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BART와 T5: 텍스트 이해와 생성의 혁신, 인공지능의 미래를 열다 자연어 처리 분야에서 텍스트를 이해하고 생성하는 모델은 꾸준히 발전해왔어요. 특히, 최근 몇 년 동안 트랜스포머(Transformer) 기반 모델이 뛰어난 성능을 보여주면서 NLP 분야를 혁신하고 있죠. 오늘은 그중에서도 인코더와 디코더를 모두 사용하는 BART와 T5 모델에 대해 자세히 알아보고, 어떤 점에서 기존 모델들과 차별화되는지, 어떻게 활용될 수 있는지 살펴볼 거예요.텍스트 이해와 생성, 두 마리 토끼를 잡다: 인코더-디코더 구조인코더-디코더 구조는 텍스트 처리에서 흔히 볼 수 있는 구조 중 하나인데요, 이 구조를 사용하는 대표적인 모델이 바로 BART와 T5에요.BART (Bidirectional Auto-Regressive Transformers): 양방향과 자기회귀의 조화BART는 페이스.. 2024. 10. 1.
인공지능 시대, 디코더의 역할과 활용: 데이터를 해석하는 핵심 기술 알아보기 인공지능과 기계 학습 시대에 '디코더'라는 단어를 들어본 적 있으세요? 혹시 뭔가 복잡하고 어려운 개념이라고 생각하셨나요? 사실 디코더는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 친숙하고, 인공지능 기술 발전에 없어서는 안 될 중요한 역할을 하는 존재랍니다.데이터의 의미를 찾아주는 디코더, 어떤 일을 할까요?디코더는 말 그대로 입력된 데이터를 특정 형식으로 변환하거나, 그 의미를 해석해주는 시스템이에요. 마치 외국어 통역가처럼 말이죠! 인공지능 모델, 특히 기계 학습 분야에서 디코더는 핵심적인 역할을 수행하는데, 보통 인코더와 짝을 이뤄 일을 하죠. 인코더가 입력 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하면, 디코더는 그 결과를 받아서 우리가 원하는 최종 결과물을 만들어내는 거예요.인공지능 시대의 필수품, 디코.. 2024. 9. 30.
트랜스포머의 핵심, 피드 포워드 층 완벽 이해하기: 인공지능 시대 필수 지식! 트랜스포머 모델의 핵심을 이루는 피드 포워드 층, 그 중요성과 역할을 파헤쳐 봅시다!트랜스포머 모델은 자연어 처리 분야에서 혁신을 일으킨 핵심 기술 중 하나죠. 텍스트 생성, 번역, 챗봇 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주면서 널리 활용되고 있어요. 그런데, 이 놀라운 성능을 가능하게 하는 비결 중 하나가 바로 피드 포워드 층(Feed Forward Layer)이에요.오늘은 트랜스포머 모델의 숨겨진 비밀, 바로 피드 포워드 층에 대해 깊이 있게 알아보고, 그 중요성과 역할을 꼼꼼히 살펴볼 거예요. 혹시 트랜스포머 아키텍처를 처음 접하시거나, 피드 포워드 층에 대해 더 자세히 알고 싶으신 분이라면, 이 글이 큰 도움이 될 거예요! 자, 함께 떠나볼까요?피드 포워드 층: 트랜스포머의 숨은 영웅피드 포워.. 2024. 9. 30.
코드로 꿰뚫어보는 어텐션: AI 핵심 원리 파헤치기 안녕하세요! 여러분, 오늘은 자연어 처리 분야에서 혁신을 일으킨 어텐션 메커니즘에 대해 좀 더 깊이 파고들어 보려고 해요. 특히, 어텐션 메커니즘이 어떻게 작동하는지, 그리고 코드로 어떻게 구현되는지 살펴보면서 직접 이해하는 시간을 갖도록 하겠습니다. 어텐션은 딥러닝 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 도와주는 아주 멋진 기술이에요. 덕분에 기계 번역, 챗봇, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 엄청난 성과를 거두고 있죠.어텐션 메커니즘: 핵심 아이디어 파헤치기어텐션 메커니즘이 왜 이렇게 핫한 기술이 되었는지, 그 핵심 아이디어를 먼저 살펴볼까요? 기존의 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델은 입력 시퀀스 전체를 하나의 고정된 크기의 벡터로 압축해서 디코더에 전달했어요. 그런데 문제는 입.. 2024. 9. 30.
멀티 헤드 어텐션: 트랜스포머의 핵심, AI 이해하기 트랜스포머 모델의 핵심, 멀티 헤드 어텐션에 대해 알아보고, 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지 자세히 파헤쳐 봅시다!멀티 헤드 어텐션: 여러 개의 헤드로 정보를 더 폭넓게 파악하기음… 팀 프로젝트 할 때 경험 있으신가요? 저는 솔직히 팀 프로젝트를 하면 개인 프로젝트보다 훨씬 쉽고, 창의적인 아이디어가 막 샘솟는 것 같아요. 특히, 대학교 때 창업 동아리 할 때 그랬거든요. 팀원들끼리 브레인스토밍하면서 정말 기발한 아이디어들이 막 쏟아져 나왔었죠. 왜 그럴까요? 아마도 서로 다른 관점에서 생각을 공유하기 때문이 아닐까 싶어요. 혼자 고민하면 놓치기 쉬운 부분도 다른 사람들과 의견을 나누다 보면 깨닫게 되고, 때로는 일의 양도 줄어들어 더욱 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있었죠.이런 팀 프로젝트의 장점, .. 2024. 9. 29.
인공지능 시대, 텍스트 이해의 핵심: 위치 인코딩 완벽 가이드 AI 시대, 텍스트 데이터의 순서를 이해하는 건 필수죠! 어떤 단어가 먼저 나오고, 어떤 단어와 연결되는지, 이런 순서 정보를 컴퓨터가 알아야 비로소 텍스트의 의미를 제대로 파악할 수 있어요. 바로 이 순서 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 도와주는 핵심 기술이 바로 위치 인코딩이에요. 자연어 처리(NLP)와 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 위치 인코딩은 어떻게 작동하고, 왜 중요한지, 그리고 어떤 종류가 있는지 자세히 알아볼게요!위치 인코딩: 텍스트 데이터의 순서 정보를 수치로 표현하기위치 인코딩은 말 그대로 텍스트 데이터에서 각 단어나 토큰의 위치 정보를 나타내는 방법이에요. 텍스트는 단어들의 나열이지만, 컴퓨터는 이를 그냥 숫자 덩어리로만 이해하거든요. 그래서 단어 자체의 의미뿐 아니라, 그 단어.. 2024. 9. 27.

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