트랜스포머 모델의 개요 트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP)에서 획기적인 변화를 가져온 심층 학습 아키텍처이다. 2017년에 구글의 연구진에 의해 발표된 이 모델은 주로 문맥을 이해하고 생성하는 데 필요한 구조적 특징들을 제공한다. 전통적인 순환 신경망(RNN)과 다르게, 트랜스포머는 자기 주의 메커니즘(self-attention mechanism)을 사용하여 입력 데이터의 모든 부분 사이의 관계를 동시에 고려할 수 있는 장점을 갖는다. 이로 인해 트랜스포머는 장기 … 계속 읽기 “생성형 인공지능의 상세한 원리: 트랜스포머”
siro가 작성함