바라보기, 언어, Attention Is All You Need, GPT

바라보기, 언어, Attention Is All You Need, GPT

 

 

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"Attention Is All You Need"는 2017년 구글 연구원들이 발표한 논문으로, 자연어 처리에서 주로 사용되는 RNN과 CNN과 같은 전통적인 신경망 구조를 대체할 수 있는 새로운 딥러닝 모델인 "Transformer"를 제안합니다. 이 논문은 Transformer 모델의 구조와 작동 방식을 설명하며, 기존의 신경망 구조와 비교하여 Transformer가 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 발휘하는 이유를 분석합니다.

Transformer 모델은 Attention 메커니즘을 중심으로 구성되어 있으며, 입력된 단어들 간의 상호작용을 모델링합니다. 이 모델은 RNN과 같이 이전 단계의 출력을 현재 단계의 입력으로 사용하는 것이 아니라, 모든 단어를 동시에 처리하며 입력과 출력 간에 모든 단어를 고려합니다. 이를 위해, Transformer는 인코더와 디코더 두 부분으로 구성되어 있으며, 각각 다수의 층으로 구성됩니다.

인코더는 입력된 문장을 단어 벡터로 변환하고, 이들 간의 상호작용을 모델링합니다. 디코더는 이전 출력값과 인코더에서 얻은 정보를 이용하여 다음 단어를 예측합니다. 이를 위해, 디코더는 자신의 입력에 대해 Masked Multi-Head Attention 메커니즘을 적용합니다.

논문에서는 Transformer 모델을 이용하여 기계 번역, 언어 모델링, 질의응답 등의 자연어 처리 작업에서 기존의 모델들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험적으로 증명하였습니다. 또한, Transformer 모델은 병렬화가 용이하여 학습 속도가 빠르다는 장점도 가지고 있습니다. 이러한 특징들로 인해, Transformer 모델은 자연어 처리 분야에서 현재 가장 유망한 모델 중 하나로 평가받고 있습니다. -GPT

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