트랜스포머 기초
트랜스포머(transformer)는 자기 주의(self-attention) 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 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 RNN과 달리 트랜스포머는 전체 입력을 한 번에 처리합니다. 어텐션 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 학습 시간이 단축됩니다. [1]
트랜스포머는 2017년 Google Brain 팀에 의해 소개되었으며[1] NLP 문제에 대한 선택 모델이 점점 더 많아지고 있으며[3] LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN 모델을 대체합니다. 추가 학습 병렬 처리를 통해 더 큰 데이터 세트에 대한 교육을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 사전 훈련된 시스템이 개발되었으며, 이는 Wikipedia Corpus 및 Common Crawl과 같은 대규모 언어 데이터 세트로 훈련되었으며 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. [4][5]
순환 신경망(RNN)과 마찬가지로 트랜스포머는 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 대한 응용 프로그램과 함께 자연어와 같은 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 RNN과 달리 트랜스포머는 전체 입력을 한 번에 처리합니다. 어텐션 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 학습 시간이 단축됩니다. [1]
트랜스포머는 2017년 Google Brain 팀에 의해 소개되었으며[1] NLP 문제에 대한 선택 모델이 점점 더 많아지고 있으며[3] LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN 모델을 대체합니다. 추가 학습 병렬 처리를 통해 더 큰 데이터 세트에 대한 교육을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 사전 훈련된 시스템이 개발되었으며, 이는 Wikipedia Corpus 및 Common Crawl과 같은 대규모 언어 데이터 세트로 훈련되었으며 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. [4][5]
