Transformer 는 어떤 것인지 알려주세요
안녕하세요? AI 관련 코드 모델 이해 편을 보고 있는데 Transformer 라는 것이 나오든데요 이것은 어떠한 것인지 설명 부탁드리겠습니다.
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
Transformer는 원래 전력 시스템에서 교류 전압을 변경하기 위해 사용하는 전기 기기입니다. 하지만 질문자님이 말씀하신 AI 관련 분야에서의 Transformer는 기계 학습 모델의 한 종류로서 특히 자연어 처리 분야에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다. 이 모델은 자연어 데이터를 처리하고 해석하는 데 사용됩니다. Attention 메커니즘을 활용하여 입력 데이터 내의 중요한 부분에 집중함으로써 성능을 향상시키고 있습니다. 처음에는 구글의 연구진에 의해 제안된 모델로, BERT와 GPT 같은 다양한 자연어 처리 모델의 기반이 된 기술입니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용하는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 특히 시퀀스 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 여러 문맥의 중요도를 동시에 고려하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 긴 문장이나 복잡한 문맥도 효과적으로 이해하고 번역, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 시간 순서에 따라 처리하는 RNN과 달리 병렬 처리가 가능해 처리 속도가 빠르다는 장점도 있습니다.
좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 브레인과 토론토 대학에서 제안된 순환 신경망(RNN)의 한계를 극복하기 위해 고안된 주목할 만한 신경망 아키텍처입니다.
주요 특징은 다음과 같습니다:
순환 구조 대신 Self-Attention 메커니즘 사용
입력 시퀀스의 다른 위치에 있는 단어들 간의 의존성을 직접 캡처
병렬 연산이 가능해져 학습 속도가 빨라짐
Encoder-Decoder 구조
Encoder는 입력 시퀀스를 해당 위치의 단어와 다른 모든 단어의 의존성을 고려한 벡터로 인코딩
Decoder는 Encoder의 출력과 이전 출력을 참조하여 다음 출력 생성
위치 인코딩(Positional Encoding)
순환 구조가 없어 단어들의 위치 정보가 소실되는 문제 해결
각 단어의 위치를 벡터로 부호화하여 입력에 더함
즉 예를 들면 자연어 처리를 할 때 원리는 주어진 단어와 연관된 답변을 계산하게 되는데, 이 때 각 단어를 예전에는 가중치1로 일괄되게 넣어서 계산하였다면, 트렌스포머는 각 단어별로 상황에 따라 다르게 가중치를 줘서 처리를 하므로써 현재 상황에 더 적절한 값을 도출하게 되어 AI연구에서의 한 획을 그은것입니다.
안녕하세요.
트랜스포머 모델은 자연어처리 뿐만 아니라 이미지 처리 분야에서도 좋은 성과를 내는데 사용되죠.
입력 이미지를 패치로 분할해 트랜스포머의 인코더에 입력하고 어텐션을 사용해 입력 이미지의 다른 위치 간 상호의존성과 이미지의 글로벌 특징을 캡처하여 유저에게 정보를 공유할 수 있는거죠.
감사합니다.
안녕하세요~
김철승 인공지능 전문가예요~
트랜스포머란
기존의 RNN에서 진화하여
인코더와 디코더 를
갖추고있으며
인코더와 디코더 사이에
어텐션을 해주어서
인코더에 입력했던 직전 데이터뿐만
아니라
과거의 데이터중에서도
연관성이 가장 높은 데이터들을 선별하여
신경망의 연결을 강화해주는
기술이예요
트랜스포머는 문장안에있는 원거리의 단어들간의 연관성을 파악해서 찾아주어서 정확도가 높아요
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Transformer는 일명 '변압기'라고하는데 변압기는 전압을 증가 또는 감소시키는 역할을 하는 설비입니다. 예로 도로변 전봇대에 설치된 드럼통 같이 생긴 변압기는 22900V 전압을 가정에 사용할 수 있도록 220V로 낮추어 주는 역할을 하는 설비입니다
전기전자 파트에 문의한 내용의 답변이지만 로봇이 자동차 또는 자동차가 로봇으로 변신하는 것도 Transformer 라고 합니다.
AI의 기반 Transformer 기술과 GPT의 기술에서 Transformer 기술은 또다른 개념입니다.
따라서 답변드린 것은 전기 쪽에서 이야기하는 내용이니 참고하십시오
Transformer는 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져온 신경망 모델입니다. 2017년에 Google Research 팀에서 처음으로 제안되었으며, 기존의 순환 신경망(RNN) 모델을 대체하여 이미지 인식, 기계 번역, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에서 최첨단 성능을 보여주고 있습니다. Transformer는 주의 메커니즘을 핵심 기술로 사용하여 문장 내 단어들의 상호관계를 효과적으로 학습합니다. 이를 통해 기존의 RNN 모델이 처리하는 방식과 달리 모든 단어들을 동시에 고려하여 문장 전체의 맥락을 파악하고, 더욱 정확하고 유연한 처리가 가능합니다.