문장을 한 번에 이해하는 트랜스포머 모델

트랜스포머(Transformer)는 문장의 순서를 따라가지 않고, 전체 문장을 한 번에 처리하는 신경망 모델입니다.

자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되고 있으며, GPT, BERT 같은 대형 언어 모델의 핵심 구조입니다.

기존의 RNN이나 LSTM은 단어를 하나씩 순서대로 처리합니다.

이 방식은 문장의 흐름을 이해하는 데 유리하지만, 처리 속도가 느리고 긴 문장일수록 앞의 정보를 기억하기 어렵다는 한계가 있습니다.

트랜스포머는 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

트랜스포머 모델은 모든 단어를 동시에 처리하고, 단어들 간의 관계를 직접 계산하여 전체 문장의 의미를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

다음 수업에서는 트랜스포머의 핵심 구성 요소 중 하나인 셀프 어텐션 메커니즘에 대해 자세히 알아보겠습니다.