논문의 ‘트랜스포머 모델’이다. 트랜스포머 모델은 입력된 값들 사이의 연관성을 스스로 학습하는 ‘셀프 어텐션’ 기법으로 학습 효율을 크게 개선시켰다. 트랜스포머 모델의 구조를 구조를 샅샅이 들여봤다 ...
생깁니다. 반면 트랜스포머의 핵심 기법인 ‘어텐션 메커니즘’은 이 범위의 제한을 없앴습니다. 긴 ... 두 가지가 있습니다. 인공신경망을 이용한 언어 모델에서는 단어에 하나의 벡터값만을 할당해 두 ... 맞지 않는 번역 결과가 나오곤 했죠. 반면 어텐션 메커니즘은 ‘쿼리(QUERY)’ ‘키(KEY)’ ...
보면, 알파폴드2는 자연어 처리에 사용되는 새로운 딥러닝 방법인 ‘어텐션(attention) 매커니즘’을 사용하고, 딥러닝 모델을 설계할 때 단백질 구조 형성에 대한 물리학적 직관을 추가해 이 같은 성능 향상을 이뤘다. 어텐션 메커니즘은 입력되는 정보의 값이 길어질 때 사용자가 선정한 구간별로 ...
한계가 있었다. 이 때문에 트랜스포머는 어텐션 매커니즘(attention mechanism)만을 활용해 자연어를 ... 수 있다는 장점이 있다. 트랜스포머가 셀프 어텐션을 채택해 기존 방식보다 우월한 성능을 보인 이후에는 대부분 자연어처리 AI 모델에는 이 방식이 활용된다.버트와 GPT-3는 트랜스포머에서 파생돼 ...
이유는 또 있다. 이전의 PBMT나 대부분의 NMT 모델은 ‘한국어 영어’, ‘영어 한국어’, ... 따라, 또 번역 순서에 따라 각각 다른 모델을 갖는다. 하지만 구글의 신경망 기계번역, GNMT는 8개 언어 모두 하나의 모델이 번역을 소화한다. 번역이 가능한 모든 경우의 수인 56가지 모델을 단 하나의 모델로 ...