변압기 모델

Transformer 모델은 2017년 Google Brain 팀에서 출시한 모델로, 점차 LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 RNN 모델을 대체하여 NLP 문제에 가장 적합한 모델이 되었습니다. 병렬화의 장점으로 인해 더 큰 데이터 세트에서 학습이 가능합니다. 이는 BERT, GPT와 같은 사전 학습된 모델의 개발에도 기여했습니다. 이러한 시스템은 Wikipedia와 Common Crawl과 같은 대규모 코퍼스를 사용하여 학습되며 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

트랜스포머 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 딥 러닝 모델로, 중요도에 따라 입력 데이터의 각 부분에 다른 가중치를 할당할 수 있습니다. 이 모델은 주로 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용됩니다.

순환 신경망(RNN)과 마찬가지로 Transformer 모델은 자연어와 같은 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었으며 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 적용될 수 있습니다. RNN과 달리 Transformer 모델은 모든 입력 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다. 주의 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 위치에 대한 맥락을 제공할 수 있습니다. 입력 데이터가 자연어인 경우, Transformer는 RNN처럼 한 번에 한 단어만 처리할 필요가 없습니다. 이 아키텍처는 더 많은 병렬 컴퓨팅을 허용하여 학습 시간을 단축합니다.

기차

변압기 모델은 일반적으로 비지도 사전 학습 및 지도 미세 조정을 포함한 자체 지도 학습을 거칩니다. 지도 미세 조정에 사용되는 레이블이 지정된 교육 데이터는 일반적으로 제한적이므로 사전 교육은 일반적으로 미세 조정에 사용되는 데이터 세트보다 더 큰 데이터 세트에서 수행됩니다. 사전 훈련 및 미세 조정 작업에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• 언어 모델링
• 다음 문장 예측
• 질의응답 시스템
• 독해 이해
• 텍스트 감정 분석
• 텍스트 다시 쓰기

애플리케이션

Transformer 모델은 기계 번역 및 시계열 예측 작업과 같은 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 성공을 거두었습니다. GPT-2, GPT-3, BERT, XLNet, RoBERTa를 포함한 많은 사전 학습된 모델은 Transformer 모델이 다양한 NLP 관련 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여주며 잠재적으로 많은 실용적 응용 분야가 있습니다. 이러한 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다.

• 기계 번역
• 텍스트 요약
• 텍스트 생성
• 명명된 엔터티 인식
• 생물학적 서열 분석
• 비디오 이해

2020년에 트랜스포머 아키텍처(더 구체적으로는 GPT-2)가 미세 조정을 통해 체스를 두는 작업을 수행할 수 있음이 입증되었습니다. 변환기 모델은 이미지 처리에도 적용되어 합성 신경망과 비슷한 결과를 얻었습니다.

참고문헌

【1】https://zh.wikipedia.org/wiki/Transformer%E6%A8%A1%E5%9E%8B#cite_note-:6-4