박서희연구소

Transformer 모델은 자연어의 순서를 이해하지 못한다Transformer 모델은 순차적으로 데이터를 처리하지 않기 때문에 입력 텍스트의 순서를 직접적으로 인식하지 못한다.이는 RNN(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short_term Memory) 모델과 가장 큰 차이점으로, Transformer는 입력 토큰 간 관계를 병렬적으로 처리한다. 문제: 단순히 토큰을 병렬로 처리하면, "I love AI"와 "AI love I"가 모델에게 동일하게 보일 수 있음해결: 위치 인코딩(Positonal Encoding)Transformer는 입력 토큰의 위치 정보를 반영하기 위해, 위치 인코딩을 사용Sine 및 Cosine 함수로 위치를 나타내는 고유한 벡터를 생성이 벡..

Transformer 모델 소개Transformer 모델은 NLP(자연어 처리) 분야에서 큰 변화를 가져온 딥러닝 모델이며, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다.Transformer 모델은 무엇인가?Attention 메커니즘을 중심으로 동작하는 신경망 모델로, 입력 문장의 모든 단어간 관계를 한 번에 파악할 수 있다.기존의 RNN(순환 신경망)이나 LSTM과 달리 순차적으로 데이터를 처리하지 않아도 되기 때문에 학습 속도가 빠르고, 긴 문장에서도 효과적으로 학습할 수 있다. 왜 중요한가?병렬 처리 가능: RNN은 순서대로 데이터를 처리해야 하지만, Transformer는 병렬로 데이터를 처리할 수 있어 학습 속도가 빠름장거리 의존성 처리: Attention 메..