크로스 어텐션은 어떤 기능인지 알고 싶습니다.
안녕하세요. 요즘 AI 모델 중에 핫한 트랜스포머에서 크로스 어텐션 기능이 있다고 들었는데요? 이 크로스 어텐션 기능은 어떠한 동작을 한 것인지 알고 싶습니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
크로스 어텐션은 두 개의 입력 정보를 서로 비교하고 중요한 부분에 집중하게 하는 기능이랍니다.
하나의 입력이 다른 입력을 참고해서 더 중요한 정보를 선택하는 방식으로 동작하며 자연어 처리나 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용된답니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
크로스 어텐션은 두 개의 서로 다른 시퀸스를 사용합니다.
주로 디코더의 현재 상태에서 한 시퀀스가 생성되며, 인코더 출력에서 다른 시퀸스가 생성됩니다.
이는 디코더가 번역을 할 때 인코더가 이를 참고하여 결정하게 되는 원리입니다.
쉽게 설명하자면 두개의 정보를 자연스럽게 연결해주는 다리 역할이라고 말할 수 있습니다.
안녕하세요. 박준희 전문가입니다.
크로스 어텐션은 두 개의 서로 다른 정보 사이에서 중요한 부분을 연결하거나 집중하는 역할을 합니다. 주로 트랜스포머구조에서 사용되며, 특히 멀티모달 모델이나 인코더 디코더 구조에서 중요한 기능을 한다고 합니다.
감사합니다.
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.
트로스 어탠션은 인공지능이 어떤 정보를 만들거나 해석할 때, 다른 정보를 참고해서 어디에 집중할지 결정하는 기능입니다. 예를들어 번역을 할 때 원문을 보면서 어떤 단어가 중요한지 판단해서 번역 결과에 반영하는 식입니다. 쉽게말하면 자기 말만 생각하는게 아니라 상대방 말도 들으며 더 똑똑하게 반응하는 기능이라고 보시면 되겠습니다안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
트랜스포머 모델에서 크로스 어텐션은 인코더의 출력 정보와 디코더의 현재 상태 정보를 연결하는 역할을 합니다. 쉽게 말해 디코더가 현재 출력하려는 단어를 예측할 때 인코더가 학습한 원본 문장의 정보 중 어떤 부분에 집중해야 할지 결정하도록 돕는 메커니즘입니다. 이를 통해 모델은 두 시퀀스 간의 관계를 효과적으로 학습하여 더 정확한 출력을 생성합니다.