변압기 모델이 무엇인가요?

트랜스포머 모델은 Vaswani 등의 2017년 논문 "Attention Is All You Need"에서 소개된 딥 러닝 아키텍처입니다. 자연어 처리(NLP)에 혁명을 일으켰으며 이후 GPT, BERT 및 T5와 같은 강력한 생성형 AI 모델의 중추가 되었습니다. 입력 데이터를 단계별로 처리하는 RNN 또는 LSTM과 같은 기존의 순차 모델과 달리 트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention)이라는 메커니즘을 사용하여 전체 시퀀스를 한 번에 처리합니다. 이 메커니즘을 통해 모델은 위치에 관계없이 문장에서 서로 다른 단어의 중요도를 비교할 수 있습니다. 예를 들어, "The cat sat on the mat"라는 문장에서 "cat"이라는 단어는 각 중간 단어를 단계별로 거칠 필요 없이 "sat"과 직접 관련될 수 있습니다. 변압기는 인코더와 디코더의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 처리하고 상황에 맞는 표현을 생성하는 반면, 디코더는 이 표현을 사용하여 출력을 생성합니다. 각 구성 요소는 self-attention, feed-forward 네트워크 및 계층 정규화를 포함하는 여러 계층으로 구성되며 훈련을 돕기 위한 잔여 연결이 있습니다. 트랜스포머는 병렬화가 매우 가능하여 GPU 및 TPU와 같은 최신 하드웨어에서 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있습니다. 또한 유연하여 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 및 다중 모드 데이터에도 적용할 수 있습니다. 복잡한 패턴과 장기적인 종속성을 포착하는 능력은 기계 번역, 요약, 텍스트 생성, 코드 생성 및 이미지 캡션과 같은 획기적인 애플리케이션을 가능하게 했습니다. 요약하면, 트랜스포머 모델은 딥 러닝의 기본 아키텍처로, 특히 생성 작업에 적합하며 많은 최첨단 AI 시스템에서 중심적인 역할을 합니다. 트랜스포머를 이해하는 것은 응용 생성 AI 과정을 추구하는 모든 사람에게 필수적입니다.