트랜스포머6 [LLM] 왜 대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 디코더 전용일까? 🤔 안녕하세요 여러분! 오늘은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 다루어 보려고 합니다. "왜 대부분의 LLM은 디코더 전용일까?"라는 질문에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 이 질문을 해결하기 위해 다양한 자료를 조사했고, 그 과정에서 얻은 통찰을 공유하고자 합니다. 🚀언어 모델 아키텍처 개요 🏗️먼저 언어 모델의 주요 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.인코더와 디코더인코더(Encoder): 입력 데이터를 처리하고 핵심 정보를 포착하여 압축된 표현으로 변환합니다. 예를 들어, 번역 작업에서 인코더는 영어 문장을 받아 그 언어적 특징과 의미를 나타내는 벡터로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더가 변환한 표현을 받아 출력, 종종 다른 형태로 생성합니다. 예를 들어, 인코더가 영어 문장의 표현.. 2024. 6. 19. [Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13. [Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12. [Transformer] 트랜스포머 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding) 쉽게 설명하기 📏 안녕하세요! 오늘은 Transformer 모델에서 사용하는 포지셔널 인코딩에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 포지셔널 인코딩은 Transformer 모델이 입력된 단어들의 순서를 이해할 수 있도록 도와주는 중요한 개념입니다.포지셔널 인코딩이 필요한 이유 🤔기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM 모델은 단어의 순서를 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 왜냐하면 이 모델들은 단어들을 순차적으로 처리하기 때문입니다. 하지만 Transformer 모델은 병렬 처리가 가능하도록 설계되어 있어서 단어의 순서 정보를 따로 제공해줘야 합니다. 그렇지 않으면 단어들의 순서를 알 수 없게 됩니다.포지셔널 인코딩이란? 📐포지셔널 인코딩은 각 단어 벡터에 위치 정보를 더해주는 방식입니다. 이 정보를 통해 모델은 각 단어가 문.. 2024. 5. 30. 이전 1 2 다음
