트랜스포머란 무엇인가? 🔍
오늘날 거의 모든 첨단 AI
제품과 모델이 트랜스포머
아키텍처를 사용하고 있습니다.
이 트랜스포머는
데이터 시퀀스를 모델링하기
위한 신경망 구조로,
언어 번역, 문장 완성,
자동 음성 인식 등
다양한 작업에 적합합니다.
트랜스포머의 중요성 🌟
트랜스포머가 중요한 이유는
그들의 주의 메커니즘이
쉽게 병렬화되어
대규모 훈련과 추론을
가능하게 하기 때문입니다.
트랜스포머의 역사 📜
2017년 구글 연구진의 논문
“Attention Is All You Need”에서
처음으로 소개된 트랜스포머는
언어 번역을 위해
고안된 인코더-디코더
아키텍처로 등장했습니다.
그 후 2018년에는
구글이 BERT를 발표하면서
트랜스포머의 가능성을
확대시켰습니다.
트랜스포머의 응용 🛠️
트랜스포머 모델은 텍스트,
오디오, 이미지 등
다양한 데이터를 처리할 수
있는 멀티모달 모델로
진화하고 있습니다.
예를 들어, OpenAI의
GPT-4o는 이러한
멀티모달 기능을 갖추고
있습니다.
미래의 전망 🚀
트랜스포머의 발전은
계속될 전망이며,
AI의 다양한 새로운
사용 사례를 발견할
수 있는 기회를 제공합니다.
그러나 트랜스포머는
여전히 많은 연구와
개발의 중심에 있을 것입니다.
