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A Complete Introduction to Using BERT Models
Overview This post is divided into five parts; they are: • Why BERT Matters • Understanding BERT’s Input/Output Process • Your First BERT Project • Real-World Projects with BERT • Named Entity Recognition System Why BERT Matters Imagine you’re teaching someone a new language.
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데이터 유출 우려에… 공공·보안 업계서 ‘딥시크 차단’ 움직임
블룸버그는 미국 보안 회사 넷스코프와 아르미스 임원의 인터뷰를 통해 공공 기관과 밀접히 일하는 기관들을 중심으로 딥시크 이용을 차단하는 활동이 시작됐다고 밝혔다. 보도에 따르면, 현재 넷스코프 고객의 52%가, 아르미스 고객 70%가 딥시크 사이트 접근을 차단하고 있다. 아르미스 최고기술책임자(CTO) 나디르 이즈라엘은 “고객이 우려하는 핵심 문제는 중국 정부에 데이터가 넘어갈 가능성”이라며 “실제로 정보가 어디로 가는지 알 수 있는…
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Researchers from University of Waterloo and CMU Introduce Critique Fine-Tuning (CFT): A Novel AI Approach for Enhancing LLM Reasoning with Structured Critique Learning
Traditional approaches to training language models heavily rely on supervised fine-tuning, where models learn by imitating correct responses. While effective for basic tasks, this method limits a model’s ability to develop deep reasoning skills. As artificial intelligence applications continue to evolve, there is a growing demand for models that can generate responses and critically evaluate…
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Dendritic Neural Networks: A Step Closer to Brain-Like AI
Artificial Neural Networks (ANNs) have their roots established in the inspiration developed from biological neural networks. Although highly efficient, ANNs fail to embody the neuronal structures in their architects truly. ANNs rely on vast training parameters, which lead to their high performance, but they consume a lot of energy and are prone to overfitting. Due…
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Bio-xLSTM: Efficient Generative Modeling, Representation Learning, and In-Context Adaptation for Biological and Chemical Sequences
Modeling biological and chemical sequences is extremely difficult mainly due to the need to handle long-range dependencies and efficient processing of large sequential data. Classical methods, particularly Transformer-based architectures, are limited by quadratic scaling in sequence length and are computationally expensive for processing long genomic sequences and protein modeling. Moreover, most existing models have in-context…
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Transformer-Based Modulation Recognition: A New Defense Against Adversarial Attacks
The fast development of wireless communication technologies has increased the application of automatic modulation recognition (AMR) in sectors such as cognitive radio and electronic countermeasures. With their various modulation types and signal changes, modern communication systems provide significant obstacles to preserving AMR performance in dynamic contexts. Deep learning-based AMR algorithms have emerged as the leading…
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대원씨티에스, 엔터프라이즈 부문 조직 개편··· 최귀남 대표 영입
대원씨티에스는 AI 시장 비즈니스 강화를 위해 SK텔레콤 엔터프라이즈 전문위원이자 델 테크놀로지스, 시스코, 파운드리 네트웍스 등 글로벌 IT 기업 출신의 최귀남 대표를 엔터프라이즈 부문 대표로 영입했다. 대원씨티에스는 엔터프라이즈 부문을 AIX 사업팀, AI DC 사업팀, 스마트컨버전스 사업팀 그리고 컨설팅&기술지원팀 등으로 구조 개편하여 시너지 효과를 더욱 극대화할 계획이라고 밝혔다. 빠르게 변화하는 디지털 트렌드 및 고객의 요구 수준에 맞춰…
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AWS, 딥시크 R1 모델 공식 지원··· 생성형 AI 서비스 강화
중국 AI 기업인 딥시크는 2024년 12월 딥시크 V3를 출시한 이후, 2025년 1월 20일 딥시크 R1, 딥시크 R1 제로, 딥시크 R1 디스틸 모델을 공개했다. 또한, 1월 27일에는 비전 기반 야누스 프로 7B(Janus-Pro 7B) 모델을 공개했다. 딥시크에 따르면, 해당 모델들은 기존 대비 90~95% 비용 절감 및 비용 효율성을 제공하며, 강화 학습 기법을 적용해 우수한 추론 능력을 갖췄다.…
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지난해 GDPR 과징금 12억 유로··· 활동가 “접수 사례 중 1.3%에 불과” 지적
글로벌 로펌 DLA파이퍼(DLA Piper)의 GDPR 과징금 및 데이터 유출 조사 보고서에 따르면 유럽 데이터 보호 당국은 지난해 12억 유로(한화 약 1조 8,074억 원)에 달하는 벌금을 부과한 것으로 나타났다. GDPR 벌금은 지난해 1월 28일 이후 기간 동안 전년 대비 33% 감소해 과징금 부과액의 첫 연간 감소를 기록했다. 2023년에는 아일랜드가 메타(Meta)에 12억 유로 과징금을 부과하는 등 이례적인…
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칼럼 | AI의 가치는 ‘절감’에 있지 않다
기업 전반에 인공지능 솔루션을 구현하려는 경쟁이 본격화되고 있다. 대부분의 기업은 AI를 사용하여 속도를 높이고 빈도를 늘리고 비용을 절감하고 있다. 시간과 비용을 절약할 수 있는 잠재력은 엄청나지만, 절약한 시간으로 무엇을 할 수 있고 해야 하는지 언급하는 사람은 드물다. 풀어야 할 숙제는 또 있다. 효율성 향상으로 비용을 줄이는 수준을 넘어서야 한다. 미래의 경쟁력을 유지하기 위해 스스로 변혁해야…