Word2Vec란?
단어를 고정 차원 벡터로 매핑하는 초기 임베딩 기법이다. "king - man + woman ≈ queen" 사례로 유명.
방식
- CBOW — 주변 단어로 중심 단어 예측
- Skip-gram — 중심 단어로 주변 단어 예측
현재는 contextual embedding(BERT)에 밀렸지만 개념적 기반.
Word2Vec란?
정의
Google이 2013년 공개한 단어 임베딩 기법. CBOW·Skip-gram 모델.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.