Self attention 은 무엇인지 궁금합니다.
안녕하세요? Ai 모델중에 트랜스포머에서 self attention 기능이 있다고 하는데요, 이 기능의 정의에 대해서 알고싶습니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
Self attention은 입력된 데이터 내에서 각 단어나 요소가 서로 얼마나 중요한지 스스로 판단하는 메커니즘입니다.
이를 통해 모델이 문맥을 더 잘 이해하고 중요한 부분에 집중할 수 있게 도와줍니다.
안녕하세요. 구본민 박사입니다.
요즘 인공지는 모델, 특히 트랜스포머 모델에 대한 관심이 많아졌습니다. self-attention에 대해 간략하게 정리해 보면 다음과 같습니다.
self-Attention의 정의 : self-Attention은 입력 문장안에서 각 단어가 다른 단어들과의 관계를 스스로 계산해, 어떤 단어가 중요한지를 판단하는 메커니즘 입니다.
작동방식 : 각 단어는 Query, Key, Value로 변환되며, Query와 Key의 내적을 통해 가중치를 구하고, 이 가중치를 Value에 곱해 중요한 정보를 더 집중할 수 있게 만듭니다.
정리해 보면, self-attention은 문장내 단어들 사이의 관계를 스스로 계산해 중요한 정보를 강조하는 방식입니다.
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.
self-attention은 트렌스포머 모델에서 아주 핵심적인 역할을 하는 기능입니다.말그대로 자기 자신에게 주의를 기울인다는 뜻인데, 각 단어가 다른 단어들과 어떤 관계가 있는지를 계산해서 중요한 단어에 더 집중하는 방식입니다. 예를들어 문장에 "그는 밥을 먹고 잠을 잤다" 가 있다면 "그는" 이 "먹고" 나 "잤다"랑 어떻게 연결되는지 판다는 것입니다. 틀내스 포머는 문장을 한꺼번에 보고 처리하는데 self-attention을 통해 각 단어가 문장 안에서 어떤 단어와 얼마나 관련이 있는지를 수치로 계산해서, 그 정보를 활용해 더 똑똑한 결과를 만들어 내는 거라고 보시면 됩니다. 정리하자면 self-attention은 문장 속 단어들이 어떤 관련이 있는지를 스스로 살펴보게 해서 ai가 문장을 더 잘 이해하고 처리하게 도와주는 기술입니다
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
트랜스포머의 self attention은 문장 내 단어들이 서로를 참조하여 각 단어가 문맥상 어떤 의미를 갖는지 파악하게 해주는 메커니즘입니다 이는 각 단어가 다른 모든 단어들과의 관련성을 계산해 가중치를 부여하고 그 결과를 기반으로 풍부한 문맥 정보를 반영한 표현을 생성합니다 이 방식 덕분에 트랜스포머는 문맥을 잘 이해하고 병렬 처리가 가능해 효율적인 학습이 가능합니다
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
쉽게 설명하자면 문장 속 단어들이 얼만 관련이 있는지 판단하여 정보를 더 자세히 이해하도록 하는 기술입니다.
이는 문장 전체의 의미를 잘 파악하기 위함이며, 이를 통해 AI 작업에서 문장을 잘 이해할 수 있게 됩니다.