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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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ChatGPT 설명 및 이용 가이드2025.05.071. ChatGPT ChatGPT는 최근 인공지능 분야에서 주목받는 대화 모델의 일종입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 일부로, 자연어 처리 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 인간과 대화하는 역할을 수행합니다. ChatGPT는 챗봇, 인공지능 비서, 상담원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. Transformer ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)은 딥러닝 기술 중 하나인 Transformer 구조를 기...2025.05.07
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트랜스포머 모델링2025.05.061. 트랜스포머 모델 트랜스포머는 어텐션만으로 구성된 신경망 모델로, RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델입니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하며, 단어를 동시에 고려할 수 있고 입력에 순서 정보가 없다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션으로 구성되어 있으며, 트랜스포머 디코더는 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션을 사용합니다. 2. CNN의 문제점 CNN은 커널을 이용하기 때문에 이미지의 특징을 추출하는데 있어 국소적인 부분만을 고려하는 문제점이 있습니다. 3. RNN의 문제점 RNN은 시간의 흐름에 ...2025.05.06