나의 개발일지

트랜스포머 모델은 자연어처리 분야에서 상당히 중요한 모델로 자리잡고 있습니다. 머신러닝의 발전과 함께 이러한 트랜스포머 모델은 많은 주목을 받고 있으며, 그 구조와 학습 방식에 대해 깊이 이해하고 사용하는 것이 필수적입니다. 이번 포스트에서는 트랜스포머 모델의 기본 개념부터 시작하여, 아키텍처, 학습 과정, 응용 분야, 그리고 BERT와 GPT 모델의 차이까지 살펴보겠습니다.트랜스포머 모델은 2017년 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP)에서 효과적인 성능을 보여주며, 특히 번역, 텍스트 생성, 질의 응답 등 다양한 작업에서 활용됩니다. 트랜스포머의 가장 큰 장점은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 있어 RNN이나 LSTM보다 빠르고 ..