트랜스포머 기본
트랜스포머는 자기 주의 메커니즘을 채택하여 입력 데이터의 각 부분의 중요성을 차별적으로 가중치하는 딥러닝 모델입니다. 주로 자연어 처리(NLP)[1]와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용됩니다. [2]
순환 신경망(RNN)과 마찬가지로, 트랜스포머는 자연어와 같은 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었으며, 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 응용됩니다. 하지만 RNN과 달리, 트랜스포머는 전체 입력을 한 번에 처리합니다. 주의 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든 위치에 맥락을 제공합니다. 예를 들어, 입력 데이터가 자연어 문장이라면, 트랜스포머는 한 번에 한 단어씩 처리할 필요가 없습니다. 이로 인해 RNN보다 더 많은 병렬화가 가능해 학습 시간을 단축할 수 있습니다. [1]
트랜스포머는 2017년 구글 브레인 팀에 의해 도입되었으며[1] 점점 NLP 문제에서 선호되는 모델로 자리 잡고 있으며,[3] 장기 단기 기억(LSTM)과 같은 RNN 모델을 대체하고 있습니다. 추가적인 훈련 병렬화는 더 큰 데이터셋에서의 학습을 가능하게 합니다. 이로 인해 BERT(양방향 Encoder Representations from Transformers)와 GPT(생성 사전 학습 변환기)와 같은 사전 학습 시스템이 개발되었으며, 이들은 위키피디아 코퍼스와 커먼 크롤 같은 대규모 언어 데이터셋으로 학습되어 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. [4][5]
순환 신경망(RNN)과 마찬가지로, 트랜스포머는 자연어와 같은 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었으며, 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 응용됩니다. 하지만 RNN과 달리, 트랜스포머는 전체 입력을 한 번에 처리합니다. 주의 메커니즘은 입력 시퀀스 내 모든 위치에 맥락을 제공합니다. 예를 들어, 입력 데이터가 자연어 문장이라면, 트랜스포머는 한 번에 한 단어씩 처리할 필요가 없습니다. 이로 인해 RNN보다 더 많은 병렬화가 가능해 학습 시간을 단축할 수 있습니다. [1]
트랜스포머는 2017년 구글 브레인 팀에 의해 도입되었으며[1] 점점 NLP 문제에서 선호되는 모델로 자리 잡고 있으며,[3] 장기 단기 기억(LSTM)과 같은 RNN 모델을 대체하고 있습니다. 추가적인 훈련 병렬화는 더 큰 데이터셋에서의 학습을 가능하게 합니다. 이로 인해 BERT(양방향 Encoder Representations from Transformers)와 GPT(생성 사전 학습 변환기)와 같은 사전 학습 시스템이 개발되었으며, 이들은 위키피디아 코퍼스와 커먼 크롤 같은 대규모 언어 데이터셋으로 학습되어 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. [4][5]
