Ai 트랜스포머 기술은 무엇인지 궁금합니다
안녕하세요 요즘 AI에 대한 기술소개가 많이 있는데요 트랜스포머 기술이 있던데 좀 생소합니다 이것은 어떤 기술인지 설명부탁드리겠습니다
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
트랜스포머는 AI 분야에서 자연어 처리에 혁신을 가져온 모델로, 구글 브레인 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 입력 데이터를 동시에 처리할 수 있는 '셀프 어텐션' 메커니즘을 사용하여 이전의 순차적 방식보다 더 빠르고 효율적으로 언어를 이해합니다. 이는 특히 대규모 언어 모델 구축에 강점이 있으며, 번역, 요약, 질문 답변 등의 다양한 자연어 처리 작업에 활용되고 있습니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
트랜스포머는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으킨 AI 모델입니다. 이 기술은 문장을 이해하고 생성하는 데 탁월한 능력을 지니고 있죠. 특히 트랜스포머는 문장 내 단어들 사이의 관계를 파악하고 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 '어텐션 메커니즘'을 사용합니다. 이로 인해 번역, 요약, 질의 응답 같은 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 발휘합니다. 최근의 많은 AI 언어모델, 예를 들어 GPT 모델 계열이 이 트랜스포머 구조를 바탕으로 개발되었는데요 덕분에 사람과의 대화나 텍스트 생성에서 품질을 크게 향상시켰습니다. 좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요.
트랜스포머의 어텐션은 AI의 연산의 병렬처리가 어려워 연산속도가 느리던 RNN의 한계를 극복하기 위해 만들어 졌다고 합니다.
주어진 단어 번역을 위해 문장의 다른 모든 단어와 비교해 번역하는데요.
이과정에서 트랜스포머는 데이터를 RNN처럼 순차적으로 처리하지 않고 더 많은 병렬화를 허용하기 때문에 이 같은 처리 방식이 가능하다고 합니다.
감사합니다.
안녕하세요
트랜스포머는 2017년 구글 AI에서 발표된 신경망 아키텍처로, 자연어 처리 분야에 혁신을 가져온 핵심 기술입니다. 기존 RNN(순환 신경망) 모델과 달리, 순서에 상관없이 문장 전체를 한 번에 이해할 수 있는 '프 어텐션 메커니즘을 도입하여 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.