Transformer (트랜스포머)란 무엇인가요?
attention mechanism을 사용하여 언어를 매우 효과적으로 처리하는 신경망 아키텍처입니다.
정의
Transformer는 "attention mechanism"을 사용하여 순차적 데이터(텍스트 등)를 매우 효과적으로 처리하는 신경망 아키텍처의 한 유형입니다.
목적
언어 모델링, 기계 번역, 텍스트 생성 및 기타 NLP 작업에서 더 나은 성능을 달성하는 것입니다.
기능
Self-attention mechanism을 사용하여 텍스트의 모든 부분을 동시에 보고 어떤 단어들이 서로에게 중요한지 이해합니다.
예시
GPT, BERT, T5와 같은 모든 주요 언어 모델들이 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.
관련
- Attention Mechanism (어텐션 메커니즘)
- Self-Attention (셀프 어텐션)
- BERT (버트)
- GPT (지피티)
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