Glossary

0-9

1-shot learning 2-stage detector 3D convolution 4D data 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 9-layer network 0-shot learning

A

Algorithm Autoencoder Artificial Intelligence (AI)Attention AGI / Artificial General Intelligence

B

Batch Normalization Boosting Backpropagation Bias BERT

C

Classifier / Classification Chatbot Cross-Validation Clustering CNN / Convolutional Neural Network

D

Deterministic Model Data Augmentation Deep Learning Discriminative Model Deepfake

E

Explainable AI (XAI)Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch

F

Foundation Model Fine-tuning Forward Propagation Feature Extraction Fusion / Multimodal Fusion

G

Gradient Descent Graph Neural Network (GNN)Generative AI GAN / Generative Adversarial Network Grounding

H

Hierarchical Model Hidden Layer Hyperparameter Hallucination Heuristic

I

Imbalanced Data Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Instruction tuning

J

Juxtaposition Joint Embedding Jittering JAX JSONL / JSON-lines

K

Knowledge Distillation Kernel Trick K-means Clustering K-Shot Learning KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable Learning Rate LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Multimodal / Multimodality Multi-head Attention Meta-learning Model

N

Novelty Detection / Anomaly Detection Neural Network Normalization NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding

O

Objective Function Overfitting Online Learning Optimizer One-hot Encoding

P

Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt Pretraining Pooling

Q

Quantization Query Queue / Buffer Quality Estimation Q-learning

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Regularization Representation Learning RNN / Recurrent Neural Network

S

Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Self-Supervised Learning Softmax

T

Transfer Learning Tokenizer Tuning / Hyperparameter Tuning Transformer Training Data

U

Uncertainty Estimation Unsupervised Learning Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

Validation Set Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Vanishing / Exploding Gradient Vision Transformer (ViT)

W

Whitening / Whitening Transformation Weak Supervision Word Embedding Workflow Weight Decay

X

X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet XOR problem

Y

Yield (model yield / throughput)Yoga of AI Y-transform / YUV Y-axis / feature axis YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation Z-score Normalization

XLNet이란 무엇인가

XLNet은 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 사전 훈련 언어 모델로, 전통적인 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다. 특히 BERT 모델의 일부 단점을 보완합니다.

자기 회귀 방식을 채택하여 XLNet은 더 나은 맥락 이해 및 생성 능력을 달성하며, 더 복잡한 언어 작업을 처리할 수 있습니다.

XLNet의 중요성은 텍스트 분류, 질문 응답 및 텍스트 생성과 같은 다양한 언어 이해 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하는 데 있습니다.

미래 트렌드는 자연어 처리(NLP)의 지속적인 발전에 따라 XLNet 및 그 변형이 지능형 비서, 번역 시스템 및 콘텐츠 생성 분야에서 광범위하게 응용될 가능성을 시사합니다.

XLNet은 효율적인 성능 및 유연한 응용 시나리오와 같은 여러 장점이 있지만, 높은 계산 자원 요구 사항 및 긴 훈련 시간과 같은 단점도 있습니다. XLNet을 사용할 때는 최적의 훈련 결과 및 모델 성능을 보장하기 위해 하이퍼파라미터 조정 및 적절한 데이터 전처리에 주의해야 합니다.