프로젝트/방법론명:

트랜스포머 모델

유형:

인공지능 모델

개요:

트랜스포머 모델은 자연어 처리 및 기타 시퀀스 데이터 작업에 혁신적인 변화를 가져온 인공지능 모델로, 주로 병렬 처리를 통해 효율적인 학습과 추론을 가능하게 합니다.

추진/개발 주체:

구글 브레인 팀

추진 시기:

2017년

적용 분야:

자연어 처리, 기계 번역, 텍스트 요약, 이미지 처리 등

핵심 내용 및 구성:

트랜스포머 모델은 인코더-디코더 구조를 기반으로 하며, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 입력 데이터의 모든 부분 간의 관계를 동시에 고려할 수 있습니다. 이는 RNN이나 LSTM과 같은 기존 모델보다 병렬 처리에 유리하여 학습 속도가 빠르고 성능이 뛰어납니다. 트랜스포머는 다층의 셀프 어텐션과 피드포워드 뉴럴 네트워크로 구성되어 있으며, 각 층은 입력 데이터의 다양한 특징을 추출하고 변환하는 역할을 합니다. 이러한 구조는 모델이 긴 문맥을 이해하고 복잡한 패턴을 학습하는 데 효과적입니다.

성과 및 영향:

트랜스포머 모델은 BERT, GPT 등 다양한 파생 모델의 기반이 되었으며, 자연어 처리 분야의 성능을 크게 향상시켰습니다. 특히 기계 번역과 대화형 AI 시스템에서 뛰어난 성과를 보였습니다.

관련 사례:

BERT, GPT-3, T5 등 다양한 자연어 처리 모델들이 트랜스포머 구조를 기반으로 개발되었습니다.

이칭(alias):

없음

참고 정보:

트랜스포머 모델에 대한 자세한 정보는 'Attention is All You Need' 논문에서 확인할 수 있습니다.