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ROUGE

Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation

rouge  nlp  evaluation

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2026-04-01   ·   7 min read

How to teach your embedding model new words

A step-by-step guide on adding new vocabulary to a Hugging Face sentence-transformer model, including fine-tuning and using it in LangChain.

embeddings  fine-tuning  nlp

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2025-10-25   ·   8 min read

llama.cpp로 로컬 LLM 띄우기 — 빌드, 모델 다운로드, 서빙, 벤치마크

GGUF 모델을 내 장비에서 직접 돌리기 위한 llama.cpp 최소 워크플로우. cmake 빌드부터 OpenAI 호환 서버, llama-bench까지.

llama-cpp  llm  inference  gguf  local-llm

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2025-03-30   ·   3 min read

Pydantic with llm.with_structured_output — pitfalls and safeguards

Combining Pydantic models with LangChain's with_structured_output cleanly — avoiding prompt collisions, validation errors, and runaway evaluation loops.

langchain  pydantic  structured-output  llm

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2025-02-18   ·   4 min read

Seq2Seq에서 Transformer까지: 문맥 누적에서 직접 참조로 · 4편

Self-Attention과 Transformer - 순차 연결을 끊고 직접 참조하다

RNN이 이전 상태 통해 문맥을 누적 전달했다면, Transformer는 필요한 토큰을 직접 찾아본다. Self-Attention이 어떻게 순차 구조를 없애고, Attention Seq2Seq와 어떻게 연결되는지 살펴본다.

transformer  self-attention  multi-head-attention  positional-encoding  masked-attention

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2023-07-14   ·   3 min read

Seq2Seq에서 Transformer까지: 문맥 누적에서 직접 참조로 · 3편

Decoder의 남은 문제 - 출력 문맥도 여전히 누적된다

Attention은 Encoder의 정보 병목을 해결했다. 하지만 Decoder 자체는 여전히 이전 상태에 의존하는 순차 구조다. 이 문제가 왜 Transformer 등장의 마지막 동기가 되는지 살펴본다.

attention  seq2seq  bahdanau-attention  query-key-value  nlp

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2023-06-28   ·   2 min read

Seq2Seq에서 Transformer까지: 문맥 누적에서 직접 참조로 · 2편

Attention Seq2Seq - 마지막 상태만 보지 말고 직접 보자

Vanilla Seq2Seq의 병목을 어떻게 해결할까? Decoder가 Encoder의 모든 hidden state를 "필요에 따라" 직접 참고하는 방식.

attention  seq2seq  bahdanau-attention  query-key-value  nlp

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2023-06-02   ·   3 min read

Seq2Seq에서 Transformer까지: 문맥 누적에서 직접 참조로 · 1편

Vanilla Seq2Seq - 마지막 상태에 의존하던 구조

Seq2Seq의 기본 구조를 이해하려면 먼저 "입력 정보를 하나의 벡터로 압축한다"는 사실부터 받아들여야 합니다. 마지막 hidden state에 모든 정보를 담는 방식, 그리고 그 구조가 가진 근본적 한계.

seq2seq  rnn  encoder-decoder  attention  nlp

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2023-05-25   ·   3 min read