자연어 처리에서 트랜스포머가 미치는 영향

신경망의 일종인 트랜스포머는 효율적인 병렬화와 자체 주의 메커니즘을 통해 자연어 처리에 혁신을 가져옵니다.

### 트랜스포머: 자연어 처리에 혁신을 가져온 획기적인 신경망
* 🧠 트랜스포머는 **텍스트를 번역하고, 시를 쓰고, 컴퓨터 코드를 생성하고, 생물학에서 단백질 접힘 문제를 해결**할 수 있는 일종의 신경망입니다.
* 🔑 트랜스포머 이전에는 언어 작업에 **순환 신경망(RNN)이 사용**되었지만, 대용량 텍스트 시퀀스를 처리하는 데 문제가 있었고 훈련하기 어려웠습니다.
* 🚀 2017년 구글과 토론토 대학교가 개발한 **트랜스포머는 효율적으로 병렬화할 수 있어 대규모 모델을 훈련**할 수 있습니다.
* 📈 유명한 트랜스포머 모델인 **GPT-3는 거의 모든 공개 웹을 포함하여 약 45테라바이트의 텍스트 데이터**로 학습되었습니다.
* 🔍 트랜스포머의 주요 혁신 기술에는 **위치 인코딩(데이터에 어순 정보 저장), 주의력(예측할 때 입력된 모든 단어를 살펴봄), 자기 주의력(입력 텍스트의 맥락에서 언어 이해)** 등이 있습니다.
* 💡 가장 널리 사용되는 트랜스포머 기반 모델 중 하나인 **BERT**는 다양한 작업에 적용할 수 있는 범용 NLP 모델로, **라벨이 없는 데이터를 사용하여 반지도 학습**을 가능하게 했습니다.
* 🛠 애플리케이션에서 트랜스포머를 사용하려면 **TensorFlow Hub에서 사전 학습된 모델**을 다운로드하거나 **Hugging Face에서 트랜스포머 Python 라이브러리**를 사용할 수 있습니다.

Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5

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머신 러닝에서 트랜스포머가 미치는 영향

트랜스포머는 자연어 처리에 혁신을 가져온 신경망의 일종으로 번역에서 텍스트 생성에 이르기까지 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

순환 신경망(RNN)과 같은 이전 모델과 달리 트랜스포머는 단어를 병렬로 처리할 수 있어 언어 데이터를 분석하는 데 훨씬 더 효율적입니다.

트랜스포머의 개발은 머신 러닝 분야에 큰 영향을 미쳤으며, BERT, GPT-3, T5와 같은 영향력 있는 모델이 탄생하게 되었습니다.

트랜스포머가 자연어 처리에 미치는 영향

트랜스포머는 대규모 모델을 효율적으로 병렬화하고 훈련할 수 있게 함으로써 자연어 처리에 혁신을 가져왔습니다.

45테라바이트의 텍스트 데이터로 훈련된 GPT-3 모델에서 볼 수 있듯이 대규모 데이터 세트에서 모델을 훈련할 수 있는 길을 열었습니다.

위치 인코딩과 자기 주의 등 트랜스포머의 주요 혁신은 NLP에서의 성공에 크게 기여했습니다.

트랜스포머의 주의 메커니즘은 모델이 번역할 때 입력 문장의 모든 단어를 고려하여 정확도를 높일 수 있도록 합니다.

이러한 디테일에 대한 주의 덕분에 모델은 데이터에서 문법 규칙, 어순 및 기타 언어적 뉘앙스를 학습할 수 있습니다.

트랜스포머의 진정한 혁신은 기존의 주의력을 독특하게 변형한 셀프 어텐션의 도입으로, 번역 시 단어의 정렬을 개선하는 데 결정적인 역할을 했습니다.

트랜스포머와 같은 신경망은 텍스트 데이터 분석을 통해 언어의 표현과 이해를 자동으로 학습합니다.

자기 주의는 네트워크가 주변 단어의 맥락에서 단어를 이해할 수 있도록 하여 모호성 제거 및 언어 작업에 도움을 줍니다.

트랜스포머는 기본적으로 위치 인코딩, 주의, 자기 주의를 기반으로 구축되어 언어 이해에 중요한 역할을 합니다.

BERT는 텍스트 요약, 질문 답변, 분류 등 다양한 NLP 용도로 널리 사용되는 트랜스포머 모델입니다.

Google 검색이 검색어를 이해하는 데 필수적인 요소이며 Google Cloud의 NLP 도구를 구동합니다.

레이블이 없는 데이터에 고품질 모델을 구축하는 BERT의 능력은 머신 러닝에서 반지도 학습을 대중화했습니다.