Transformer 모델 응용 소개

Transformers는 결과를 달성하기 위해 인코더-디코더 아키텍처를 채택하는 self-attention 메커니즘을 사용하는 모델입니다. 일반적인 Transformer 아키텍처 기반 모델에는 BERT 및 RoBERTa가 있습니다.

Transformer 아키텍처는 자연어 처리 작업에서 시퀀스 간 문제를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 기존 RNN, LSTM 및 기타 아키텍처와 비교할 때 Transformer의 주요 장점은 고유한 Self-Attention 메커니즘에 있습니다. 이 메커니즘을 통해 Transformer는 입력 문장에서 토큰 간의 장거리 종속성과 상관 관계를 정확하게 캡처하고 컴퓨팅 시간을 크게 줄일 수 있습니다. Self-attention 메커니즘을 통해 Transformer는 입력 시퀀스의 각 위치에 적응적으로 가중치를 부여하여 다양한 위치에서 상황별 정보를 더 잘 캡처할 수 있습니다. 이 메커니즘을 통해 Transformer는 장거리 종속성을 보다 효과적으로 처리할 수 있으므로 많은 자연어 처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

이 아키텍처는 인코더-디코더를 기반으로 하며 여러 계층의 인코더와 디코더로 구성됩니다. 각 인코더에는 다중 헤드 self-attention 레이어와 위치가 완전히 연결된 피드포워드 신경망을 포함한 여러 하위 레이어가 포함되어 있습니다. 마찬가지로, 각 디코더에는 두 개의 동일한 하위 계층이 있으며, 인코더 스택의 출력에 적용되는 인코더-디코더 주의 계층이라고 하는 세 번째 하위 계층이 추가됩니다.

각 하위 계층 뒤에는 정규화 계층이 있으며, 각 피드포워드 신경망 주위에는 잔여 연결이 있습니다. 이 잔여 연결은 경사 및 데이터 흐름에 대한 자유 경로를 제공하여 심층 신경망을 훈련할 때 경사 소멸 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

인코더의 어텐션 벡터는 피드포워드 신경망으로 전달되어 이를 벡터 표현으로 변환하고 다음 어텐션 레이어로 전달합니다. 디코더의 임무는 인코더의 주의 벡터를 출력 데이터로 변환하는 것입니다. 훈련 단계에서 디코더는 인코더에서 생성된 주의 벡터와 예상 결과를 사용할 수 있습니다.

디코더는 동일한 토큰화, 단어 삽입 및 주의 메커니즘을 사용하여 예상 결과를 처리하고 주의 벡터를 생성합니다. 그런 다음 이 주의 벡터는 인코더 모듈의 주의 계층과 상호 작용하여 입력 값과 출력 값 간의 연관성을 설정합니다. 디코더 주의 벡터는 피드포워드 계층에 의해 처리된 다음 대상 데이터 크기의 큰 벡터에 매핑됩니다.

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