차쟁이파이썬

1. 트랜스포머(Transformer) * 트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 논문(Attention is all you need)에서 발표된 자연어 처리(NLP)와 다양한 시퀀스 학습 문제에서 뛰어난 성능을 보이는 신경망 아키텍처로, 어텐션 메커니즘을 활용하여 병렬 연산이 가능하고 장기 의존성을 효과적으로 처리할 수 있습니다. * 기존의 순환신경망(RNN)과 달리 순차적인 계산 없이 전체 입력 문장을 한 번에 처리하며, 특히 "셀프 어텐션(Self-Attention)"을 사용하여 문장 내 단어 간 관계를 동적으로 학습합니다. * 대표적인 트랜스포머 기반 모델로는 BERT, GPT, T5 등이 있으며, 머신 번역, 텍스트 생성, 문서 요약 등 다양한 AI 분야에서 널리 활용되고 있습니다...

1.어텐션 메커니즘* 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델은 입력 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 긴 문장에서 중요한 정보를 잃어버리거나, 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 잘 파악하지 못하는 문제가 있었습니다. * 어텐션은 입력 문장의 모든 단어를 한 번에 보고, 어떤 단어가 중요한지 가중치를 계산하여 집중하는 방법입니다.     * 예를 들어, "나는 오늘 학교에서 수학 시험을 봤다."라는 문장에서 "시험"이라는 단어가 가장 중요한 의미를 가진다고 가정합시다. 어텐션은 이 문장을 처리할 때 "시험"에 더 높은 가중치를 주고, 덜 중요한 단어에는 낮은 가중치를 주는 방식으로 학습합니다. 2. 어텐션 작동원리어텐션 메커니..