Transformer 아키텍처란?

Transformer는 2017년에 구글에서 발표한 자연어 처리 모델로, 기존의 RNN이나 LSTM보다 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이 모델은 주로 Attention 메커니즘을 기반으로 하여 입력 데이터의 각 부분 간의 관계를 학습합니다. 특히, 문맥을 이해하는 데 강력한 능력을 발휘합니다.

Transformer의 구성 요소

• 인코더(Encoder): 입력 문장을 처리하여 의미 있는 표현으로 변환합니다.
• 디코더(Decoder): 인코더의 출력을 바탕으로 최종 결과를 생성합니다.
• 셀프 어텐션(Self-Attention): 입력의 각 단어가 다른 단어와 어떻게 연관되는지를 학습합니다.
• 포지셔널 인코딩(Positional Encoding): 단어 순서를 고려하여 정보를 추가합니다.

Transformer 모델의 활용 사례

Transformer 모델은 다양한 NLP 작업에 활용될 수 있습니다. 아래는 그 예시입니다.

1. 기계 번역

Transformer는 기계 번역의 성능을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, 영어에서 프랑스어로 번역 시:

        Input: "Hello, how are you?"
        Output: "Bonjour, comment ça va?"
        

2. 텍스트 요약

긴 문서를 짧은 요약으로 변환하는 데 효과적입니다. 예시:

        Input: "Artificial Intelligence is a field of computer science..."
        Output: "AI is a field of computer science."
        

3. 감정 분석

소셜 미디어의 댓글이나 리뷰에서 감정을 분석할 수 있습니다. 예시:

        Input: "I love this product!"
        Output: "Positive sentiment."
        

4. 질문 응답 시스템

주어진 질문에 대한 정확한 답변을 제공합니다. 예시:

        Input: "What is the capital of France?"
        Output: "Paris."
        

5. 텍스트 생성

주어진 주제를 기반으로 새로운 텍스트를 생성합니다. 예시:

        Input: "Once upon a time in a faraway land..."
        Output: "There lived a brave knight."