변압기 기본 사항

변압기 기본 사항



트랜스포머는 자기 주의 메커니즘을 채택하여 입력 데이터의 각 부분의 유의성에 차등 가중치를 부여하는 딥 러닝 모델입니다. 주로 자연어 처리(NLP)[1] 및 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용됩니다. [2]

순환 신경망(RNN)과 마찬가지로 트랜스포머는 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 대한 응용 프로그램과 함께 자연어와 같은 순차 입력 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 RNN과 달리 트랜스포머는 전체 입력을 한 번에 처리합니다. 주의 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 위치에 대한 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어 입력 데이터가 자연어 문장인 경우 변환기는 한 번에 한 단어를 처리할 필요가 없습니다. 이를 통해 RNN보다 더 많은 병렬화가 가능하므로 훈련 시간이 단축됩니다. [1]

트랜스포머는 2017년 Google Brain[1] 팀에 의해 도입되었으며 NLP 문제에 대한 선택의 모델이 점점 더 많아지고 있으며,[3] LSTM(Long Short Term Memory)과 같은 RNN 모델을 대체하고 있습니다. 추가 학습 병렬화를 통해 더 큰 데이터 세트에 대한 학습이 가능합니다. 이로 인해 BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 및 GPT(생성 사전 훈련된 트랜스포머)와 같은 사전 훈련된 시스템이 개발되었으며, 이는 Wikipedia 코퍼스 및 Common Crawl과 같은 대규모 언어 데이터 세트로 훈련되었으며 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. [4] [5]

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