 제공합니다:" + }, + "함수": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "화, 캘리브레이션, qat 같은 더 복잡한 기능을 수행하기 위해서는 quanto 라이브러리의 해당 함수를 직접 호출해야 합니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "🤗 quanto 라이브러리는 다목적 파이토치 양자화 툴킷입니다. 이 라이브러리에서 사용되는 양자화 방법은 선형 양자화입니다. quanto는 다음과 같은 여러 가지 기능을 제공합니다:" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "가중치 양자화 (" + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "모달리티에 구애받지 않음 (e.g cv,llm)" + } + }, + "kernel": { + "커널": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "특정 장치에 대한 사용자 정의 커널의 쉬운 추가" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "qat(양자화를 고려한 학습) 지원" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "] 객체를 전달하여 모델을 양자화할 수 있습니다. 이 방식은" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "레이어를 포함하는 모든 모달리티의 모든 모델에서 잘 작동합니다." + } + }, + "benchmark": { + "벤치마크": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": " 비록 기본적인 양자화 기술이지만, 좋은 결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "metric": { + "지표": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "만, 좋은 결과를 얻는데 아주 큰 도움이 됩니다! 바로 아래에 있는 벤치마크(llama-2-7b의 펄플렉서티 지표)를 확인해 보세요. 더 많은 벤치마크는 여기 에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "optimizer": { + "최적화 알고리즘": { + "line": 67, + "endLine": 67, + "excerpt": "이 라이브러리는 대부분의 ptq 최적화 알고리즘과 호환될 만큼 충분히 유연합니다. 앞으로의 계획은 가장 인기 있는 알고리즘(awq, smoothquant)을 최대한 매끄럽게 통합하는 것입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quantization/quark.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quantization/quark.md", + "blobSha": "eb1d18bf0f90a61d89e6431ba77d22c5a6b02091", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quantization/quark.md", + "counts": { + "deep learning": { + "딥러닝": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "quantization": { + "양자화": 10 + }, + "model": { + "모델": 14 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "feature": { + "기능": 3 + }, + "KV cache": { + "KV 캐시": 1 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + } + }, + "evidence": { + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "quark는 특정 데이터 타입, 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": ", 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "quark는 특정 데이터 타입, 알고리즘, 하드웨어에 구애받지 않도록 설계된 딥러닝 양자화 툴킷입니다. quark에서는 다양한 전처리 전략, 알고리즘, 데이터 타입을 조합하여 사용할 수 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "n-harness를 🤗 transformers 백엔드와 함께 사용하여 quark로 양자화된 다양한 모델을 원활하게 평가할 수 있습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "quark는 자체 체크포인트/설정 포맷를 가지고 있지만, 다른 양자화/런타임 구현체 (autoawq, 네이티브 fp8)와 호환되는 직렬화 레이아웃으로 모델을 생성하는 것도 지원합니" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "quark를 통해 양자화된 모델은 함께 조합할 수 있는 광범위한 기능을 지원합니다. 구성에 관계없이 모든 양자화된 모델은" + } + }, + "KV cache": { + "KV 캐시": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "kv 캐시" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "을 이용하는 모델과" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/quicktour.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/quicktour.md", + "blobSha": "fe10e869064fac79575c8218012f38cd21d9a372", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/quicktour.md", + "counts": { + "inference": { + "추론": 2, + "예측": 1 + }, + "model": { + "모델": 51 + }, + "pre-training": { + "사전학습": 2, + "사전 훈련": 9 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 8 + }, + "training": { + "학습": 4, + "훈련": 29 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 4 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 8 + }, + "modality": { + "모달리티": 2 + }, + "classification": { + "분류": 4 + }, + "label": { + "레이블": 5 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 5 + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": 1 + }, + "token": { + "토큰": 11 + }, + "query": { + "질의": 3 + }, + "question answering": { + "질의응답": 3 + }, + "context": { + "문맥": 1 + }, + "padding": { + "채우기": 1, + "패딩": 1 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 1 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 3 + }, + "image segmentation": { + "이미지 분할": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 2 + }, + "object detection": { + "객체 탐지": 1 + }, + "bounding box": { + "경계 상자": 1 + }, + "audio classification": { + "오디오 분류": 1 + }, + "automatic speech recognition": { + "자동 음성 인식": 2 + }, + "speech recognition": { + "자동 음성 인식": 2 + }, + "sentiment analysis": { + "감정 분석": 2 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 15 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 14 + }, + "sampling rate": { + "샘플링 레이트": 2 + }, + "waveform": { + "웨이브폼": 1 + }, + "kernel": { + "필터": 2 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 6 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 2, + "구조": 1 + }, + "feature": { + "기능": 4, + "함수": 11, + "속성": 5, + "변수": 2, + "특징": 2 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 7 + }, + "attention": { + "주의": 1, + "어텐션": 2 + }, + "chunk": { + "묶음": 3 + }, + "activation function": { + "활성화 함수": 3 + }, + "loss": { + "손실": 4 + }, + "loss function": { + "손실 함수": 4 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 2, + "파라미터": 1 + }, + "hidden layer": { + "은닉층": 1 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "layer": { + "층": 1 + }, + "training loop": { + "훈련 루프": 8 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "epoch": { + "에포크": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + }, + "learning rate": { + "학습률": 1 + }, + "feature extractor": { + "특징 추출기": 2 + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": 2 + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": 2 + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": 1 + } + }, + "evidence": { + "inference": { + "추론": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 " + }, + "예측": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "이미지 속 객체의 경계 상자를 그리고 클래스를 예측하기" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 가이드에" + } + }, + "pre-training": { + "사전학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 " + }, + "사전 훈련": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 가이드에서 소개되" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 autoclass로 로드하고, pytorch 또는 tensorflow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 " + }, + "훈련": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "파이프라인" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. [" + } + }, + "modality": { + "모달리티": { + "line": 40, + "endLine": 40, + "excerpt": "]은 여러 모달리티에서 다양한 과업을 쉽게 처리할 수 있으며, 아래 표에 표시된 몇 가지 과업을 기본적으로 지원합니다:" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "텍스트 분류" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "텍스트에 알맞은 레이블 붙이기" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 50, + "endLine": 50, + "excerpt": "자연어 처리(nlp)" + } + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "개체명 인식" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "문자열의 각 토큰마다 알맞은 레이블 붙이기 (인물, 조직, 장소 등등)" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "질의응답" + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "질의응답" + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "주어진 문맥과 질문에 따라 올바른 대답하기" + } + }, + "padding": { + "채우기": { + "line": 54, + "endLine": 54, + "excerpt": "빈칸 채우기" + }, + "패딩": { + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "토크나이저는 입력을 리스트 형태로도 받을 수 있으며, 텍스트를 패딩하고 잘라내어 일정한 길이의 묶음을 반환할 수도 있습니다:" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "이미지 분류" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "컴퓨터 비전(cv)" + } + }, + "image segmentation": { + "이미지 분할": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "이미지 분할" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 56, + "endLine": 56, + "excerpt": "이미지 분할" + } + }, + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "객체 탐지" + } + }, + "bounding box": { + "경계 상자": { + "line": 57, + "endLine": 57, + "excerpt": "이미지 속 객체의 경계 상자를 그리고 클래스를 예측하기" + } + }, + "audio classification": { + "오디오 분류": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "오디오 분류" + } + }, + "automatic speech recognition": { + "자동 음성 인식": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "자동 음성 인식" + } + }, + "speech recognition": { + "자동 음성 인식": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "자동 음성 인식" + } + }, + "sentiment analysis": { + "감정 분석": { + "line": 64, + "endLine": 64, + "excerpt": "]의 인스턴스를 생성하고 사용할 작업을 지정합니다. 이 가이드에서는 감정 분석을 위해 [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]은 감정 분석을 위한 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 자동으로 다운로드하고 캐시합니다. 이제" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "]은 주어진 과업에 관계없이 데이터셋 전부를 순회할 수도 있습니다. 이 예제에서는 자동 음성 인식을 과업으로 선택해 보겠습니다:" + } + }, + "sampling rate": { + "샘플링 레이트": { + "line": 106, + "endLine": 106, + "excerpt": "데이터셋의 샘플링 레이트가 기존 모델인" + } + }, + "waveform": { + "웨이브폼": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "열을 호출하면 자동으로 오디오 파일을 가져와서 리샘플링합니다. 첫 4개 샘플에서 원시 웨이브폼 배열을 추출하고 파이프라인에 리스트로 전달하세요:" + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": " 프랑스어 텍스트를 처리할 수 있는 모델을 사용하기 위해선 hub의 태그를 사용하여 적절한 모델을 필터링하면 됩니다. 필터링된 결과의 상위 항목으로는 프랑스어 텍스트에 사용할 수 있는 다국어 bert 모델이 반환됩니다:" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "마땅한 모델을 찾을 수 없는 경우 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델을 미세조정해야 합니다. 미세조정 방법에 대한 자세한 내용은 미세조정 튜토리얼을 참조하세요. 사전 훈련된 모델을 미세조정한 후에는 모델을 hub의 커뮤니티와 공유하" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "]의 기능을 구현하는 데 사용됩니다. autoclass는 사전 훈련된 모델의 아키텍처를 이름이나 경로에서 자동으로 가져오는 '바로가기'입니다. 과업에 적합한" + }, + "구조": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 " + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "]의 기능을 구현하는 데 사용됩니다. autoclass는 사전 훈련된 모델의 아키텍처를 이름이나 경로에서 자동으로 가져오는 '바로가기'입니다. 과업에 적합한" + }, + "함수": { + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "모델의 최종 활성화 함수 출력은" + }, + "속성": { + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "속성에 담겨있습니다." + }, + "변수": { + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 모델을 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다:" + }, + "특징": { + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 155, + "endLine": 155, + "excerpt": "를 활용해 복제하는 방법을 살펴보겠습니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "크나이저는 텍스트를 모델의 입력으로 사용하기 위해 숫자 배열 형태로 전처리하는 역할을 담당합니다. 토큰화 과정에는 단어를 어디에서 끊을지, 어느 수준까지 나눌지와 같은 여러 규칙들이 있습니다 (토큰화에 대한 자세한 내용은 토크나이저 요약을 참조하세요). 가" + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 183, + "endLine": 183, + "excerpt": "attention_mask: 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다." + }, + "어텐션": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초" + } + }, + "chunk": { + "묶음": { + "line": 185, + "endLine": 185, + "excerpt": "토크나이저는 입력을 리스트 형태로도 받을 수 있으며, 텍스트를 패딩하고 잘라내어 일정한 길이의 묶음을 반환할 수도 있습니다:" + } + }, + "activation function": { + "활성화 함수": { + "line": 227, + "endLine": 227, + "excerpt": "모델의 최종 활성화 함수 출력은" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "x와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 완성됩니다. 모델 출력은 튜플이나 딕셔너리처럼 동작하며 (정수" + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "x와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 완성됩니다. 모델 출력은 튜플이나 딕셔너리처럼 동작하며 (정수, 슬" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "모델(pytorch 또는 tensorflow)은 (softmax와 같은) 최종 활성화 함수 이전에 텐서를 출력합니다. 왜냐하면 최종 활성화 함수의 출력은 종종 손실 함수 출력과 결합되기 때문입니다. 모델 출력은 특수한 데이터 클래스이므로 ide에서 자동 " + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 260, + "endLine": 260, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 모델을 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다:" + }, + "파라미터": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + } + }, + "hidden layer": { + "은닉층": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 " + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초기화되" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": " 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초기화되므로 의미 있는 결과를 얻으려면 먼저 모델을 훈련시켜야 합니다." + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 272, + "endLine": 272, + "excerpt": "모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 " + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 292, + "endLine": 292, + "excerpt": "trainer - pytorch에 최적화된 훈련 루프" + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "] 클래스를 제공합니다. 이 클래스에는 기본 훈련 루프가 포함되어 있으며 분산 훈련, 혼합 정밀도 등과 같은 기능을 추가로 제공합니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 294, + "endLine": 294, + "excerpt": "] 클래스를 제공합니다. 이 클래스에는 기본 훈련 루프가 포함되어 있으며 분산 훈련, 혼합 정밀도 등과 같은 기능을 추가로 제공합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + } + }, + "epoch": { + "에포크": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + } + }, + "learning rate": { + "학습률": { + "line": 306, + "endLine": 306, + "excerpt": "]는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:" + } + }, + "feature extractor": { + "특징 추출기": { + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + } + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": { + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 320, + "endLine": 320, + "excerpt": "토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 384, + "endLine": 384, + "excerpt": "] 내의 메서드를 서브클래스화하여 훈련 루프를 바꿀 수도 있습니다. 이러면 손실 함수, 옵티마이저, 스케줄러와 같은 기능 또한 바꿀 수 있게 됩니다. 변경 가능한 메소드에 대해서는 [" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/run_scripts.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/run_scripts.md", + "blobSha": "2db8fe16c600a6722c0a75fe2b94a71bf9e67da7", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/run_scripts.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 6 + }, + "training": { + "훈련": 16 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 2 + }, + "feature": { + "기능": 4 + }, + "environment": { + "환경": 2 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 10 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 2 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 3 + }, + "precision": { + "정밀도": 3 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "deep learning": { + "딥러닝": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 3 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "북과 함께 pytorch, tensorflow, 또는 jax/flax를 사용해 특정 태스크에 대한 모델을 훈련하는 방법을 보여주는 예제 스크립트도 있습니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "께 pytorch, tensorflow, 또는 jax/flax를 사용해 특정 태스크에 대한 모델을 훈련하는 방법을 보여주는 예제 스크립트도 있습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 24, + "endLine": 25, + "excerpt": "하려는 문제에 맞게 스크립트를 변경해야 할 수도 있습니다. 이를 위해 대부분의 스크립트에는 데이터 전처리 방법이 나와있어 필요에 따라 수정할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "예제 스크립트에 구현하고 싶은 기능이 있으면 pull request를 제출하기 전에 포럼 또는 이슈에서 논의해 주세요. 버그 수정은 환영하지만 가독성을 희생하면서까지 더 많은 기능을 추가" + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "최신 버전의 예제 스크립트를 성공적으로 실행하려면 새 가상 환경에서 소스로부터 🤗 transformers를 설치해야 합니다:" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "라이브러리에서 데이터 세트를 다운로드하고 전처리합니다. 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는 cnn/dailymail 데이터 세트에서 t5-small을 미세 조정합니다. t" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "예제 스크립트는 🤗 datasets 라이브러리에서 데이터 세트를 다운로드하고 전처리합니다. 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": ". 그런 다음 스크립트는 요약 기능을 지원하는 아키텍처에서 trainer를 사용하여 데이터 세트를 미세 조정합니다. 다음 예는 cnn/dailymail 데이터 세트에서 t5-small을 미세 조정합니다. t5 모델은 훈련 방식에 따라 추가" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 93, + "endLine": 96, + "excerpt": "인수가 필요하며, 이 프롬프트는 요약 작업임을 t5에 알려줍니다." + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "혼합 정밀도(mixed precision)로 분산 훈련하기" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 112, + "endLine": 112, + "excerpt": "혼합 정밀도(mixed precision)로 분산 훈련하기" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 136, + "endLine": 137, + "excerpt": "를 활용하며, 훈련 스크립트에 인수를 추가할 필요가 없습니다. 다중 gpu 환경이라면, tensorflow 스크립트는 기본적으로 여러 개의 gpu를 사용합니다." + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 141, + "endLine": 143, + "excerpt": "g units (tpus)는 성능을 가속화하기 위해 특별히 설계되었습니다. pytorch는 xla 딥러닝 컴파일러와 함께 tpu를 지원합니다(자세한 내용은 여기 참조). tpu를 사용하려면" + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 199, + "endLine": 199, + "excerpt": "은 훈련 및 검증 파일의 경로를 지정합니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 254, + "endLine": 254, + "excerpt": "체크포인트(checkpoint)에서 훈련 이어서 하기" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/serialization.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serialization.md", + "blobSha": "312f74f3c914f454ae2b3feb717fd807631b3963", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/serialization.md", + "counts": { + "environment": { + "환경": 1 + }, + "model": { + "모델": 22, + "학습 모델": 1 + }, + "training": { + "훈련": 2, + "학습": 1 + }, + "computational graph": { + "계산 그래프": 1 + }, + "deep learning": { + "심층 학습": 1 + }, + "layer": { + "층": 1 + }, + "neural network": { + "신경망": 1 + }, + "normalization": { + "표준화": 1 + }, + "inference": { + "추론": 2 + }, + "quantization": { + "양자화": 1 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 1 + }, + "feature": { + "함수": 1, + "속성": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 4 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 5 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 1 + }, + "head": { + "헤드": 1 + } + }, + "evidence": { + "environment": { + "환경": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 제품 환경에서 배포하기 위해서는 모델을 직렬화된 형식으로 내보내고 특정 런타임과 하드웨어에서 로드하고 실행할 수 있으면 유용합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 제품 환경에서 배포하기 위해서는 모델을 직렬화된 형식으로 내보내고 특정 런타임과 하드웨어에서 로드하고 실행할 수 있으면 유용합니다." + }, + "학습 모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하여 신" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": " 제공됩니다. 🤗 optimum은 또한 성능 최적화 도구 세트를 제공하여 특정 하드웨어에서 모델을 훈련하고 실행할 때 최대 효율성을 달성할 수 있습니다." + }, + "학습": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "ork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하" + } + }, + "computational graph": { + "계산 그래프": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "nnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하여 신경망을 통해 데이터가 흐르는 흐름을 나타내는 계산 그래프(일반적으로 _중간 표현_이라고 함)가 구성됩니다." + } + }, + "deep learning": { + "심층 학습": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "etwork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하" + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "twork exchange)는 pytorch와 tensorflow를 포함한 다양한 프레임워크에서 심층 학습 모델을 나타내는 데 사용되는 공통 연산자 세트와 공통 파일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 " + } + }, + "neural network": { + "신경망": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "일 형식을 정의하는 오픈 표준입니다. 모델이 onnx 형식으로 내보내지면 이러한 연산자를 사용하여 신경망을 통해 데이터가 흐르는 흐름을 나타내는 계산 그래프(일반적으로 _중간 표현_이라고 함)가 구성됩니다." + } + }, + "normalization": { + "표준화": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "표준화된 연산자와 데이터 유형을 가진 그래프를 노출함으로써, onnx는 프레임워크 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 예를 들어, pytorch에서 훈련된 모델을" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "그래프 최적화 및 양자화와 같은 기법을 사용하여 추론을 위해 최적화됩니다." + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "그래프 최적화 및 양자화와 같은 기법을 사용하여 추론을 위해 최적화됩니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "최적화된 추론 파이프라인을 사용할 수 있습니다. 이는 🤗 transformers의 [" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "] 함수와 동일한 api를 가지고 있습니다." + }, + "속성": { + "line": 47, + "endLine": 47, + "excerpt": "🤗 transformers 모델을 onnx로 내보내려면 먼저 추가 종속성을 설치하세요:" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "ptimum은 구성 객체를 활용하여 onnx 내보내기를 지원합니다. 이러한 구성 객체는 여러 모델 아키텍처에 대해 미리 준비되어 있으며 다른 아키텍처에 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 36, + "endLine": 36, + "excerpt": "🤗 optimum은 구성 객체를 활용하여 onnx 내보내기를 지원합니다. 이러한 구성 객체는 여러 모델 아키텍처에 대해 미리 준비되어 있으며 다른 아키텍처에 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 59, + "endLine": 59, + "excerpt": "와 같은 모델의 체크포인트를 내보내려면 다음 명령을 실행하세요:" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": " 🤗 hub에서 체크포인트를 내보내는 것을 설명합니다. 로컬 모델을 내보낼 때에는 모델의 가중치와 토크나이저 파일을 동일한 디렉토리(" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "의 예제는 🤗 hub에서 체크포인트를 내보내는 것을 설명합니다. 로컬 모델을 내보낼 때에는 모델의 가중치와 토크나이저 파일을 동일한 디렉토리(" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 79, + "endLine": 79, + "excerpt": "인수가 제공되지 않으면 작업에 특화된 헤드 없이 모델 아키텍처로 기본 설정됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/serving.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/serving.md", + "blobSha": "ae9bc730f1952d4fe35e3f7c1f2b819d569e9942", + 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{ + "line": 53, + "endLine": 54, + "excerpt": ". 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 시간을 들이기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 검증할 수 있습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트의 샘플링 레이트는 8000khz이므로(데이터 세트 카드에서 확인), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000khz로 리샘플링해야 합니다:" + } + }, + "sampling rate": { + "샘플링 레이트": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트의 샘플링 레이트는 8000khz이므로(데이터 세트 카드에서 확인), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000khz로 리샘플링해야 합니다:" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "nscription'에서 볼 수 있듯이 텍스트는 대문자와 소문자가 섞여 있습니다. wav2vec2 토크나이저는 대문자 문자에 대해서만 훈련되어 있으므로 텍스트가 토크나이저의 어휘와 일치하는지 확인해야 합니다:" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "니다. wav2vec2 토크나이저는 대문자 문자에 대해서만 훈련되어 있으므로 텍스트가 토크나이저의 어휘와 일치하는지 확인해야 합니다:" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 140, + "endLine": 140, + "excerpt": "이제 다음 작업을 수행할 전처리 함수를 만들어보겠습니다:" + }, + "변수": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 프로세스 수를 늘리면" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "열을 토큰화합니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 153, + "endLine": 153, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 프로세스 수를 늘리면" + }, + "파라미터": { + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "🤗 transformers에는 자동 음성 인식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 생성하려면 [" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "🤗 transformers에는 자동 음성 인식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 생성하려면 [" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "]을 조정해야 합니다. 이렇게 하면 데이터 콜레이터는 텍스트와 레이블을 배치에서 가장 긴 요소의 길이에 동적으로 패딩하여 길이를 균일하게 합니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "합니다. 이렇게 하면 데이터 콜레이터는 텍스트와 레이블을 배치에서 가장 긴 요소의 길이에 동적으로 패딩하여 길이를 균일하게 합니다." + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 201, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하면 평가 방법을 빠르게 불러올 수 있습니다. " + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 241, + "endLine": 241, + "excerpt": "매개변수로 ctc 손실에 적용할 축소(reduction) 방법을 지정하세요. 기본값인 합계 대신 평균을 사용하는 것이 더 좋은 경우가 많습니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "]는 각 에폭마다 wer을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 339, + "endLine": 339, + "excerpt": "오디오 파일과 텍스트를 전처리하고 pytorch 텐서로" + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 348, + "endLine": 348, + "excerpt": "입력을 모델에 전달하고 로짓을 반환하세요:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/audio_classification.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/audio_classification.md", + "blobSha": "983692bc100c3b9fc7d286dc1dd90841650bc7ed", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/audio_classification.md", + 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66, + "excerpt": "이제 데이터 집합을 살펴볼게요:" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "minds-14 데이터 세트를 wav2vec2로 미세 조정하여 화자의 의도를 분류합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용하세요." + }, + "예측": { + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "그런 다음 예측과 레이블을 [" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용하세요." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": "드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "분할을 [" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 더 작은 훈련 및 테스트 집합으로 분할합니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 더 많은 시간을 소비하기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + "트레이닝": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "함수를 사용할 준비가 되었으며, 트레이닝을 설정할 때 이 함수를 사용합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + }, + "함수": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "이제 전처리 함수를 만듭니다:" + }, + "기능": { + "line": 158, + "endLine": 158, + "excerpt": "전체 데이터 세트에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + "변수": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "feature extractor": { + "특징 추출기": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + } + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "다음 단계는 오디오 신호를 처리하기 위해 wav2vec2 특징 추출기를 가져오는 것입니다:" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": " 데이터 세트의 샘플링 속도는 8khz이므로(이 정보는 데이터세트 카드에서 확인할 수 있습니다), 사전 훈련된 wav2vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16khz로 리샘플링해야 합니다:" + } + }, + "batch": { + "일괄 처리": { + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "긴 입력이 잘리지 않고 일괄 처리되도록 최대 입력 길이를 설정합니다." + } + }, + "metric": { + "메트릭": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. " + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "te 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy(정확도) 메트릭을 가져옵니다(메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 🤗 evalutate 빠른 둘러보기 참조하세요):" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "]을 이용해서 wav2vec2를 불러옵니다. 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정합니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + "매개변수": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": " 설정하여 이 모델을 허브로 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 [" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 210, + 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"아키텍처": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 5 + }, + "context": { + "문맥": 2 + }, + "hidden layer": { + "은닉층": 1 + }, + "head": { + "헤드": 1 + }, + "layer": { + "층": 1 + }, + "token": { + "토큰": 12 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "feature": { + "변수": 1, + "특성": 6, + "함수": 11 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 12 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 11 + }, + "training": { + "훈련": 8 + }, + "label": { + "정답": 3, + "레이블": 3 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + }, + "exploration": { + "탐색": 1 + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": 2 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 2 + }, + "batch": { + "배치": 4 + }, + "channel": { + "채널": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "special token": { + "특수 토큰": 1 + }, + "loss": { + "손실": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 2 + }, + "parameter": { + "파라미터": 2 + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 2 + }, + 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"fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "docvqa dataset을 사용해 layoutlmv2 미세 조정하기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정된 모델을 사용하기" + }, + "예측": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "mv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는 추출형 질의 응답(extractive questio" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는 추출형 질의 응답(extractive question answering)으로 문제를 처리합니다. 문맥은 o" + } + }, + "hidden layer": { + "은닉층": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 " + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 답하는 정보를 추출하는" + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어졌을 때 질문에 " + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 36, + "endLine": 37, + "excerpt": "layoutlmv2는 토큰의 마지막 은닉층 위에 질의 응답 헤드를 추가해 답변의 시작 토큰과 끝 토큰의 위치를 예측함으로써 문서 질의 응답 태스크를 해결합니다. 즉, 문맥이 주어" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 57, + "endLine": 58, + "excerpt": "하는 것을 권장합니다. hugging face 계정에 로그인해서 모델을 🤗 hub에 업로드하세요. 프롬프트가 실행되면, 로그인을 위해 토큰을 입력하세요:" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 66, + "endLine": 66, + "excerpt": "몇 가지 전역 변수를 정의해 보겠습니다." + }, + "특성": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "피, 데이터 세트는 이미 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어져 있습니다. 무작위로 예제를 살펴보면서 특성을 확인해보세요." + }, + "함수": { + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 이미지 처리를 적용하고 ocr의 결과를 변환하는 함수를 작성합니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 75, + "endLine": 76, + "excerpt": " 🤗 hub에서 찾을 수 있는 전처리된 docvqa의 작은 샘플을 사용합니다. docvqa의 전체 데이터 세트를 사용하고 싶다면, docvqa homepage에 가입 후 다운로드 할 수 있습니다. 전체 데이터 세트를 다운로드 했다면, 이 가이드를 계속 진행하기 " + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 75, + "endLine": 76, + "excerpt": "이 가이드에서는 🤗 hub에서 찾을 수 있는 전처리된 docvqa의 작은 샘플을 사용합니다. docvqa의 전체 데이터 세트를 사용하고 싶다면, docvqa homepage에 가입 후 다운로드 할 수 있" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "보시다시피, 데이터 세트는 이미 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어져 있습니다. 무작위로 예제를 살펴보면서 특성을 확인해보세요." + } + }, + "label": { + "정답": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": ": 사람이 주석을 단 정답 리스트" + }, + "레이블": { + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "위에서 언급한 전처리 외에도 모델을 위해 레이블을 추가해야 합니다. 🤗 transformers의" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 119, + "endLine": 121, + "excerpt": "바로 예제를 잘라낼 수도 있지만, 긴 문서의 끝에 답변이 있어 잘리는 상황을 피하기 위해 여기서는 임베딩이 512보다 길어질 가능성이 있는 몇 가지 예제를 제거하겠습니다. 데이터 세트에 있는 대부분의 문서가 긴 경우 슬라이딩 윈도우 방법을 사용할 수 있습니" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 127, + "endLine": 130, + "excerpt": "]를 사용하여 ocr 및 토큰화를 모두 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 요구하는 입력을 얻을 수 있습니다. 이미지를 수동으로 처리하려면," + } + }, + "exploration": { + "탐색": { + "line": 137, + "endLine": 137, + "excerpt": "마지막으로, 데이터 탐색을 완료하기 위해 이미지 예시를 살펴봅시다." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 150, + "endLine": 151, + "excerpt": "티의 입력이 모델의 요구에 맞게 전처리 되었는지 확인해야 합니다. 이미지 데이터를 처리할 수 있는 이미지 프로세서와 텍스트 데이터를 인코딩할 수 있는 토크나이저를 결합한 [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 150, + "endLine": 151, + "excerpt": "해야 합니다. 이미지 데이터를 처리할 수 있는 이미지 프로세서와 텍스트 데이터를 인코딩할 수 있는 토크나이저를 결합한 [" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": "용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 이미지 처리를 적용하고 ocr의 결과를 변환하는 함수를 작성합니다." + } + }, + "channel": { + "채널": { + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": "를 준비해 보겠습니다. 기본값으로, 이미지 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 " + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 161, + "endLine": 163, + "excerpt": " 프로세서는 이미지 크기를 224x224로 조정하고 색상 채널의 순서가 올바른지 확인한 후 단어와 정규화된 바운딩 박스를 얻기 위해 테서랙트를 사용해 ocr를 적용합니다. 이 튜토리얼에서 우리가 필요한 것과 기본값은 완전히 동일합니다. 이미지 배치에 기본 " + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "레이블 추가를 위해서, 먼저 더 큰 리스트(단어 리스트)에서 하위 리스트(단어로 분할된 답변)을 찾을 수 있는 헬퍼 함수를 정의합니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 200, + "endLine": 203, + "excerpt": "를 반복하여" + } + }, + "special token": { + "특수 토큰": { + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": "입력의 시작 부분에 있는 특수 토큰을 찾는 데 도움을 줍니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 345, + "endLine": 348, + "excerpt": "]가 훈련 과정에서 평가 손실(evaluation loss)을 계속 계산하기 때문에 모델의 성능을 대략적으로 알 수 있습니다. 추출적(extractive) 질의 응답은 보통 f1/e" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 355, + "endLine": 355, + "excerpt": "]로 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 355, + "endLine": 355, + "excerpt": "]로 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다." + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 357, + "endLine": 357, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 데이터 콜레이터(data collator)와 함께 [" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 438, + "endLine": 438, + "excerpt": "그 다음, 모델로 문서 질의 응답을 하기 위해 파이프라인을 인스턴스화하고 이미지 + 질문 조합을 전달합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/idefics.md": { + "source": "transformers", + "path": 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" + }, + "추론": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 추론에 사용합니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이미지 캡셔닝 모델을 파인튜닝합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이미지 캡셔닝 모델을 파인튜닝합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 38, + "endLine": 39, + "excerpt": "hugging face 계정에 로그인하면 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유할 수 있습니다. 토큰을 입력하여 로그인하세요." + } + }, + "feature": { + "특성": { + "line": 69, + "endLine": 69, + "excerpt": "라는 두 특성을 가지고 있습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 73, + "endLine": 74, + "excerpt": "이미지 캡션 데이터세트에는 이미지당 여러 개의 캡션이 포함되어 있습니다. 이러한 경우, 일반적으로 학습 중에 사용 가능한 캡션 중에서 무작위로 샘플을 추출합니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 데이터세트의 학습 분할을 학습 및 테스트 세트로 나눕니다:" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 117, + "endLine": 117, + "excerpt": "데이터세트 전처리" + } + }, + "modality": { + "양식": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "데이터세트에는 이미지와 텍스트라는 두 가지 양식이 있기 때문에, 전처리 파이프라인에서 이미지와 캡션을 모두 전처리합니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "데이터세트에는 이미지와 텍스트라는 두 가지 양식이 있기 때문에, 전처리 파이프라인에서 이미지와 캡션을 모두 전처리합니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "프로세서는 내부적으로 크기 조정 및 픽셀 크기 조정을 포함한 이미지 전처리를 수행하고 캡션을 토큰화합니다." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "학습이 진행되면서 학습 손실이 원활하게 감소하는 것을 볼 수 있습니다." + }, + "감소": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "학습이 진행되면서 학습 손실이 원활하게 감소하는 것을 볼 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/image_classification.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_classification.md", + "blobSha": "88051cae80a5d2b4cf70a8a65e0533c84c388fc9", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/image_classification.md", + 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"precision": { + "정확도": 2 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1, + "매개변수": 1 + }, + "epoch": { + "에폭": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + } + }, + "evidence": { + "classification": { + "분류": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 분류" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 분류" + } + }, + "audio classification": { + "오디오 분류": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 분류는 이미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건강 모니터링, 의료 이미지에서 질병의 징후 검사 지원" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지 분류는 이미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건" + } + }, + "pixel values": { + "픽셀 값": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "미지에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 텍스트 또는 오디오 분류와 달리 입력은 이미지를 구성하는 픽셀 값입니다. 이미지 분류에는 자연재해 후 피해 감지, 농작물 건강 모니터링, 의료 이미지에서 질병의 징후 검사 지원 등 다양한 응용 사례가 있습니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "food-101 데이터 세트에서 vit를 미세 조정하여 이미지에서 식품 항목을 분류합니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "food-101 데이터 세트에서 vit를 미세 조정하여 이미지에서 식품 항목을 분류합니다." + } + }, + "fine-tuned model": { + "미세 조정 모델": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + }, + "예측": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "그런 다음 예측과 레이블을 [" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론을 위해 미세 조정 모델을 사용합니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "ce 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유하는 것을 권장합니다. 메시지가 표시되면, 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "터 세트의 더 작은 부분 집합을 가져오는 것으로 시작합니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 많은 시간을 할애하기 전에 실험을 통해 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 훈련 및 테스트 세트로 분할하세요:" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 100, + "endLine": 100, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "다음 단계는 이미지를 텐서로 처리하기 위해 vit 이미지 프로세서를 가져오는 것입니다:" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "다음 단계는 이미지를 텐서로 처리하기 위해 vit 이미지 프로세서를 가져오는 것입니다:" + } + }, + "overfitting": { + "과적합": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "이미지에 몇 가지 이미지 변환을 적용하여 과적합에 대해 모델을 더 견고하게 만듭니다. 여기서 torchvision의" + } + }, + "crop": { + "크롭": { + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 113, + "endLine": 113, + "excerpt": "이미지의 임의 부분을 크롭하고 크기를 조정한 다음, 이미지 평균과 표준 편차로 정규화하세요:" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 127, + "endLine": 127, + "excerpt": "그런 다음 전처리 함수를 만들어 변환을 적용하고 이미지의" + }, + "기능": { + "line": 136, + "endLine": 136, + "excerpt": "전체 데이터 세트에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + "변수": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "로 설정하세요! 다른 유일한 필수 매개변수는 모델 저장 위치를 지정하는" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만듭니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터와 달리," + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만듭니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터와 달리," + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 142, + "endLine": 142, + "excerpt": "는 패딩과 같은 추가적인 전처리를 적용하지 않습니다." + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 153, + "endLine": 155, + "excerpt": "훈련 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리로 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + "매개변수": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "로 설정하세요! 다른 유일한 필수 매개변수는 모델 저장 위치를 지정하는" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 hugging face에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다, [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 201, + "endLine": 201, + "excerpt": "]에 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/image_feature_extraction.md", + "blobSha": "dac40e590b420521d92c3afe9b245f92d3f7002c", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/image_feature_extraction.md", + "counts": { + "feature": { + "특징": 10, + "함수": 3, + "변수": 1 + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": 3 + }, + "classification": { + "분류": 3 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 1 + }, + "head": { + "헤드": 2 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 1 + }, + "model": { + "모델": 8 + }, + "training": { + "훈련": 2 + }, + "exploitation": { + "활용": 1, + "이용": 1 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 5 + }, + "inference": { + "추론": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "embedding": { + "임베딩": 4 + }, + "pooling": { + "풀링": 3 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 3 + }, + "parameter": { + "매개변수": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "특징": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 특징 추출" + }, + "함수": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "유사도 점수를 얻으려면, 이들을 유사도 함수에 전달해야 합니다." + }, + "변수": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "매개변수에 아무 값도 전달하지 마세요. 또한, 기본값은" + } + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "이미지 특징 추출" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또한 모델의 깊" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "작업입니다. 이는 이미지 유사성 및 이미지 검색 등 다양한 사용 사례가 있습니다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "에 대한 정보(예: 고양이가 어떻게 생겼는지)를 포함할 수도 있습니다. 따라서 이러한 출력은 특정 데이터 세트에 대한 새로운 분류기를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또" + } + }, + "image classification": { + "이미지 분류": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장자리 감지, 모서리 감지 등 고차원 수준에서 매우 유용합니다. 또한 모델의 깊" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "이는 이미지 유사성 및 이미지 검색 등 다양한 사용 사례가 있습니다. 게다가 대부분의 컴퓨터 비전 모델은 이미지 특징 추출에 사용할 수 있으며, 여기서 작업 특화 헤드(이미지 분류, 물체 감지 등)를 제거하고 특징을 얻을 수 있습니다. 이러한 특징은 가장" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "생겼는지)를 포함할 수도 있습니다. 따라서 이러한 출력은 특정 데이터 세트에 대한 새로운 분류기를 훈련하는 데 사용할 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "파이프라인을 활용하여 간단한 이미지 유사성 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다." + }, + "이용": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "파이프라인을 이용한 이미지 유사성" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "파이프라인을 활용하여 간단한 이미지 유사성 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "기본 모델 추론으로 동일한 작업을 수행합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "파이프라인을 실행해 봅시다. 먼저 파이프라인을 초기화하세요. 모델을 지정하지 않으면, 파이프라인은 자동으로 google/vit-base-patch16-224 모델로 초기화됩니다. 유사도를 계산하려면" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "출력에는 두 이미지의 풀링된(pooled) 임베딩이 포함되어 있습니다." + } + }, + "pooling": { + "풀링": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "출력에는 두 이미지의 풀링된(pooled) 임베딩이 포함되어 있습니다." + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "풀링 이전의 마지막 은닉 상태를 얻고 싶다면," + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "매개변수에 아무 값도 전달하지 마세요. 또한, 기본값은" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "아직 출력이 풀링되지 않았기 때문에, 첫 번째 차원은 배치 크기이고 마지막 두 차원은 임베딩 형태인 마지막 은닉 상태를 얻을 수 있습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/keypoint_detection.md", + "blobSha": "bffca9b284cf75c605ee8b07e599ed05f7fbe534", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/keypoint_detection.md", + "counts": { + "feature": { + "특징": 2, + "속성": 1 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "inference": { + "추론": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + } + }, + "evidence": { + "feature": { + "특징": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "미지 내의 특정 포인트를 식별하고 위치를 탐지합니다. 이러한 키포인트는 랜드마크라고도 불리며 얼굴 특징이나 물체의 일부와 같은 의미 있는 특징을 나타냅니다. 키포인트 감지 모델들은 이미지를 입력으로 받아 아래와 같은 출력을 반환합니다." + }, + "속성": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "riptors): 각 키포인트를 둘러싼 이미지 영역의 표현으로 텍스처, 그라데이션, 방향 및 기타 속성을 캡처합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "드마크라고도 불리며 얼굴 특징이나 물체의 일부와 같은 의미 있는 특징을 나타냅니다. 키포인트 감지 모델들은 이미지를 입력으로 받아 아래와 같은 출력을 반환합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "이제 입력을 처리하고 추론을 할 수 있습니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 70, + "endLine": 70, + "excerpt": "모델 출력에는 배치 내의 각 항목에 대한 상대적인 키포인트, 디스크립터, 마스크와 점수가 있습니다. 마스크는 이미지에서 키포인트가 있는 영역을 강조하는 역할을 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "blobSha": "863c27890733294f99c24be02135e4e553c7fb50", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md", + "counts": { + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "knowledge distillation": { + "지식 증류": 4 + }, + "classification": { + "분류": 3 + }, + "image classification": { + "이미지 분류": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 5 + }, + "model": { + "모델": 31 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 2 + }, + "student model": { + "학생": 3, + "학생 모델": 6 + }, + "teacher model": { + "교사": 3, + "교사 모델": 7 + }, + "training": { + "학습": 2, + "훈련": 9 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 4 + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "feature": { + "변수": 4, + "함수": 2 + }, + "logit": { + "로짓": 1 + }, + "parameter": { + "매개변수": 4, + "파라미터": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 1 + }, + "weight": { + "중요도": 2, + "가중치": 1 + }, + "loss": { + "손실": 2 + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 1 + }, + "architecture": { + "구조": 1 + }, + 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모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이를 최소화하도록 훈련합니다. " + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "지식 증류(knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델" + } + }, + "student model": { + "학생": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델" + }, + "학생 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이를 최소화하도록 훈련합니다. 이 기법은 h" + } + }, + "teacher model": { + "교사": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "지식 증류(knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대" + }, + "교사 모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": " 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델의 출력 차이" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "입니다. 한 모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방" + }, + "훈련": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "모델에서 다른 모델로 지식을 증류하기 위해, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 랜덤으로 초기화된 학생 모델을 이미지 분류 작업에 대해 학습합니다. 그다음, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하여 두 모델" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "이 가이드는 미세 조정된 vit 모델 (교사 모델)을 mobilenet (학생 모델)으로 증류하는 방법을 🤗 transformers의 trainer api 를 사용하여 보여줍" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "모델을 교사 모델로 사용하고 있습니다. 이 모델은 beans 데이터셋에서 파인 튜닝된" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "이 경우 두 모델의 이미지 프로세서가 동일한 해상도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 41, + "endLine": 41, + "excerpt": "일한 해상도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용하기 위해" + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": " 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + "함수": { + "line": 144, + "endLine": 144, + "excerpt": "함수를 사용하여 테스트 세트에서 모델을 평가할 수 있습니다. 이 함수는 훈련 과정에서 모델의" + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "델(파인 튜닝된 비전 트랜스포머)을 모방하도록 할 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": " 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + }, + "파라미터": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "학생 모델(무작위로 초기화된 mobilenet)이 교사 모델(파인 튜닝된 비전 트랜스포머)을 모방하도록 할 것 입니다. 이를 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력값을 매개변수" + } + }, + "weight": { + "중요도": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "값으로 나누는데, 이 매개변수는 각 소프트 타겟의 중요도를 조절하는 역할을 합니다. 매개변수" + }, + "가중치": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "는 증류 손실의 중요도에 가중치를 줍니다. 이 예제에서는" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "는 증류 손실의 중요도에 가중치를 줍니다. 이 예제에서는" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 159, + "endLine": 159, + "excerpt": "를 초기화해봅시다. 또한 데이터 콜레이터(data collator)를 초기화하겠습니다." + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구조, 증류 매개변수를 시도해보시고 결과를 보고하기를 권장합니다. 증류된 모델의 훈련 로그와 체크포인트는 이 저장소에서 찾을 수 있으며, 처음부터 훈련된 m" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "학생 구조, 증류 매개변수를 시도해보시고 결과를 보고하기를 권장합니다. 증류된 모델의 훈련 로그와 체크포인트는 이 저장소에서 찾을 수 있으며, 처음부터 훈련된 mobilenetv2는 이 저장소에서 찾을 수 있습니다." + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 " + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "테스트 세트에서 모델의 정확도는 72%에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 mobilenet을 처음부터 훈련하였고, 테스트 세트에서의 정확도는 63% 였습니다. 다양한 사" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/language_modeling.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/language_modeling.md", + "blobSha": "dcb665a0025a6e726847d1cd85e1cdd47ed35521", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/language_modeling.md", + "counts": { + "causal language modeling": { + "인과 언어 모델링": 3, + "인과적 언어 모델링": 2 + }, + "language model": { + "언어 모델": 10 + }, + "model": { + "모델": 29 + }, + "masked language modeling": { + "마스크드 언어 모델링": 1 + }, + "inference": { + "예측": 1, + "추론": 4 + }, + "token": { + "토큰": 13 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 10, + "데이터셋": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 7 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1, + "구조": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "training": { + "학습": 4, + "훈련": 5 + }, + "segmentation": { + "분할": 2 + }, + "label": { + "레이블": 4 + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": 1 + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 5 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 5 + }, + "feature": { + "함수": 4, + "변수": 2 + }, + "chunk": { + "묶음": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 3 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1, + "매개변수": 2 + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 1 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 1 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + } + }, + "evidence": { + "causal language modeling": { + "인과 언어 모델링": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + }, + "인과적 언어 모델링": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "언어 모델링은 인과적 언어 모델링과 마스크드 언어 모델링, 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이 가이드에서는 인과적 언어 모델링을 설명합니다. 인과 언어 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "인과 언어 모델링" + } + }, + "masked language modeling": { + "마스크드 언어 모델링": { + "line": 21, + "endLine": 23, + "excerpt": "언어 모델링은 인과적 언어 모델링과 마스크드 언어 모델링, 두 가지 유형으로 나뉩니다. 이 가이드에서는 인과적 언어 모델링을 설명합니다. 인과 언어 모델은 텍스트 생성에 자주 사용됩니다. 또 창의적인 방향으로" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "인과 언어 모델링은 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하며, 모델은 왼쪽의 토큰에만 접근할 수 있습니다. 이는 모델이 미래의 토큰을 볼 수 없다는 것을 의미합니다. 인과 언어 모델의 예로 gpt-2가 있죠." + }, + "추론": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "미세 조정된 모델을 추론에 사용" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 27, + "endLine": 28, + "excerpt": "인과 언어 모델링은 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하며, 모델은 왼쪽의 토큰에만 접근할 수 있습니다. 이는 모델이 미래의 토큰을 볼 수 없다는 것을 의미합니다. 인과 언어 모" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "distilgpt2 모델을 eli5 데이터 세트의 r/askscience 하위 집합으로 미세 조정" + }, + "데이터셋": { + "line": 132, + "endLine": 132, + "excerpt": "로 설정하여 데이터셋의 여러 요소를 한 번에 처리하고," + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 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(이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "않다는 것입니다. 다음 단어 자체가 레이블입니다. (이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + } + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": " 않다는 것입니다. 다음 단어 자체가 레이블입니다. (이렇게 레이블을 제공하지 않아도 되는 학습을 비지도 학습이라고 일컫습니다)" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "필드를 전처리하기 위해 distilgpt2 토크나이저를 불러오는 것입니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "필드는 이제 리스트입니다. 각 문장을 개별적으로 토큰화하는 대신, 먼저 리스트를 문자열로 변환하여 한꺼번에 토큰화할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "다음은 문자열 리스트를 결합하고 결과를 토큰화하는 첫 번째 전처리 함수입니다:" + }, + "변수": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "은 유일한 필수 매개변수로, 모델을 저장할 위치를 지정합니다. (먼저 hugging face에 로그인 필수)" + } + }, + "chunk": { + "묶음": { + "line": 147, + "endLine": 147, + "excerpt": "로 정의된 길이로 연결된 시퀀스를 여러 개의 짧은 묶음으로 나눕니다. 이 값은 최대 입력 길이와 gpu ram을 고려해 충분히 짧아야 합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "]을 사용하여 예제의 배치를 만듭니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다, 취합 단계에서 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "]을 사용하여 예제의 배치를 만듭니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다, 취합 단계에서 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + "매개변수": { + "line": 207, + "endLine": 207, + "excerpt": "은 유일한 필수 매개변수로, 모델을 저장할 위치를 지정합니다. (먼저 hugging face에 로그인 필수)" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 208, + "endLine": 208, + "excerpt": "]에 모델, 데이터 세트 및 데이터 콜레이터와 함께 전달하세요." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 257, + "endLine": 257, + "excerpt": "생성할 텍스트를 위한 프롬프트를 만들어보세요:" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 273, + "endLine": 273, + "excerpt": "를 pytorch 텐서로 반환하세요:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/mask_generation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/mask_generation.md", + "blobSha": "7a937399391b7149b36a8f1d1374b3b30fc5e798", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/mask_generation.md", + "counts": { + "dataset": { + "데이터셋": 1, + "데이터 세트": 1 + }, + "image segmentation": { + "이미지 분할": 3 + }, + "label": { + "라벨": 1 + }, + "model": { + "모델": 15 + }, + "segmentation": { + "분할": 9 + }, + "training": { + "학습": 4 + }, + "generative model": { + "생성 모델": 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많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스를 반환" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "하는 작업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": " generation)은 이미지에 대한 의미 있는 마스크를 생성하는 작업입니다. 이 작업은 이미지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "지 분할과 매우 유사하지만, 많은 차이점이 있습니다. 이미지 분할 모델은 라벨이 달린 데이터셋으로 학습되며, 학습 중에 본 클래스들로만 제한됩니다. 이미지가 주어지면, 이미지 분할 모델은 여러 마스크와 그에 해당하는 클래스를 반환합니다." + } + }, + "generative model": { + "생성 모델": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "반면, 마스크 생성 모델은 대량의 데이터로 학습되며 두 가지 모드로 작동합니다." + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "지와 프롬프트를 입력받습니다. 프롬프트는 이미지 내 객체의 2d 좌표(xy 좌표)나 객체를 둘러싼 바운딩 박스가 될 수 있습니다. 프롬프트 모드에서는 모델이 프롬프트가 가리키는 객체의 마스크만 반환합니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "프롬프트 모드(prompting mode): 이 모드에서는 모델이 이미지와 프롬프트를 입력받습니다. 프롬프트는 이미지 내 객체의 2d 좌표(xy 좌표)나 객체를" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "서 모든 마스크를 생성합니다. 이를 위해 그리드 형태의 점들을 생성하고 이를 이미지에 오버레이하여 추론합니다." + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "스포머 마스크 디코더로 구성된 강력한 모델입니다. 이미지와 프롬프트는 인코딩되고, 디코더는 이러한 임베딩을 받아 유효한 마스크를 생성합니다." + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": " sam은 vision transformer 기반 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 그리고 양방향 트랜스포머 마스크 디코더로 구성된 강력한 모델입니다. 이미지와 프롬프트는 인코딩되고, 디코더는 이러한 임베딩을 받아 유효한 마스크를 생성합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "배치 처리와 함께 전체 분할 모드에서 추론하는 방법" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "마스크 생성 파이프라인" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "파이프라인 없이도 모델을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 모델과 프로세서를 초기화해야 합니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/masked_language_modeling.md", + "blobSha": "65da783f9ae8720fec5842e2d484b47580a91d93", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/masked_language_modeling.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 6 + }, + "model": { + "모델": 28 + }, + "context": { + "문맥": 1 + }, + "inference": { + "예측": 2, + "추론": 4 + }, + "token": { + "토큰": 17 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 11 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 7 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1, + "구조": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "training": { + "학습": 2, + "훈련": 6 + }, + "segmentation": { + "분할": 2 + }, + "attention": { + "집중": 1 + }, + "label": { + "레이블": 2 + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": 1 + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 4 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 4 + }, + "feature": { + "함수": 5, + "변수": 1 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 3 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 2, + "매개변수": 1 + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 1 + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": 1 + }, + "layer": { + "층": 1 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + } + }, + "evidence": { + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링(masked language modeling)" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링(masked language modeling)" + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전체 시퀀스에 대한 문맥적 이해가 필요한 작업에 적합하며, bert가 그 예에 해당합니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링은 시퀀스에서 마스킹된 토큰을 예측하며, 모델은 양방향으로 토큰에 액세스할 수 있습니다. 즉, 모델은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전체 시퀀" + }, + "추론": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추론 시에 직접 미세 조정한 모델을 사용합니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 23, + "endLine": 25, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링은 시퀀스에서 마스킹된 토큰을 예측하며, 모델은 양방향으로 토큰에 액세스할 수 있습니다. 즉, 모델은 토큰의 왼쪽과 오른쪽 양쪽에서 접근할 수 있습니다. 마스킹된 언어 모델링은 전" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "eli5 데이터 세트에서 r/askscience 부분을 사용해 distilroberta 모델을 미세 조정합니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "eli5 데이터 세트에서 r/askscience 부분을 사용해 distilroberta 모델을 미세 조정합니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + "구조": { + "line": 102, + "endLine": 103, + "excerpt": "안에 중첩되어 있습니다. 따라서 중첩된 구조에서" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 54, + "endLine": 55, + "excerpt": "li5 데이터 세트의 r/askscience 중 일부만 가져옵니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트 학습에 더 많은 시간을 할애하기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + "훈련": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다:" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다:" + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + }, + "supervised learning": { + "지도 학습": { + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + }, + "unsupervised learning": { + "비지도 학습": { + "line": 87, + "endLine": 88, + "excerpt": "필드에만 집중하면 됩나다. 언어 모델링 작업의 멋진 점은 (비지도 학습으로) 다음 단어가 레이블이기 때문에 레이블이 따로 필요하지 않습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링을 위해, 다음 단계로 distilroberta 토크나이저를 가져와서" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 122, + "endLine": 123, + "excerpt": "필드는 이제 리스트가 되었습니다. 각 문장을 개별적으로 토큰화하는 대신 리스트를 문자열로 변환하여 한번에 토큰화할 수 있습니다." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "하고 결과를 토큰화하는 첫 번째 전처리 함수입니다:" + }, + "변수": { + "line": 267, + "endLine": 269, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 반환하는 예측의 수를 지정할 수 있습니다:" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 179, + "endLine": 180, + "excerpt": "]을 사용하여 데이터 예제의 배치를 생성합니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다 collation 단계에서 매 배치안에서의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 179, + "endLine": 180, + "excerpt": "]을 사용하여 데이터 예제의 배치를 생성합니다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 것보다 collation 단계에서 매 배치안에서의 최대 길이로 문장을 동적으로 패딩하는 것이 더 효율적입니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 183, + "endLine": 183, + "excerpt": "시퀀스 끝 토큰을 패딩 토큰으로 사용하고 데이터를 반복할 때마다 토큰을 무작위로 마스킹하도록" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]의 훈련 하이퍼파라미터를 정의합니다. 모델 저장 위치를 지정하는" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 209, + "endLine": 209, + "excerpt": "]의 훈련 하이퍼파라미터를 정의합니다. 모델 저장 위치를 지정하는" + }, + "매개변수": { + "line": 267, + "endLine": 269, + "excerpt": "매개변수를 사용하여 반환하는 예측의 수를 지정할 수 있습니다:" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 210, + "endLine": 210, + "excerpt": "모델, 데이터 세트 및 데이터 콜레이터(collator)와 함께 훈련 인수를 [" + } + }, + "perplexity": { + "펄플렉서티": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "] 메소드를 사용하여 펄플렉서티(perplexity)를 계산하고 모델을 평가합니다:" + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 252, + "endLine": 255, + "excerpt": "마스킹된 언어 모델링을 위해 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예제는 pytorch notebook 또는 tensorflow notebook을 참조하세요." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 290, + "endLine": 291, + "excerpt": "를 pytorch 텐서 형태로 반환합니다. 또한," + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "blobSha": "2c640d2a86db3d59e63111be73a314313e7aee08", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/monocular_depth_estimation.md", + "counts": { + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "inference": { + "예측": 2, + "추론": 3 + }, + "augmentation": { + "증강": 1 + }, + "model": { + "모델": 4 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 4 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 6 + }, + "feature": { + "기능": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + } + }, + "evidence": { + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 한 장면의 단일 이미지에서 장면의 깊이 정보를 예측하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 즉, 단일 카메라 시점의 장면에 있는 물체의 거리를 예측하는 과정입니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 19, + "endLine": 20, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 한 장면의 단일 이미지에서 장면의 깊이 정보를 예측하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 즉, 단일 카메라 시점의 장면에 있는 물체의 거리를 예측하는 과정입니다." + }, + "추론": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "직접 깊이 추정 추론하기" + } + }, + "augmentation": { + "증강": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": "단일 영상 기반 깊이 추정은 3d 재구성, 증강 현실, 자율 주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 조명 조건, 가려짐, 텍스처와 같은 요소의 영향을 받을 수 있는 장면 내 물체와 해당 깊" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 22, + "endLine": 23, + "excerpt": ", 텍스처와 같은 요소의 영향을 받을 수 있는 장면 내 물체와 해당 깊이 정보 간의 복잡한 관계를 모델이 이해해야 하므로 까다로운 작업입니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "깊이 추정 파이프라인 만들기" + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "깊이 추정을 추론하는 가장 간단한 방법은 해당 기능을 제공하는 [" + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "]을 사용하는 것입니다. hugging face hub 체크포인트에서 파이프라인을 초기화합니다:" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 77, + "endLine": 79, + "excerpt": "로 각 픽셀의 깊이를 미터로 표현한 값을 가지는 텐서입니다. 두 번째는" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 106, + "endLine": 107, + "excerpt": "는 크기 조정 및 정규화 등 필요한 이미지 변환을 처리합니다:" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 106, + "endLine": 107, + "excerpt": "는 크기 조정 및 정규화 등 필요한 이미지 변환을 처리합니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/multiple_choice.md", + "blobSha": "c8d99bc02ca1944c36a1afc5cf66a157ef67335c", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/multiple_choice.md", + "counts": { + "context": { + "문맥": 1, + "컨텍스트": 1 + }, + "label": { + "정답": 2, + "레이블": 2 + }, + "model": { + "모델": 17 + }, + "query": { + "질의": 1 + }, + "question answering": { + "질의응답": 1 + }, + "training": { + "학습": 1, + "훈련": 8 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 3, + "데이터셋": 1, + "데이터 집합": 2 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 6 + }, + "inference": { + "추론": 3, + "예측": 1 + }, + "token": { + "토큰": 3 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 3 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 2 + }, + "feature": { + "함수": 6, + "기능": 1, + "변수": 1 + }, + "flatten": { + "평탄화": 2 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + "metric": { + "메트릭": 1, + 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점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다." + }, + "훈련": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 " + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "swag 데이터 세트의 'regular' 구성으로 bert를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다." + }, + "데이터셋": { + "line": 44, + "endLine": 44, + "excerpt": "먼저 🤗 datasets 라이브러리에서 swag 데이터셋의 '일반' 구성을 가져옵니다:" + }, + "데이터 집합": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "swag 데이터 세트의 'regular' 구성으로 bert를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델을 사용합니다." + }, + "예측": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "그리고 예측과 레이블을 [" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 75, + "endLine": 75, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "다음 단계는 문장의 시작과 네 가지 가능한 구절을 처리하기 위해 bert 토크나이저를 불러옵니다:" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 85, + "endLine": 85, + "excerpt": "생성하려는 전처리 함수는 다음과 같아야 합니다:" + }, + "기능": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 datasets [" + }, + "변수": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "flatten": { + "평탄화": { + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 89, + "endLine": 89, + "excerpt": "이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]는 모든 모델 입력을 평탄화하고 패딩을 적용하며 그 결과를 결과를 다차원화합니다:" + } + }, + "metric": { + "메트릭": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이" + }, + "지표": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "te 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy 지표를 가져옵니다(🤗 evaluate 둘러보기를 참조하여 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보세요):" + } + }, + "precision": { + "정확도": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "]에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "훈련 하이퍼파라미터를 [" + }, + "매개변수": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": " 설정하여 이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 [" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 163, + "endLine": 163, + "excerpt": "]가 정확도를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 164, + "endLine": 164, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터," + } + }, + "layer": { + "층": { + "line": 203, + "endLine": 205, + "excerpt": "객관식 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예는 아래 문서를 참조하세요. pytorch notebook 또는 tensorflow notebook." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 pytorch 텐서를 반환합니다. 또한" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 221, + "endLine": 221, + "excerpt": "각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 pytorch 텐서를 반환합니다. 또한" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/object_detection.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/object_detection.md", + "blobSha": "75319d93c24e1fcd35936a7ca0eb145c8d7e78df", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/object_detection.md", + "counts": { + "object detection": { + "객체 탐지": 6, + "객체 감지": 1 + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": 9 + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": 1 + }, + "label": { + "레이블": 6 + }, + "model": { + "모델": 36 + }, + "backbone": { + "백본": 2 + }, + "convolution": { + "합성곱": 3 + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 네트워크": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 22, + "학습 데이터": 1 + }, + "feature": { + "특성": 1, + "속성": 1, + "함수": 3 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 2, + "미세 조정": 5 + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1 + 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"파이프라인": 1 + } + }, + "evidence": { + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "객체 탐지" + }, + "객체 감지": { + "line": 145, + "endLine": 148, + "excerpt": "데이터를 더 잘 이해하기 위한 최종 단계로, 잠재적인 문제를 찾아보세요. 객체 감지를 위한 데이터 세트에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 바운딩 박스가 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. 이러한 바운딩 박스를 \"넘어가는 것(run " + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와" + } + }, + "computer vision": { + "컴퓨터 비전": { + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "객체 탐지는 이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 " + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와 건물이 있는 이미지)." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 25, + "excerpt": "이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩" + } + }, + "backbone": { + "백본": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + } + }, + "convolution": { + "합성곱": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정" + } + }, + "convolutional neural network": { + "합성곱 네트워크": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": " 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + "학습 데이터": { + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합" + } + }, + "feature": { + "특성": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + "속성": { + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "를 생성하는 작업을 담당합니다. 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다:" + }, + "함수": { + "line": 204, + "endLine": 204, + "excerpt": "각 딕셔너리는 coco 객체 어노테이션입니다. 단일 예제에 대해 어노테이션의 형식을 다시 지정하는 함수를 추가해 보겠습니다:" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + }, + "미세 조정": { + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "모델을 미세 조정 하려면, 미리 학습된 모델에서 사용한 전처리 방식과 정확하게 일치하도록 사용할 데이터를 전처리해야 합니다. [" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 detr 모델을 cppe-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "미세조정 한 모델을 추론에 사용하기." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "augmentation": { + "증강": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "를 가져오기 위한 🤗 datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 transformers, 데이터를 증강하기 위한" + }, + "데이터 증강": { + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다... 이 라이브러리는 변환을 " + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 43, + "endLine": 44, + "excerpt": "허깅페이스 허브에서 데이터 세트를 가져오기 위한 🤗 datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 transformers, 데이터를 증강하기 위한" + }, + "훈련": { + "line": 145, + "endLine": 148, + "excerpt": " 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. 이러한 바운딩 박스를 \"넘어가는 것(run away)\"은 훈련 중에 오류를 발생시킬 수 있기에 이 단계에서 처리해야 합니다. 이 데이터 세트에도 같은 문제가 있는 몇 가지 예가 있습니다. 이 가이드에서는 간단하게하" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 108, + "endLine": 109, + "excerpt": " 그룹은 detr이 요구하는 어노테이션 형식과 다릅니다. 따라서 이 데이터를 학습에 사용하기 전에 전처리를 적용해야 합니다." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 158, + "endLine": 160, + "excerpt": "를 생성하는 작업을 담당합니다. 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다:" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 " + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 166, + "endLine": 167, + "excerpt": "이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다." + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "사전 훈련된 모델과 동일한 체크포인트에서 이미지 프로세서를 인스턴스화합니다." + } + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다... 이 라이브러리는 변환을 " + } + }, + "overfitting": { + "과적합": { + "line": 183, + "endLine": 186, + "excerpt": "첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 albumentations 라이브러리를 사용합니다..." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 222, + "endLine": 222, + "excerpt": "이제 이미지와 어노테이션 전처리 변환을 결합하여 예제 배치에 사용할 수 있습니다:" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 249, + "endLine": 250, + "excerpt": "텐서," + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 288, + "endLine": 290, + "excerpt": "인)를 패드하고, 실제 픽셀(1)과 패딩(0)을 나타내기 위해 그에 해당하는 새로운" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 312, + "endLine": 312, + "excerpt": "]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다." + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 313, + "endLine": 313, + "excerpt": "모델, 데이터 세트, 이미지 프로세서 및 데이터 콜레이터와 함께 [" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 316, + "endLine": 317, + "excerpt": "를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다." + } + }, + "attention": { + "주의": { + "line": 330, + "endLine": 333, + "excerpt": "위치를 지정한 다음, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 구성하세요. 사용하지 않는 열을 제거하지 않도록 주의해야 합니다. 만약" + } + }, + "metric": { + "지표": { + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "coco-스타일 지표" + }, + "평가 지표": { + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "로 평가됩니다. 기존에 구현된 평가 지표 중 하나를 사용할 수도 있지만, 여기에서는 허깅페이스 허브에 푸시한 최종 모델을 평가하는 데" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 379, + "endLine": 380, + "excerpt": "coco-스타일 지표" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 532, + "endLine": 533, + "excerpt": "]에서 모델을 사용하는 것입니다. 모델과 함께 객체 탐지를 위한 파이프라인을 인스턴스화하고, 이미지를 전달하세요:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/prompting.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/prompting.md", + "blobSha": "f6316dd173d83abb2278bdffdfa943863ac0c1ed", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/prompting.md", + "counts": { + "language model": { + "언어 모델": 16 + }, + "large language model": { + "대규모 언어 모델": 16 + }, + "model": { + "모델": 63 + }, + "feature": { + "변수": 7 + }, + "inference": { + "예측": 1, + "추론": 11 + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": 7 + }, + "parameter": { + "매개변수": 7 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 3 + }, + "prompt": { + "프롬프트": 41 + }, + "token": { + "토큰": 5 + }, + "training": { + "훈련": 7, + "학습": 3 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 1, + "트랜스포머": 1 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "chain of thought": { + "생각의 사슬": 6 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 9 + }, + "exploitation": { + "이용": 2 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 3 + }, + 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+ "feature": { + "변수": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하" + }, + "추론": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "디코더 전용 모델로 추론을 실행하려면" + } + }, + "natural language processing": { + "자연어 처리": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": ". 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여 다양한 자연어 처리 작업을 즉시 수행할 수 있습니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": " 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간" + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 강력하고 다재다능해져서, 자연어 프롬프트로 모델에 지시하여 다양한 자연어 처리 작업을 즉시 수행할 수 있습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의 토큰으로 훈련됩니다. 그 결과, 이 모델들은 매우" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간" + }, + "학습": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "정의 일부일 뿐입니다. 또 다른 중요한 구성 요소는 최적의 텍스트 생성 전략을 선택하는 것입니다. 학습 가능한 매개변수를 수정하지 않고도 대규모 언어 모델이 텍스트를 생성하리 때 각각의 후속 토큰을 선택하는 방식을 사용자가 직접 정의할 수 있습니다. 텍스" + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "falcon, llama 등의 대규모 언어 모델은 사전 훈련된 트랜스포머 모델로, 초기에는 주어진 입력 텍스트에 대해 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이들은 보통 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 장기간에 걸쳐 수조 개의" + }, + "트랜스포머": { + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "현대의 대부분의 대규모 언어 모델은 디코더만을 이용한 트랜스포머입니다. 예를 들어 llama, llama2, falcon, gpt2 등이 있습니다." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 24, + "endLine": 24, + "excerpt": "계하는 것을 흔히 \"프롬프트 엔지니어링\"이라고 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 상당한 실험이 필요한 반복적인 과정입니다. 자연어는 프로그래밍 언어보다 훨씬 유연하고 표현력이 풍부하지만, 동시에 모호성을 초래할 수 있습니다. 또한, 자연어 프롬프트는 변화에 " + } + }, + "chain of thought": { + "생각의 사슬": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "고급 프롬프팅 기법: 퓨샷(few-shot) 프롬프팅과 생각의 사슬(chain-of-thought, cot) 기법" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "프롬프팅 대신 미세 조정을 해야 하는 경우" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 39, + "endLine": 39, + "excerpt": "대규모 언어 모델을 이용한 생성" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "파이프라인을 사용하세요:" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 68, + "endLine": 68, + "excerpt": "🤗 hub에서 최근 사용 가능한 대부분의 대규모 언어 모델 체크포인트는 기본 버전과 지시(또는 채팅) 두 가지 버전이 제공됩니다. 예를 들어," + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 76, + "endLine": 76, + "excerpt": "먼저, 환경을 설정해 보겠습니다:" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 109, + "endLine": 109, + "excerpt": "텍스트 분류" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": " 중 하나는 감정 분석입니다. 이는 텍스트 시퀀스에 \"긍정적\", \"부정적\" 또는 \"중립적\"과 같은 레이블을 할당합니다. 주어진 텍스트(영화 리뷰)를 분류하도록 모델에 지시하는 프롬프트를 작성해 보겠습니다. 먼저 지시사항을 제공한 다음, 분류할 텍스트를 지정" + }, + "정답": { + "line": 282, + "endLine": 282, + "excerpt": "정답은 12여야 하는데 21이라는 잘못된 답변이 나왔습니다. 이 경우, 프롬프트가 너무 기본적이거나 모델의 크기가 작아서 생긴 문제일 수 있습니다. 우리는 " + } + }, + "sentiment analysis": { + "감정 분석": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "텍스트 분류의 가장 일반적인 형태 중 하나는 감정 분석입니다. 이는 텍스트 시퀀스에 \"긍정적\", \"부정적\" 또는 \"중립적\"과 같은 레이블을 할당합니다. 주어진 텍스트(영화 리뷰)를 분류하도록 모델에 지시하는" + } + }, + "named entity recognition": { + "개체명 인식": { + "line": 140, + "endLine": 140, + "excerpt": "개체명 인식" + } + }, + "decoder model": { + "디코더 모델": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "대규모 언어 모델이 수행할 수 있는 또 다른 작업은 번역입니다. 이 작업을 위해 인코더-디코더 모델을 사용할 수 있지만, 여기서는 예시의 단순성을 위해 꽤 좋은 성능을 보이는 falcon-7b-instruct를 계속 사용하겠습니다. 다시 한 번, 모델" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "인코더-디코더": { + "line": 167, + "endLine": 167, + "excerpt": "대규모 언어 모델이 수행할 수 있는 또 다른 작업은 번역입니다. 이 작업을 위해 인코더-디코더 모델을 사용할 수 있지만, 여기서는 예시의 단순성을 위해 꽤 좋은 성능을 보이는 falcon-7b-instruct를 계속 사용하겠습니다. 다시 한 번," + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "나 디코더 기반의 모델도 이 작업에 사용될 수 있습니다. 이전에는 프롬프트의 맨 처음에 지시사항을 배치했습니다. 하지만 프롬프트의 맨 끝도 지시사항을 넣을 적절한 위치가 될 수 있습니다. 일반적으로 지시사항을 양 극단 중 하나에 배치하는 것이 더 좋습니다" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "질의 응답" + } + }, + "question answering": { + "질의 응답": { + "line": 215, + "endLine": 215, + "excerpt": "질의 응답" + } + }, + "architecture": { + "구조": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "질의 응답 작업을 위해 프롬프트를 다음과 같은 논리적 구성요소로 구조화할 수 있습니다. 지시사항, 맥락, 질문, 그리고 모델이 답변 생성을 시작하도록 유도하는 선도 단어나 구문(" + } + }, + "attention": { + "어텐션": { + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "프롬프트의 시작 부분이나 맨 끝에 지시사항을 배치하세요. 대규모 컨텍스트를 다룰 때, 모델들은 어텐션 복잡도가 2차적으로 증가하는 것을 방지하기 위해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시작이나 끝 부분에 더 주의를 " + }, + "주의": { + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시작이나 끝 부분에 더 주의를 기울일 수 있습니다." + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 290, + "endLine": 290, + "excerpt": "프롬프트의 시작 부분이나 맨 끝에 지시사항을 배치하세요. 대규모 컨텍스트를 다룰 때, 모델들은 어텐션 복잡도가 2차적으로 증가하는 것을 방지하기 위해 다양한 최적화를 적용합니다. 이렇게 함으로써 모델이 프롬프트의 중간보다 시" + } + }, + "tile": { + "타일": { + "line": 292, + "endLine": 292, + "excerpt": "작업과 원하는 결과에 대해 구체적이고 풍부한 설명을 제공하세요. 형식, 길이, 스타일, 언어 등을 명확하게 작성해야 합니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 304, + "endLine": 304, + "excerpt": " 모델에 지시사항과 맥락은 주어졌지만, 해결책이 포함된 예시는 제공되지 않았다는 의미입니다. 지시 데이터셋으로 미세 조정된 대규모 언어 모델은 일반적으로 이러한 \"제로샷\" 작업에서 좋은 성능을 보입니다. 하지만 여러분의 작업이 더 복잡하거나 미묘한 차이가 있" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 304, + "endLine": 304, + "excerpt": "위 섹션의 기본 프롬프트들은 \"제로샷(zero-shot)\" 프롬프트의 예시입니다. 이는 모델에 지시사항과 맥락은 주어졌지만, 해결책이 포함된 예시는 제공되지 않았다는 의미입니다. 지시 데이" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/question_answering.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/question_answering.md", + "blobSha": "3e89f4219497b68c9650462f04488e15e540613a", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/question_answering.md", + "counts": { + "query": { + "질의": 11 + }, + "question answering": { + "질의 응답": 11 + }, + "model": { + "모델": 22 + }, + "context": { + "문맥": 3 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 11 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 7 + }, + "inference": { + "추론": 4, + "예측": 2 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "token": { + "토큰": 8 + }, + "training": { + "훈련": 8 + }, + "segmentation": { + "분할": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 4 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 2 + }, + "feature": { + "함수": 3, + "변수": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": 2 + }, + "exploitation": { + "이용": 2 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1, + "매개변수": 1 + }, + "loss": { + "손실": 1 + }, + "tensor": { + "텐서": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + } + }, + "evidence": { + "query": { + "질의": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "질의 응답(question answering)" + } + }, + "question answering": { + "질의 응답": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "질의 응답(question answering)" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "a, siri 또는 google과 같은 가상 비서에게 날씨가 어떤지 물어본 적이 있다면 질의 응답 모델을 사용해본 적이 있을 것입니다. 질의 응답 태스크에는 일반적으로 두 가지 유형이 있습니다." + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "추출적(extractive) 질의 응답: 주어진 문맥에서 답변을 추출합니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추출적 질의 응답을 하기 위해 squad 데이터 세트에서 distilbert 미세 조정하기" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 30, + "endLine": 30, + "excerpt": "추출적 질의 응답을 하기 위해 squad 데이터 세트에서 distilbert 미세 조정하기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "추론에 미세 조정된 모델 사용하기" + }, + "예측": { + "line": 242, + "endLine": 242, + "excerpt": "질문과 모델이 예측하기 원하는 문맥(context)를 생각해보세요:" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 45, + "endLine": 45, + "excerpt": "티에 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력해서 로그인합니다:" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 55, + "endLine": 55, + "excerpt": "ets 라이브러리에서 squad 데이터 세트의 일부를 가져옵니다. 이렇게 하면 전체 데이터 세트로 훈련하며 더 많은 시간을 할애하기 전에 모든 것이 잘 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 63, + "endLine": 63, + "excerpt": "데이터 세트의 분할된" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 87, + "endLine": 87, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 91, + "endLine": 91, + "excerpt": "항목을 처리하기 위해 distilbert 토크나이저를 가져옵니다:" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 105, + "endLine": 105, + "excerpt": "에 매핑하는 함수를 만드는 방법입니다:" + }, + "변수": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]를 이용해 예시 배치를 생성합니다. 🤗 transformers의 다른 데이터 콜레이터(data collator)와 달리, [" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "]는 패딩과 같은 추가 전처리를 적용하지 않습니다:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + }, + "매개변수": { + "line": 192, + "endLine": 192, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정합니다. 꼭 필요한 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 234, + "endLine": 234, + "excerpt": "]는 훈련 과정에서 평가 손실(evaluation loss)을 계속 계산하기 때문에 모델의 성능을 대략적으로 알 수 있습니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": "법은 tokenizer와 model을 직접 사용하는 것 입니다. 텍스트를 토큰화해서 pytorch 텐서를 반환합니다:" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 249, + "endLine": 249, + "excerpt": " 테스트하는 가장 쉬운 방법은 tokenizer와 model을 직접 사용하는 것 입니다. 텍스트를 토큰화해서 pytorch 텐서를 반환합니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md", + "blobSha": "68acd8cda9ea1596e3c27e150aeac0f1a98e3139", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/semantic_segmentation.md", + "counts": { + "segmentation": { + "분할": 9 + }, + "environment": { + "환경": 1 + }, + "label": { + "레이블": 8 + }, + "training": { + "학습": 7, + "훈련": 4, + "트레이닝": 1 + }, + "dataset": { + "데이터 세트": 10 + }, + "exploitation": { + "이용": 1 + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": 6 + }, + "inference": { + "추론": 5, + "예측": 2 + }, + "model": { + "모델": 22 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 2 + }, + "prompt": { + 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세포와 이상 징후 식별, 그리고 위성 이미지의 환경 변화 모니터링등이 있습니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "의미적 분할(semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀에 레이블 또는 클래스를 할당합니다. 분할(segmentation)에는 여러 종류가 있으며, 의미적 분할의 경우 동일한 물체의 고유 인스턴스를 구분하지 않습니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": " 볼 수 있는 의미적 분할의 적용 사례로는 보행자와 중요한 교통 정보를 식별하는 자율 주행 자동차 학습, 의료 이미지의 세포와 이상 징후 식별, 그리고 위성 이미지의 환경 변화 모니터링등이 있습니다." + }, + "훈련": { + "line": 52, + "endLine": 52, + "excerpt": "터 세트의 더 작은 부분 집합을 가져오는 것으로 시작합니다. 이렇게 하면 데이터 세트 전체에 대한 훈련에 많은 시간을 할애하기 전에 실험을 통해 모든 것이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다." + }, + "트레이닝": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "함수를 사용할 준비가 되었습니다. 트레이닝을 설정할 때 이 함수로 돌아가게 됩니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "sceneparse150 데이터 세트를 이용해 segformer 미세 조정하기." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "sceneparse150 데이터 세트를 이용해 segformer 미세 조정하기." + } + }, + 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것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 96, + "endLine": 96, + "excerpt": "전처리하기[[preprocess]" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "다음 단계는 모델에 사용할 이미지와 주석을 준비하기 위해 segformer 이미지 프로세서를 불러오는 것입니다. 우리가 사용하는 데이터 세트와 같은 일부 데이터 세트는 배경 클래스로 제로 인덱스를 사용합니다. 하지만 배경 클래스는 150개의 " + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + }, + "속성": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "를 사용하여 이미지의 색상 속성을 임의로 변경합니다. 하지만, 자신이 원하는 이미지 라이브러리를 사용할 수도 있습니다." + }, + "변수": { + "line": 205, + "endLine": 205, + "excerpt": "로 설정하세요! 유일하게 필요한 다른 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "로 대체되므로 segformer의 손실 함수에서 무시됩니다:" + } + }, + "augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + } + }, + "data augmentation": { + "데이터 증강": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + } + }, + "overfitting": { + "과적합": { + "line": 108, + "endLine": 108, + "excerpt": "이미지 데이터 세트에 데이터 증강을 적용하여 과적합에 대해 모델을 보다 강건하게 만드는 것이 일반적입니다. 이 가이드에서는 torchvision의" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "를 자르고 정규화하며, 테스트 중에는 데이터 증강이 적용되지 않으므로" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 116, + "endLine": 116, + "excerpt": "를 자르고 정규화하며, 테스트 중에는 데이터 증강이 적용되지 않으므로" + } + }, + "metric": { + "메트릭": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 로드할 수 있습니다. 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} + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "wnut 17 데이터 세트에서 distilbert를 파인 튜닝하여 새로운 개체를 탐지합니다." + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + }, + "예측": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "]에 실제 예측과 실제 레이블을 전달하여 점수를 계산하는 함수를 만듭니다:" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 98, + "endLine": 98, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 102, + "endLine": 102, + "excerpt": "필드를 전처리하기 위해 distilbert 토크나이저를 가져옵니다:" + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 110, + "endLine": 110, + "excerpt": "필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다:" + } + }, + "special token": { + "특수 토큰": { + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "라는 특수 토큰이 추가되고, 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 " + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + }, + "변수": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "레이블을 할당하여, pytorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 156, + "endLine": 156, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, 동적 패딩을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다." + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 evaluate 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 seqeval 평가 지표를" + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": "계산하는 방법에 대해서는 🤗 evaluate 빠른 둘러보기를 참조하세요). seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, f1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다." + }, + "정확도": { + "line": 166, + "endLine": 166, + "excerpt": " evaluate 빠른 둘러보기를 참조하세요). seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, f1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다." + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요." + }, + "매개변수": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 hugging face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [" + } + }, + "data collator": { + "데이터 콜레이터": { + "line": 262, + "endLine": 262, + "excerpt": "]에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 357, + "endLine": 357, + "excerpt": "텍스트를 토큰화하고 pytorch 텐서를 반환합니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/translation.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/translation.md", + "blobSha": "3713c14014c1355619d89e3d8098138585cd97c8", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/translation.md", + "counts": { + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": 1 + }, + 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사용되지만, 음성 간의 통역이나 텍스트-음성" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 25, + "endLine": 25, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은:" + }, + "훈련": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요." + } + }, + "fine-tuning": { + "파인튜닝": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "프랑스어로 번역하기 위해 t5 모델을 opus books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 27, + "endLine": 27, + "excerpt": "영어 텍스트를 프랑스어로 번역하기 위해 t5 모델을 opus books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 28, + "endLine": 28, + "excerpt": "파인튜닝된 모델을 추론에 사용하는 방법입니다." + }, + "예측": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "]에 예측값과 레이블을 전달하여 sacrebleu 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 42, + "endLine": 42, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 새로운 창이 표시되면 토큰을 입력하여 로그인하세요." + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 60, + "endLine": 60, + "excerpt": "] 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 77, + "endLine": 77, + "excerpt": "전처리" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 81, + "endLine": 81, + "excerpt": "다음 단계로 영어-프랑스어 쌍을 처리하기 위해 t5 토크나이저를 가져오세요." + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 90, + "endLine": 90, + "excerpt": "만들 전처리 함수는 아래 요구사항을 충족해야 합니다:" + }, + "변수": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "t5가 번역 태스크임을 인지할 수 있도록 입력 앞에 프롬프트를 추가하세요. 여러 nlp 태스크를 할 수 있는 모델 중 일부는 이렇게 태스크 프롬프트를 미리 줘야합니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 93, + "endLine": 93, + "excerpt": "원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다." + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요." + }, + "파라미터": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]를 사용하여 예제 배치를 생성합니다. 데이터세트의 최대 길이로 전부를 padding하는 대신, 데이터 정렬 중 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 padding하는 것이 " + } + }, + "metric": { + "메트릭": { + "line": 125, + "endLine": 125, + "excerpt": "훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 🤗 evaluate 라이브러리로 평가 방법(evaluation method)을 빠르게 가져올 수 " + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 133, + "endLine": 133, + "excerpt": "]에 예측값과 레이블을 전달하여 sacrebleu 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 186, + "endLine": 186, + "excerpt": "]는 에폭이 끝날때마다 sacrebleu 메트릭을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다." + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 187, + "endLine": 187, + "excerpt": "]에 훈련 인수를 전달하세요. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, data collator 및" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 240, + "endLine": 240, + "excerpt": "를 pytorch 텐서로 반환하세요:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/video_classification.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/video_classification.md", + "blobSha": "b220323aa2e336cc253a4a5c2444aa03aba96ca3", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/video_classification.md", + "counts": { + "classification": { + "분류": 9 + }, + "image classification": { + "영상 분류": 6 + }, + "inference": { + "예측": 3, + "추론": 6 + }, + "label": { 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data type)를 생성합니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 22, + "endLine": 22, + "excerpt": "는 클래스를 지정하는 작업입니다. 각 영상에는 하나의 클래스가 있을 것으로 예상됩니다. 영상 분류 모델은 영상을 입력으로 받아 어느 클래스에 속하는지에 대한 예측을 반환합니다. 이러한 모델은 영상이 어떤 내용인지 분류하는 데 사용될 수 있습니다. 영상 분" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "ucf101 데이터 세트의 하위 집합을 통해 videomae 모델을 미세 조정하기." + }, + "데이터셋": { + "line": 51, + "endLine": 51, + "excerpt": "ucf101 데이터셋 불러오기" + }, + "학습 데이터": { + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "학습 데이터 세트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 26, + "endLine": 26, + "excerpt": "ucf101 데이터 세트의 하위 집합을 통해 videomae 모델을 미세 조정하기." + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + }, + "구조": { + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "api 문서 를 참고하세요. 또한 위의 예시와 유사한 구조를 갖는 데이터 세트를 사용하고 있다면," + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다." + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": "에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 43, + "endLine": 43, + "excerpt": " 공유할 수 있도록 hugging face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 53, + "endLine": 53, + "excerpt": "데이터 세트의 하위 집합(subset)을 불러오는 것으로 시작할 수 있습니다. 전체 데이터 세트를 학습하는데 더 많은 시간을 할애하기 전에 데이터의 하위 집합을 불러와 모든 것이 잘 작동하는지 실험하고 확인할 수 있습니다." + }, + "훈련": { + "line": 139, + "endLine": 139, + "excerpt": "이 데이터 세트에는 총 10개의 고유한 클래스가 있습니다. 각 클래스마다 30개의 영상이 훈련 세트에 있습니다" + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "검증 및 평가 데이터 분할을 할 때, 데이터 누출(data leakage)을 방지하기 위해 동일한 그룹 / 장면의 영상 클립을 사용하지 않아야 합니다. 이 튜토리얼에서 사용하는 " + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "검증 및 평가 데이터 분할을 할 때, 데이터 누출(data leakage)을 방지하기 위해 동일한 그룹 / 장면의 영상 클립을 사용하지 않아야 합니다. 이 " + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "그 다음으로, 데이터 세트에 존재하는 라벨을 추출합니다. 또한, 모델을 초기화할 때 도움이 될 딕셔너리(dictionary data type)를 생성합니다." + } + }, + "feature": { + "변수": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": " 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용" + }, + "속성": { + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "영상 전처리를 위해 pytorchvideo 라이브러리를 활용할 것입니다. 필요한 종속성을 가져오는 것으로 시작하세요." + }, + "함수": { + "line": 288, + "endLine": 288, + "excerpt": "함수를 사용하고 있습니다. 내부적으로 이 함수는" + }, + "기능": { + "line": 343, + "endLine": 343, + "excerpt": "든 속성 열(columns)을 삭제합니다. 기본값은 일반적으로 true입니다. 이는 사용되지 않는 기능 열을 삭제하는 것이 이상적이며, 입력을 모델의 호출 함수로 풀기(unpack)가 쉬워지기 때문입니다. 하지만 이 경우에는" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "사전 훈련된 체크포인트와 체크포인트에 연관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + }, + "층": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "층의 가중치와 편향)를 버리고 새로운" + } + }, + "parameter": { + "매개변수": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "사전 훈련된 체크포인트와 체크포인트에 연관된 이미지 프로세서를 사용하여 영상 분류 모델을 인스턴스화합니다. 모델의 인코더에는 미리 학습된 매개변수가 제공되며, 분" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 143, + "endLine": 143, + "excerpt": "가 제공되며, 분류 헤드(데이터를 분류하는 마지막 레이어)는 무작위로 초기화됩니다. 데이터 세트의 전처리 파이프라인을 작성할 때는 이미지 프로세서가 유용합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "위 경고는 우리가 일부 가중치(예:" + } + }, + "bias": { + "편향": { + "line": 169, + "endLine": 169, + "excerpt": "층의 가중치와 편향)를 버리고 새로운" + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 175, + "endLine": 175, + "excerpt": "영상 전처리를 위해 pytorchvideo 라이브러리를 활용할 것입니다. 필요한 종속성을 가져오는 것으로 시작하세요." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '랜덤 잘라내기(random cropping)' 및 '랜덤 수평 뒤집기(random horizontal fli" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 198, + "endLine": 198, + "excerpt": "트 변환에는 '균일한 시간 샘플링(uniform temporal subsampling)', '픽셀 정규화(pixel normalization)', '랜덤 잘라내기(random cropping)' 및 '랜덤 수평 뒤집기(random horizontal fli" + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 200, + "endLine": 200, + "excerpt": "사전 훈련된 모델과 관련된 이미지 프로세서를 사용하여 다음 정보를 얻을 수 있습니다:" + } + }, + "workflow": { + "작업 흐름": { + "line": 253, + "endLine": 253, + "excerpt": "같은 방식의 작업 흐름을 검증과 평가 세트에도 적용할 수 있습니다." + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 341, + "endLine": 341, + "excerpt": "를 인스턴스화하려면 훈련 설정과 평가 지표를 정의해야 합니다. 가장 중요한 것은" + }, + "평가지표": { + "line": 371, + "endLine": 371, + "excerpt": "다음으로, 평가지표를 불러오고, 예측값에서 평가지표를 계산할 함수를 정의합니다. 필요한 전처리 작업은 예측된 로짓(logits)에 argmax 값을 취하는 것뿐입니다:" + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 371, + "endLine": 371, + "excerpt": "평가지표를 불러오고, 예측값에서 평가지표를 계산할 함수를 정의합니다. 필요한 전처리 작업은 예측된 로짓(logits)에 argmax 값을 취하는 것뿐입니다:" + } + }, + "crop": { + "크롭": { + "line": 386, + "endLine": 386, + "excerpt": "자는 다음과 같은 평가 전략을 사용합니다. 테스트 영상에서 여러 클립을 선택하고 그 클립에 다양한 크롭을 적용하여 집계 점수를 보고합니다. 그러나 이번 튜토리얼에서는 간단함과 간결함을 위해 해당 전략을 고려하지 않습니다." + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 388, + "endLine": 388, + "excerpt": "또한, 예제를 묶어서 배치를 형성하는" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 414, + "endLine": 414, + "excerpt": "를 토크나이저 인수로 넣은 이유는 json으로 저장되는 이미지 프로세서 구성 파일이 hub의 저장소에 업로드되도록 하기 위함입니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/visual_question_answering.md", + "blobSha": "622ce75fa9c0c604d5ba8207ae3dce3de47c9779", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tasks/visual_question_answering.md", + "counts": { + "query": { + "질의": 5 + }, + "question answering": { + "질의응답": 5 + }, + "model": { + "모델": 34 + }, + "exploitation": { + "활용": 1 + }, + "chunk": { + "묶음": 1 + }, + "feature": { + "특성": 6, + "변수": 1, + "함수": 3 + }, + "training": { + "학습": 2, + "훈련": 11 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 2 + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": 2, + "미세 조정": 4 + }, + "inference": { + "추론": 7 + }, + "generative model": { + "생성 모델": 1 + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": 3 + }, + "embedding": { + "임베딩": 2 + }, + "transformer": { + "트랜스포머": 1 + }, + "classification": { + "분류": 5 + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": 1 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": 1 + }, + "token": { + "토큰": 2 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "validation": { + "검증": 1 + }, + "label": { + "레이블": 11, + "라벨": 2 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 6 + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "normalization": { + "정규화": 1 + }, + "regularization": { + "정규화": 1 + }, + "batch": { + "배치": 1 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 1 + 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"excerpt": "이미지 검색: vqa 모델을 사용하여 원하는 특성을 가진 이미지를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 \"강아지가 있어?\"라고 물어봐서 주어진 이미지 묶음에서 강아지가 있는 모든 이미지를 받아볼 수" + }, + "변수": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 체크포인트를 전역 변수로 선언하세요." + }, + "함수": { + "line": 176, + "endLine": 176, + "excerpt": "아래 함수가 위에서 설명한대로 이미지와 질문에" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 29, + "endLine": 29, + "excerpt": "이 가이드에서 학습할 내용은 다음과 같습니다:" + }, + "훈련": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "lt는 vision transformer (vit) 내에 텍스트 임베딩을 포함하여 비전/자연어 사전훈련(vlp; vision-and-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 비전 트랜스포머(vit)에 텍스트" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "데이터셋 에서 미세조정하는 방법" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세조정": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "데이터셋 에서 미세조정하는 방법" + }, + "미세 조정": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "vilt 미세 조정" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 32, + "endLine": 32, + "excerpt": "미세조정된 vilt 모델로 추론하는 방법" + } + }, + "generative model": { + "생성 모델": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "blip-2 같은 생성 모델로 제로샷 vqa 추론을 실행하는 방법" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 33, + "endLine": 33, + "excerpt": "blip-2 같은 생성 모델로 제로샷 vqa 추론을 실행하는 방법" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "vilt는 vision transformer (vit) 내에 텍스트 임베딩을 포함하여 비전/자연어 사전훈련(vlp; vision-and-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 " + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "d-language pretraining)을 위한 기본 디자인을 제공합니다. vilt 모델은 비전 트랜스포머(vit)에 텍스트 임베딩을 넣어 비전/언어 사전훈련(vlp; vision-and-language pre-training)을 위한 기본적인 디자인을 갖췄" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "hidden state": { + "은닉 상태": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "linear layer": { + "선형 레이어": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 37, + "endLine": 39, + "excerpt": "토큰의 최종 은닉 상태 위에 선형 레이어인) 분류 헤더가 있으며 무작위로 초기화됩니다. 따라서 여기에서 시각적 질의응답은 분류 문제로 취급됩니다." + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 58, + "endLine": 58, + "excerpt": "모델 체크포인트를 전역 변수로 선언하세요." + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 71, + "endLine": 71, + "excerpt": "검증 데이터의 첫 200개 항목을 불러와 데이터세트의 특성을 확인해 보겠습니다:" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 103, + "endLine": 103, + "excerpt": ": 데이터의 레이블 (annotations)" + }, + "라벨": { + "line": 111, + "endLine": 111, + "excerpt": "특성은 같은 질문마다 답변이 여러 개 있을 수 있습니다. 모두 다른 데이터 라벨러들로부터 수집되었기 때문인데요. 질문의 답변은 주관적일 수 있습니다. 이 경우 질문은 \"그는 어디를 보고 있나요?\" 였지만, 어떤 사람들은 \"아래\"로 " + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 160, + "endLine": 160, + "excerpt": "데이터 전처리" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 162, + "endLine": 163, + "excerpt": "]는 bert 토크나이저와 vilt 이미지 프로세서를 편리하게 하나의 프로세서로 묶습니다:" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 162, + "endLine": 163, + "excerpt": "]는 bert 토크나이저와 vilt 이미지 프로세서를 편리하게 하나의 프로세서로 묶습니다:" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "]로 이미지를 크기 조정하고 정규화하며," + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 171, + "endLine": 172, + "excerpt": "]로 이미지를 크기 조정하고 정규화하며," + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 217, + "endLine": 217, + "excerpt": "]를 사용하여 예제로 쓸 배치를 생성하세요:" + } + }, + "hyperparameter": { + 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"zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류는 특정 카테고리의 예시가 포함된 데이터를 학습되지 않은 모델을 사용해 이미지 분류를 수행하는 작업입니다." + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 이미지 분류는 특정 카테고리의 예시가 포함된 데이터를 학습되지 않은 모델을 사용해 이미지 분류를 수행하는 작업입니다." + } + }, + "feature": { + "특징": { + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "류를 위해서는 레이블이 달린 특정 이미지 데이터로 모델 학습이 필요하며, 이 모델은 특정 이미지의 특징을 레이블에 \"매핑\"하는 방법을 학습합니다. 새로운 레이블이 있는 분류 작업에 이러한 모델을 사용해야 하는 경우에는, 모델을 \"재보정\"하기 위해 미세 조" + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "로운 레이블이 있는 분류 작업에 이러한 모델을 사용해야 하는 경우에는, 모델을 \"재보정\"하기 위해 미세 조정이 필요합니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 23, + "endLine": 24, + "excerpt": "일반적으로 이미지 분류를 위해서는 레이블이 달린 특정 이미지 데이터로 모델 학습이 필요하며, 이 모델은 특정 이미지의 특징을 레이블에 \"매핑\"하는 방법을 학습합니다. 새로운 레이블이 있는 분류" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 26, + "endLine": 27, + "excerpt": "이와 대조적으로, 제로샷 또는 개방형 어휘(open vocabulary) 이미지 분류 모델은 일반적으로 대규모 이미지 데이터와 해당 설명에 대해 학습된 멀티모달(multimodal) 모델입니다." + } + }, + "dataset": { + "학습 데이터": { + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "이는 이미지 분류에 대한 보다 유연한 접근 방식으로, 추가 학습 데이터 없이 새로운 레이블이나 학습하지 못한 카테고리에 대해 모델을 일반화할 수 있습니다. 또한, 사용자가 대상 개체에 대한 자유 형식의 텍스트 설명으로 이미" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 34, + "endLine": 34, + "excerpt": "제로샷 이미지 분류 파이프라인 만들기" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "직접 제로샷 이미지 분류 모델 추론 실행하기" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "샷 이미지 분류를 지원하는 모델로 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 파이프라인을 인스턴스화합니다." + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "]을 활용하면 가장 간단하게 제로샷 이미지 분류를 지원하는 모델로 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 파이프라인을 인스" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 114, + "endLine": 115, + "excerpt": "입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 토크나이저로 구성됩니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tasks/zero_shot_object_detection.md", + "blobSha": "8e9b52e8c7a20fd5e14b5c3288dcbf2e758f6294", + "eligible": true, + "reason": 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"기능": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + } + }, + "evidence": { + "object detection": { + "객체 탐지": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지" + } + }, + "zero-shot learning": { + "제로샷": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지" + } + }, + "dataset": { + "데이터 세트": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + "학습 데이터": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + }, + "데이터셋": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": " learning)한 후에, bipartite matching loss를 사용하여 표준 객체 인식 데이터셋으로 owl-vit 모델을 미세 조정했습니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 21, + "endLine": 22, + "excerpt": "일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다." + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "개방형 어휘(open-vocabulary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를 탐지할 수 있습니다." + } + }, + "query": { + "쿼리": { + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "lary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를 탐지할 수 있습니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 24, + "endLine": 26, + "excerpt": "다른 방식을 사용하는 owl-vit 모델로 제로샷 객체 탐지가 가능합니다. owl-vit는 개방형 어휘(open-vocabulary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "ulary detection)를 수행합니다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(localization) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 " + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "on) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미지와 해당 텍스트 설명을 연결하면 vit가 이미지 패치(image patches)를 입력으로 " + } + }, + "exploitation": { + "활용": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "owl-vit 모델은 멀티 모달 표현을 활용해 개방형 어휘 탐지(open-vocabulary detection)를 수행합니다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(" + }, + "이용": { + "line": 240, + "endLine": 242, + "excerpt": "텍스트 쿼리를 이용한 제로샷 객체 탐지 외에도 owl-vit 모델은 이미지 가이드 객체 탐지 기능을 제공합니다. 이미지를 쿼리로 사용해 대상 이미지에서 유사한 객체를 찾을" + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": "다. clip 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(localization) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 clip의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미" + } + }, + "image patch": { + "이미지 패치": { + "line": 28, + "endLine": 32, + "excerpt": ", 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미지와 해당 텍스트 설명을 연결하면 vit가 이미지 패치(image patches)를 입력으로 처리합니다. owl-vit 모델의 저자들은 clip 모델을 처음부터 학습(scratch learning)한 후에," + } + }, + "prompt": { + "프롬프트": { + "line": 37, + "endLine": 37, + "excerpt": "텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "제로샷(zero-shot) 객체 탐지 파이프라인" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "장 간단하게 owl-vit 모델을 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 제로샷(zero-shot) 객체 탐지용 파이프라인을 인스턴스화합니다:" + } + }, + "inference": { + "추론": { + "line": 48, + "endLine": 49, + "excerpt": "]을 활용하면 가장 간단하게 owl-vit 모델을 추론해볼 수 있습니다. hugging face hub에 업로드된 체크포인트에서 제로샷(zero-shot) 객체 탐지용 파이프라인을 인스턴스화합니다:" + }, + "예측": { + "line": 107, + "endLine": 107, + "excerpt": "이제 예측값을 시각화해봅시다:" + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + } + }, + "normalization": { + "정규화": { + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + } + }, + "regularization": { + "정규화": { + "line": 158, + "endLine": 159, + "excerpt": "사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 [" + } + }, + "bounding box": { + "바운딩 박스": { + "line": 166, + "endLine": 168, + "excerpt": "] 메소드를 사용해 예측값의 바운딩 박스(bounding box)가 원본 이미지의 좌표와 상대적으로 동일한지 확인해야 합니다." + } + }, + "batch": { + "일괄 처리": { + "line": 196, + "endLine": 196, + "excerpt": "일괄 처리" + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 198, + "endLine": 199, + "excerpt": "습니다. 일괄 처리를 위해서 텍스트 쿼리는 이중 리스트로, 이미지는 pil 이미지, pytorch 텐서, 또는 numpy 배열로 이루어진 리스트로 프로세서에 전달해야 합니다." + } + }, + "feature": { + "기능": { + "line": 240, + "endLine": 242, + "excerpt": "텍스트 쿼리를 이용한 제로샷 객체 탐지 외에도 owl-vit 모델은 이미지 가이드 객체 탐지 기능을 제공합니다. 이미지를 쿼리로 사용해 대상 이미지에서 유사한 객체를 찾을 수 있다는 의미입니다. 텍스트 쿼리와 달리 하나의 예제 이미지에서만 가능합니다" + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 268, + "endLine": 268, + "excerpt": "전처리 단계에서 텍스트 쿼리 대신에" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/testing.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/testing.md", + "blobSha": "e1027c764dbbc14c2aad4169fc4fee771bee8275", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/testing.md", + "counts": { + "model": { + "모델": 14 + }, + "environment": { + "환경": 5 + }, + "exploitation": { + "이용": 3 + }, + "feature": { + "함수": 3, + "기능": 14, + "속성": 2, + "변수": 7 + }, + "iteration": { + "반복": 6 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "inference": { + "예측": 1 + }, + "validation": { + "검증": 3 + }, + "training": { + "훈련": 2, + "학습": 1 + }, + "parameter": { + "파라미터": 1, + "매개변수": 4 + }, + "kernel": { + "필터": 2 + }, + "likelihood": { + "우도": 1 + }, + "context": { + "컨텍스트": 4 + }, + "attention": { + "집중": 2 + }, + "pipeline": { + "파이프라인": 2 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 3 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 1 + }, + "architecture": { + "아키텍처": 1 + }, + "workflow": { + "워크플로우": 2, + "작업 흐름": 1 + } + }, + "evidence": { + "model": { + "모델": { + "line": 20, + "endLine": 20, + "excerpt": "먼저 🤗 transformers 모델이 어떻게 테스트되는지 살펴보고, 새로운 테스트를 작성 및 기존 테스트를 개선하는 방법을 알아봅시다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 29, + "endLine": 31, + "excerpt": " 다시 진행됩니다. 이 작업들은 이 config 파일에 정의되어 있으므로 필요하다면 사용자의 로컬 환경에서 동일하게 재현해 볼 수 있습니다." + } + }, + "exploitation": { + "이용": { + "line": 40, + "endLine": 42, + "excerpt": "브랜치에서 커밋이 업데이트된 경우에만 gpu를 이용한 빠른 테스트를 실행합니다. 이는" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 131, + "endLine": 131, + "excerpt": "- 특정 테스트 함수의 이름" + }, + "기능": { + "line": 243, + "endLine": 246, + "excerpt": "감지하고, 파일을 수정한 후에 파일을 계속 재실행하여 테스트가 성공할 때까지 기다리는 매우 유용한 기능을 제공합니다. 따라서 수정한 내용을 확인한 후 pytest를 다시 시작할 필요가 없습니다. 모든 테스트가 통과될 때까지 이 과정을 반복한 후 다시 전체" + }, + "속성": { + "line": 307, + "endLine": 309, + "excerpt": "잠재적인 종속성 및 상태 관련 버그(tear down)를 감지하기 위해 테스트를 여러 번, 연속으로, 무작위로 또는 세트로 반복하는 것이 좋습니다. 그리고 직접적인 여" + }, + "변수": { + "line": 578, + "endLine": 578, + "excerpt": "매개변수화" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 243, + "endLine": 246, + "excerpt": "을 확인한 후 pytest를 다시 시작할 필요가 없습니다. 모든 테스트가 통과될 때까지 이 과정을 반복한 후 다시 전체 실행이 이루어집니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 285, + "endLine": 285, + "excerpt": "상태 초기화" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 301, + "endLine": 303, + "excerpt": "실행된 테스트의 순서가 다르고 예측할 수 없기 때문에," + } + }, + "validation": { + "검증": { + "line": 392, + "endLine": 393, + "excerpt": "est-sugar는 테스트가 보여지는 형태를 개선하고, 진행 상황 바를 추가하며, 실패한 테스트와 검증을 즉시 표시하는 플러그인입니다. 설치하면 자동으로 활성화됩니다." + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 507, + "endLine": 507, + "excerpt": "분산 훈련" + }, + "학습": { + "line": 957, + "endLine": 957, + "excerpt": "특별히 빠르게 실행되도록 최적화되지 않은 학습을 수행해야 하는 테스트는 느린 테스트로 설정해야 합니다." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 573, + "endLine": 575, + "excerpt": "fixture가 작동하지 않는다는 것입니다. 파라미터화도 작동하지 않지만, 우리는 비슷한 방식으로 작동하는" + }, + "매개변수": { + "line": 578, + "endLine": 578, + "excerpt": "매개변수화" + } + }, + "kernel": { + "필터": { + "line": 616, + "endLine": 617, + "excerpt": "필터를 사용하는 것 외에도, 각 서브 테스트의 정확한 이름을 확인한 후에 일부 혹은 전체 서브 테스트를 실행할 수 있습니다." + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 640, + "endLine": 641, + "excerpt": "를 사용할 수 있습니다(이미 있는 일부 테스트에서 사용되는 경우도 있습니다. 주로" + } + }, + "context": { + "컨텍스트": { + "line": 807, + "endLine": 808, + "excerpt": "컨텍스트 관리자를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다:" + } + }, + "attention": { + "집중": { + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문" + } + }, + "pipeline": { + "파이프라인": { + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, 해당 테스트를 느린 " + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, " + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 948, + "endLine": 951, + "excerpt": "만약 테스트가 라이브러리의 내부 구성 요소 중 하나에 집중되어 있다면(예: 모델링 파일, 토큰화 파일, 파이프라인), 해당 테스트를 느린 테스트 스위트에서 실행해야 합니다. 만약 라이브러리의 다른 측면(예: 문서 또는 예제)에 집중되어 있다면, 해" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": "무거운 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스트로 설정해야 합니다. 새로운 모" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": " 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스트로 설정해야 합니다. 새로운 모델을 추가하는 경우 통합 테스트용으로 무작위 가중치로 작은 버전을 만" + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 953, + "endLine": 956, + "excerpt": "무거운 가중치 세트나 50mb보다 큰 데이터셋을 다운로드해야 하는 모든 테스트(예: 모델 통합 테스트, 토크나이저 통합 테스트, 파이프라인 통합 테스트)를 느린 테스" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 963, + "endLine": 966, + "excerpt": "특별히 생성된 작은 모델로 테스트하면 상당한 커버리지를 얻을 수 있습니다. 이러한 모델은 최소한의 레이어 수(예: 2), 어휘 크기(예: 1000) 등의 요소만 가집니다. 그런 다음" + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 963, + "endLine": 966, + "excerpt": "로 테스트하면 상당한 커버리지를 얻을 수 있습니다. 이러한 모델은 최소한의 레이어 수(예: 2), 어휘 크기(예: 1000) 등의 요소만 가집니다. 그런 다음" + } + }, + "architecture": { + "아키텍처": { + "line": 972, + "endLine": 974, + "excerpt": "음은 작은 모델stas/tiny-wmt19-en-de을 만든 script 예시입니다. 특정 모델의 아키텍처에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다." + } + }, + "workflow": { + "워크플로우": { + "line": 1198, + "endLine": 1198, + "excerpt": "github actions 워크플로우 작업 처리" + }, + "작업 흐름": { + "line": 1226, + "endLine": 1226, + "excerpt": "이렇게 하면 ci 기능 자체에 대한 실험이 일반 작업 흐름에 방해가 되지 않습니다." + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/tiny_agents.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tiny_agents.md", + "blobSha": "4f4165d93b738c1e3ed5aca9bb979298da0df450", + "eligible": false, + "reason": "english-missing", + "enPath": null, + "counts": {}, + "evidence": {}, + "countedAt": null + }, + "transformers:docs/source/ko/tokenizer_summary.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/tokenizer_summary.md", + "blobSha": "1fbd40b99e4e894330807004772858109116ed41", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/tokenizer_summary.md", + "counts": { + "tokenizer": { + "토크나이저": 15 + }, + "token": { + "토큰": 68 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 60 + }, + "model": { + "모델": 20 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "segmentation": { + "분할": 3 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 3 + }, + "training": { + "훈련": 23, + "학습": 10 + }, + "chunk": { + "묶음": 2 + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": 1 + }, + "vocabulary": { + "어휘": 44 + }, + "embedding": { + "임베딩": 1 + }, + "layer": { + "레이어": 1 + }, + "tensor": { + "행렬": 1 + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": 2 + }, + "context": { + "문맥": 3 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 2 + }, + "iteration": { + "반복": 2 + }, + "parameter": { + "파라미터": 2 + }, + "initialization": { + "초기화": 2 + }, + "likelihood": { + "우도": 3 + }, + "language model": { + "언어 모델": 1 + }, + "loss": { + "손실": 6 + } + }, + "evidence": { + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "토크나이저 요약" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 페이지에서는 토큰화에 대해 자세히 살펴보겠습니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "이 페이지에서는 토큰화에 대해 자세히 살펴보겠습니다." + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "pair encoding (bpe), wordpiece, sentencepiece를 살펴보고 어떤 모델에서 어떤 토큰화 유형을 사용하는지 예시를 보여드리겠습니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "데이터 전처리하기 튜토리얼에서 살펴본 것처럼, 텍스트를 토큰화하는 것은 텍스트를 단어 또는 서브워드로 분할하고 룩업 테이블을 통해 id로 변환하는 과정입니다. 단어 " + } + }, + "segmentation": { + "분할": { + "line": 25, + "endLine": 27, + "excerpt": "터 전처리하기 튜토리얼에서 살펴본 것처럼, 텍스트를 토큰화하는 것은 텍스트를 단어 또는 서브워드로 분할하고 룩업 테이블을 통해 id로 변환하는 과정입니다. 단어 또는 서브워드를 id로 변환하는 것은 간단하기 때문에 이번 문서에서는 텍스트를 단어 또는 서브" + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "각 모델 페이지에 연결된 토크나이저의 문서를 보면 사전 훈련 모델에서 어떤 토크나이저를 사용했는지 알 수 있습니다. 예를 들어, [" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 29, + "endLine": 30, + "excerpt": "각 모델 페이지에 연결된 토크나이저의 문서를 보면 사전 훈련 모델에서 어떤 토크나이저를 사용했는지 알 수 있습니다. 예를 들어, [" + }, + "학습": { + "line": 45, + "endLine": 46, + "excerpt": "있습니다. 구두점을 고려해야 모델이 단어의 다른 표현과 그 뒤에 올 수 있는 모든 가능한 구두점을 학습할 필요가 없습니다. 그렇지 않으면 모델이 학습해야 하는 표현의 수가 폭발적으로 증가하게 됩니다." + } + }, + "chunk": { + "묶음": { + "line": 34, + "endLine": 35, + "excerpt": "텍스트를 작은 묶음(chunk)으로 쪼개는 것은 보기보다 어려운 작업이며, 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어," + } + }, + "pretrained model": { + "사전 훈련된 모델": { + "line": 54, + "endLine": 58, + "excerpt": ". 텍스트를 토큰화하는 데 적용하는 규칙에 따라 동일한 텍스트에 대해 토큰화된 결과가 달라집니다. 사전 훈련된 모델은 훈련 데이터를 토큰화하는 데 사용된 것과 동일한 규칙으로 토큰화된 입력을 제공해야만 제대로 작동합니다." + } + }, + "vocabulary": { + "어휘": { + "line": 66, + "endLine": 70, + "excerpt": "뭉치에 대해서는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 공백 및 구두점 토큰화는 일반적으로 매우 큰 어휘(사용된 모든 고유 단어와 토큰 집합)을 생성합니다. 예를 들어, transformer xl은 공백 및 구두점 토큰화를 사용해 어휘(vocabulary)" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며" + } + }, + "tensor": { + "행렬": { + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "어휘 크기가 크면 모델에 입력 및 출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언어에 " + } + }, + "transformer": { + "트랜스포머 모델": { + "line": 72, + "endLine": 74, + "excerpt": "출력 레이어로 엄청난 임베딩 행렬이 필요하므로 메모리와 시간 복잡성이 모두 증가합니다. 일반적으로 트랜스포머 모델은 어휘 크기가 50,000개를 넘는 경우가 드물며, 특히 단일 언어에 대해서만 사전 훈련된 경우에는 더욱 그렇습니다. 단순한 공백과 구두점 토큰화가 만" + } + }, + "context": { + "문맥": { + "line": 80, + "endLine": 81, + "excerpt": "에 대한 의미 있는 문맥 독립적 표현을 배우는 것 보다 단어" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "에 도달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "운 기호를 형성하는 병합 규칙을 학습합니다. 어휘가 원하는 어휘 크기에 도달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 137, + "endLine": 140, + "excerpt": "달할 때까지 위의 과정을 반복합니다. 어휘 크기는 토크나이저를 훈련시키기 전에 정의해야 하는 하이퍼파라미터라는 점을 유의하세요." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 194, + "endLine": 197, + "excerpt": "개되었고, bpe와 굉장히 유사합니다. 워드피스는 훈련 데이터에 등장하는 모든 문자로 기본 어휘를 초기화한 후, 주어진 병합 규칙에 따라 점진적으로 학습합니다. bpe와는 대조적으로 워드피스는 가장 빈도수가 높은 기호 쌍을 선택하지 않고, 어휘에 추가되었을" + } + }, + "likelihood": { + "우도": { + "line": 194, + "endLine": 197, + "excerpt": "으로 워드피스는 가장 빈도수가 높은 기호 쌍을 선택하지 않고, 어휘에 추가되었을 때 훈련 데이터의 우도가 최대화되는 쌍을 선택합니다." + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 213, + "endLine": 218, + "excerpt": "각 훈련 단계에서 유니그램 알고리즘은 현재 어휘와 유니그램 언어 모델이 주어졌을 때 훈련 데이터에 대한 손실(흔히 로그 우도로 정의됨)을 정의합니다. 그런 다음 어휘의 각 기호에 대해 알고리즘은 해당 기호를 어휘에서 제거" + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 213, + "endLine": 218, + "excerpt": "련 단계에서 유니그램 알고리즘은 현재 어휘와 유니그램 언어 모델이 주어졌을 때 훈련 데이터에 대한 손실(흔히 로그 우도로 정의됨)을 정의합니다. 그런 다음 어휘의 각 기호에 대해 알고리즘은 해당 기호를 어휘에서 제거할 경우 전체 손실이 얼마나 증가할지 계" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/trainer.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/trainer.md", + "blobSha": "65c3fbef982f2b970f5b8592ef5f0dfc90f7719c", + "eligible": 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+ "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + }, + "변수": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수에 지정된 디렉토리에 모델 체크포인트를 저장합니다. 체크포인트는" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + "매개변수": { + "line": 94, + "endLine": 94, + "excerpt": "매개변수에 지정된 디렉토리에 모델 체크포인트를 저장합니다. 체크포인트는" + } + }, + "training": { + "훈련": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]는 transformers 라이브러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + }, + "학습": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "러리에 구현된 pytorch 모델을 반복하여 훈련 및 평가 과정입니다. 훈련에 필요한 요소(모델, 토크나이저, 데이터셋, 평가 함수, 훈련 하이퍼파라미터 등)만 제공하면 [" + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 19, + "endLine": 19, + "excerpt": "]가 필요한 나머지 작업을 처리합니다. 이를 통해 직접 훈련 루프를 작성하지 않고도 빠르게 훈련을 시작할 수 있습니다. 또한 [" + } + }, + "sequence-to-sequence": { + "시퀀스-투-시퀀스": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "] 클래스 외에도 번역이나 요약과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위한 [" + } + }, + "language model": { + "언어 모델": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "] 클래스를 감싸고 llama-2 및 mistral과 같은 언어 모델을 자동 회귀 기법으로 훈련하는 데 최적화된 [" + } + }, + "quantization": { + "양자화": { + "line": 23, + "endLine": 23, + "excerpt": "]는 시퀀스 패킹, lora, 양자화 및 deepspeed와 같은 기능을 지원하여 크기 상관없이 모델 효율적으로 확장할 수 있습니다." + } + }, + "environment": { + "환경": { + "line": 31, + "endLine": 31, + "excerpt": "시작하기 전에, 분산 환경에서 pytorch 훈련과 실행을 할 수 있게 accelerate 라이브러리가 설치되었는지 확인하세요." + } + }, + "loss": { + "손실": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "손실을 계산하는 훈련 단계를 수행합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 48, + "endLine": 48, + "excerpt": "그레이디언트를 기반으로 가중치를 업데이트합니다." + }, + "가중": { + "line": 126, + "endLine": 126, + "excerpt": "] 메소드를 맞춤 설정하여 가중 손실을 사용하려는 경우:" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 49, + "endLine": 49, + "excerpt": "정해진 에폭 수에 도달할 때까지 이 과정을 반복합니다." + } + }, + "feature extractor": { + "특징 추출기": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + }, + "feature extraction": { + "특징 추출": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + }, + "image processor": { + "이미지 프로세서": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + } + }, + "metric": { + "지표": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달하세요." + }, + "평가 지표": { + "line": 123, + "endLine": 123, + "excerpt": "]는 모델을 평가하고 평가 지표을 반환합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 72, + "endLine": 72, + "excerpt": "]에 모델, 데이터셋, 데이터셋 전처리 도구(데이터 유형에 따라 토크나이저, 특징 추출기 또는 이미지 프로세서일 수 있음), 데이터 수집기 및 훈련 중 확인할 지표를 계산할 함수를 함께 전달" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 92, + "endLine": 92, + "excerpt": "체크포인트" + } + }, + "dataloader": { + "데이터로더": { + "line": 115, + "endLine": 115, + "excerpt": "]는 훈련 데이터로더를 생성합니다." + } + }, + "learning rate": { + "학습률": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + }, + "learning rate scheduler": { + "학습률 스케줄러": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 119, + "endLine": 119, + "excerpt": "에서 전달되지 않은 경우 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 생성합니다. 이들은 각각 [" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 120, + "endLine": 120, + "excerpt": "]는 훈련 입력 배치에 대한 손실을 계산합니다." + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 122, + "endLine": 122, + "excerpt": "]는 예측 및 테스트 단계를 수행합니다." + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 124, + "endLine": 124, + "excerpt": "]는 테스트 세트에 대한 예측(레이블이 있는 경우 지표 포함)을 수행합니다." + } + }, + "early stopping": { + "조기 종료": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "콜백은 훈련 루프에서 변화를 주지 않습니다. 훈련 루프의 상태를 검사한 후 상태에 따라 일부 작업(조기 종료, 결과 로그 등)을 실행합니다. 즉, 콜백은 사용자 정의 손실 함수와 같은 것을 구현하는 데 사용할 수 없으며, 이를 위해서는 [" + } + }, + "loss function": { + "손실 함수": { + "line": 148, + "endLine": 148, + "excerpt": "한 후 상태에 따라 일부 작업(조기 종료, 결과 로그 등)을 실행합니다. 즉, 콜백은 사용자 정의 손실 함수와 같은 것을 구현하는 데 사용할 수 없으며, 이를 위해서는 [" + } + }, + "node": { + "노드": { + "line": 193, + "endLine": 193, + "excerpt": "각 노드의 로그 레벨 설정을 구성하려면" + } + }, + "embedding": { + "임베딩": { + "line": 246, + "endLine": 246, + "excerpt": "neftune은 훈련 중 임베딩 벡터에 노이즈를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있는 기술입니다. [" + } + }, + "layer": { + "레이어": { + "line": 255, + "endLine": 255, + "excerpt": "neftune은 예상치 못한 동작을 피할 목적으로 처음 임베딩 레이어로 복원하기 위해 훈련 후 비활성화 됩니다." + } + }, + "distributed data parallel": { + "분산 데이터 병렬": { + "line": 340, + "endLine": 340, + "excerpt": "레이어별 최적화는 다소 실험적이며 ddp(분산 데이터 병렬)를 지원하지 않으므로, 단일 gpu에서만 훈련 스크립트를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 문서를을 참조하세요. gradient clipping," + } + }, + "fine-tuning": { + "미세 조정": { + "line": 344, + "endLine": 345, + "excerpt": "lomo 옵티마이저는 제한된 자원으로 대형 언어 모델의 전체 매개변수 미세 조정과 적응형 학습률을 통한 저메모리 최적화(adalomo)에서 도입되었습니다. 이들은 모두 효율적인 전체 매개변수 미세 조정 방법으로 구성되어 있습니다. " + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 353, + "endLine": 353, + "excerpt": "다음은 imdb 데이터셋에서 google/gemma-2b를 최대 정밀도로 미세 조정하는 간단한 스크립트입니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + }, + "transformers:docs/source/ko/training.md": { + "source": "transformers", + "path": "docs/source/ko/training.md", + "blobSha": "6fb38e378ec7d2a8158309f749fa90464e57f06d", + "eligible": true, + "reason": "paired-translation", + "enPath": "docs/source/en/training.md", + "counts": { + "fine-tuning": { + "미세 튜닝": 14, + "미세 조정": 4 + }, + "model": { + "모델": 27 + }, + "training": { + "학습": 16, + "훈련": 29, + "트레이닝": 1 + }, + "dataset": { + "데이터셋": 12, + "데이터 세트": 1 + }, + "deep learning": { + "딥러닝": 1 + }, + "padding": { + "패딩": 1 + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": 1 + }, + "feature": { + "함수": 6, + "기능": 1 + }, + "preprocessing": { + "전처리": 1 + }, + "training loop": { + "훈련 루프": 5 + }, + "gradient": { + "경사": 1 + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": 1 + }, + "precision": { + "정밀도": 1, + "정확도": 1 + }, + "label": { + "레이블": 3 + }, + "classification": { + "분류": 2 + }, + "head": { + "헤드": 3 + }, + "initialization": { + "초기화": 1 + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": 1 + }, + "sequence classification": { + "시퀀스 분류": 1 + }, + "weight": { + "가중치": 2 + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": 3 + }, + "parameter": { + "파라미터": 4 + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": 1 + }, + "metric": { + "평가 지표": 3, + "평가지표": 2 + }, + "inference": { + "예측": 4 + }, + "logit": { + "로짓": 2 + }, + "epoch": { + "에폭": 1, + "에포크": 1 + }, + "token": { + "토큰": 1 + }, + "tokenization": { + "토큰화": 1 + }, + "tensor": { + "텐서": 3 + }, + "batch": { + "배치": 2 + }, + "iteration": { + "반복": 1 + }, + "learning rate": { + "학습 속도": 3 + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": 3 + } + }, + "evidence": { + "fine-tuning": { + "미세 튜닝": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + }, + "미세 조정": { + "line": 164, + "endLine": 164, + "excerpt": "]는 훈련 루프를 처리하며 한 줄의 코드로 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 직접 훈련 루프를 작성하는 것을 선호하는 사용자의 경우, 기본 pytorch에서 🤗 transformers 모델을 미세 조정할 수도 있" + } + }, + "model": { + "모델": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + } + }, + "training": { + "학습": { + "line": 17, + "endLine": 17, + "excerpt": "사전 학습된 모델 미세 튜닝하기" + }, + "훈련": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "우, 자신의 작업과 관련된 데이터셋을 사용해 학습합니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을 미세 튜닝합니다:" + }, + "트레이닝": { + "line": 261, + "endLine": 261, + "excerpt": "훈련 진행 상황을 추적하려면 tqdm 라이브러리를 사용하여 트레이닝 단계 수에 진행률 표시줄을 추가하세요:" + } + }, + "dataset": { + "데이터셋": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "수천 개의 모델에 액세스할 수 있습니다. 사전 학습된 모델을 사용하는 경우, 자신의 작업과 관련된 데이터셋을 사용해 학습합니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을" + }, + "데이터 세트": { + "line": 35, + "endLine": 35, + "excerpt": "먼저 yelp 리뷰 데이터 세트를 로드합니다:" + } + }, + "deep learning": { + "딥러닝": { + "line": 21, + "endLine": 21, + "excerpt": "니다. 이것은 미세 튜닝이라고 하는 매우 강력한 훈련 기법입니다. 이 튜토리얼에서는 당신이 선택한 딥러닝 프레임워크로 사전 학습된 모델을 미세 튜닝합니다:" + } + }, + "padding": { + "패딩": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트를 처리하고 서로 다른 길이의 시퀀스 패딩 및 잘라내기 전략을 포함하려면 토크나이저가 필요합니다. 데이터셋을 한 번에 처리하려면 🤗 dataset" + } + }, + "tokenizer": { + "토크나이저": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "텍스트를 처리하고 서로 다른 길이의 시퀀스 패딩 및 잘라내기 전략을 포함하려면 토크나이저가 필요합니다. 데이터셋을 한 번에 처리하려면 🤗 dataset" + } + }, + "feature": { + "함수": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "메서드를 사용하여 전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하세요:" + }, + "기능": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "nt accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + } + }, + "preprocessing": { + "전처리": { + "line": 46, + "endLine": 46, + "excerpt": "메서드를 사용하여 전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하세요:" + } + }, + "training loop": { + "훈련 루프": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] 클래스를 제공하여 훈련 루프를 직접 작성하지 않고도 쉽게 훈련을 시작할 수 있습니다. [" + } + }, + "gradient": { + "경사": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + } + }, + "mixed precision": { + "혼합 정밀도": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + } + }, + "precision": { + "정밀도": { + "line": 78, + "endLine": 78, + "excerpt": "] api는 로깅(logging), 경사 누적(gradient accumulation), 혼합 정밀도(mixed precision) 등 다양한 훈련 옵션과 기능을 지원합니다." + }, + "정확도": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "]를 호출하여 예측의 정확도를 계산합니다. 예측을" + } + }, + "label": { + "레이블": { + "line": 80, + "endLine": 80, + "excerpt": "먼저 모델을 가져오고 예상되는 레이블 수를 지정합니다. yelp 리뷰 데이터셋 카드에서 5개의 레이블이 있음을 알 수 있습니다:" + } + }, + "classification": { + "분류": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + } + }, + "head": { + "헤드": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + } + }, + "initialization": { + "초기화": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + } + }, + "pre-training": { + "사전 훈련": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "사전 훈련된 가중치 중 일부가 사용되지 않고 일부 가중치가 무작위로 표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모" + } + }, + "sequence classification": { + "시퀀스 분류": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "델의 헤드는 폐기되고 무작위로 초기화된 분류 헤드로 대체됩니다. 이제 사전 학습된 모델의 지식으로 시퀀스 분류 작업을 위한 새로운 모델 헤드를 미세 튜닝 합니다." + } + }, + "weight": { + "가중치": { + "line": 90, + "endLine": 91, + "excerpt": "사전 훈련된 가중치 중 일부가 사용되지 않고 일부 가중치가 무작위로 표시된다는 경고가 표시됩니다. 걱정마세요. 이것은 올바른 동작입니다! 사전 학습된 bert 모델의 헤드" + } + }, + "hyperparameter": { + "하이퍼파라미터": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 훈련" + } + }, + "parameter": { + "파라미터": { + "line": 95, + "endLine": 95, + "excerpt": "하이퍼파라미터 훈련" + } + }, + "checkpoint": { + "체크포인트": { + "line": 101, + "endLine": 101, + "excerpt": "훈련에서 체크포인트(checkpoints)를 저장할 위치를 지정합니다:" + } + }, + "metric": { + "평가 지표": { + "line": 111, + "endLine": 112, + "excerpt": "]는 훈련 중에 모델 성능을 자동으로 평가하지 않습니다. 평가 지표를 계산하고 보고할 함수를 [" + }, + "평가지표": { + "line": 284, + "endLine": 284, + "excerpt": "루프를 직접 작성할 때도 동일한 작업을 수행해야 합니다. 하지만 이번에는 각 에포크가 끝날 때마다 평가지표를 계산하여 보고하는 대신, [" + } + }, + "inference": { + "예측": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "]를 호출하여 예측의 정확도를 계산합니다. 예측을" + } + }, + "logit": { + "로짓": { + "line": 121, + "endLine": 121, + "excerpt": "에 전달하기 전에 예측을 로짓으로 변환해야 합니다(모든 🤗 transformers 모델은 로짓으로 반환한다는 점을 기억하세요):" + } + }, + "epoch": { + "에폭": { + "line": 130, + "endLine": 130, + "excerpt": "파라미터를 지정하여 각 에폭이 끝날 때 평가 지표를 확인할 수 있습니다:" + }, + "에포크": { + "line": 284, + "endLine": 284, + "excerpt": "과 마찬가지로, 훈련 루프를 직접 작성할 때도 동일한 작업을 수행해야 합니다. 하지만 이번에는 각 에포크가 끝날 때마다 평가지표를 계산하여 보고하는 대신, [" + } + }, + "token": { + "토큰": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "다음으로, '토큰화된 데이터셋'을 수동으로 후처리하여 훈련련에 사용할 수 있도록 준비합니다." + } + }, + "tokenization": { + "토큰화": { + "line": 174, + "endLine": 174, + "excerpt": "다음으로, '토큰화된 데이터셋'을 수동으로 후처리하여 훈련련에 사용할 수 있도록 준비합니다." + } + }, + "tensor": { + "텐서": { + "line": 188, + "endLine": 188, + "excerpt": "데이터셋의 형식을 list 대신 pytorch 텐서를 반환하도록 설정합니다:" + } + }, + "batch": { + "배치": { + "line": 203, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 및 테스트 데이터셋에 대한 'dataloader'를 생성하여 데이터 배치를 반복할 수 있습니다:" + } + }, + "iteration": { + "반복": { + "line": 203, + "endLine": 203, + "excerpt": "훈련 및 테스트 데이터셋에 대한 'dataloader'를 생성하여 데이터 배치를 반복할 수 있습니다:" + } + }, + "learning rate": { + "학습 속도": { + "line": 220, + "endLine": 220, + "excerpt": "옵티마이저 및 학습 속도 스케줄러" + } + }, + "optimizer": { + "옵티마이저": { + "line": 220, + "endLine": 220, + 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"line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": "사용하는 것이 좋습니다. 이 클래스는 구성에 따라 주어진 체크포인트에서 올바른 아키텍처를 자동으로 추론하고 가져올 수 있습니다. 모델을 체크포인트에서 가져올 때 이" + } + }, + "query": { + "질의": { + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": " 발생하는 경우는 체크포인트가 주어진 태스크를 지원하지 않을 때입니다. 예를 들어, 다음 예제에서 질의응답에 대한 gpt2가 없기 때문에 오류가 발생합니다:" + } + }, + "question answering": { + "질의응답": { + "line": 184, + "endLine": 189, + "excerpt": " 발생하는 경우는 체크포인트가 주어진 태스크를 지원하지 않을 때입니다. 예를 들어, 다음 예제에서 질의응답에 대한 gpt2가 없기 때문에 오류가 발생합니다:" + } + } + }, + "countedAt": "2026-09-13T10:53:20+00:00" + } + }, + "snapshotId": "28a3fea484a58c1f1cfb6cfa8f6eb9cb972af64cf9805af6c5f136fc2f076a35" +} diff --git a/usage/variants.json b/usage/variants.json new file mode 100644 index 0000000..1e708aa --- /dev/null +++ b/usage/variants.json @@ -0,0 +1,271 @@ +{ + "schemaVersion": 1, + "showWhenUnmatched": [ + "activation function", + "agency", + "agent", + "agent memory", + "architecture", + "attention", + "attention mask", + "audio classification", + 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