예상치 못한 AI 혁명: '관심이 전부다'가 모든 것을 변화시켰다

트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리에 혁명을 일으켜 이전의 RNN 및 CNN 모델을 능가했습니다. RNN은 효과적이기는 하지만 순차적 처리로 인해 속도가 느렸고 장거리 종속성으로 어려움을 겪었습니다. 병렬화에 더 적합한 CNN은 여전히 장거리 종속성을 처리하는 데 제한이 있었습니다. 트랜스포머는 모델이 입력 시퀀스의 관련 부분에 집중할 수 있도록 하는 메커니즘인 "어텐션(attention)"을 도입했습니다. 이 어텐션 메커니즘은 반복과 컨볼루션을 대체하여 병렬 처리를 가능하게 했습니다. 트랜스포머 아키텍처는 포괄적인 이해를 위해 여러 개의 "어텐션 헤드"가 있는 인코더-디코더 구조를 사용합니다. 위치 인코딩은 병렬 처리에서 단어 순서의 손실을 해결합니다. 스케일링된 내적 어텐션(attention)은 쿼리, 키 및 값 벡터를 기반으로 어텐션 가중치를 계산합니다. 대규모 데이터 세트와 레이블 다듬기 및 드롭아웃과 같은 기술을 사용한 엄격한 교육이 성공에 기여했습니다. Transformer는 기계 번역에서 최첨단 결과를 달성하고 고급 LLM을 위한 길을 열었습니다. 병렬화할 수 있는 특성은 학습 및 추론을 크게 가속화합니다.