트랜스포머 모델링

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1. 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 따라 점점 과거의 정보가 흐려진다는 단점이 있습니다. 즉 시간이 지남에 따라 예전에 발생한 정보를 활용하는 데 있어서 문제점이 있습니다.
4. 멀티헤드 셀프 어텐션

멀티헤드 셀프 어텐션은 한번에 여러 개의 특징을 추출하기 위해 벡터를 나누어 계산하는 알고리즘입니다. 일반적인 어텐션 메커니즘과 달리 트랜스포머에서는 쿼리, 키, 밸류를 모두 인코더의 모든 입력 단어들로 사용합니다.
5. 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션

마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션은 현재 시점에서 미래에 오게 될 단어의 영향을 줄이기 위해 현재 시점 이후의 시점의 단어 임베딩 대신 크기가 매우 큰 음의 실수를 입력하는 방식입니다.

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1. 트랜스포머 모델

트랜스포머 모델은 기존의 RNN 및 CNN 모델의 한계를 극복하고자 등장한 혁신적인 모델입니다. 이 모델은 순차적인 데이터 처리 대신 병렬 처리를 통해 효율성을 높였으며, 어텐션 메커니즘을 활용하여 장기 의존성 문제를 해결했습니다. 또한 멀티헤드 셀프 어텐션을 통해 다양한 관점에서 입력 데이터를 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 장점으로 인해 트랜스포머 모델은 자연어 처리, 이미지 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 다만 모델 구조가 복잡하고 학습 과정이 까다로운 단점이 있어 이를 개선하기 위한 연구가 지속되고 있습니다.
2. CNN의 문제점

CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 및 비디오 데이터 처리에 탁월한 성능을 보이는 모델이지만, 몇 가지 문제점이 있습니다. 첫째, CNN은 공간적 정보만을 고려하기 때문에 시간적 정보를 효과적으로 활용하지 못합니다. 이는 동영상 분석이나 음성 인식 등의 분야에서 한계로 작용합니다. 둘째, CNN은 입력 데이터의 크기에 민감하여 이미지 크기 변화에 따른 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 셋째, CNN은 지역적 특징만을 추출하므로 전체적인 문맥 정보를 충분히 활용하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 RNN, 트랜스포머 등 다양한 모델이 개발되고 있으며, 앞으로 CNN의 단점을 보완할 수 있는 새로운 모델들이 등장할 것으로 기대됩니다.
3. RNN의 문제점

RNN(Recurrent Neural Network)은 순차적인 데이터 처리에 강점을 가지고 있지만, 몇 가지 한계점이 있습니다. 첫째, RNN은 장기 의존성 문제로 인해 장기적인 정보를 효과적으로 활용하지 못합니다. 이는 RNN이 이전 입력에 대한 정보를 점점 잊어버리기 때문입니다. 둘째, RNN은 병렬 처리가 어려워 계산 효율성이 낮습니다. 이는 실시간 처리가 필요한 응용 분야에서 문제가 될 수 있습니다. 셋째, RNN은 기울기 소실 및 폭발 문제로 인해 학습이 어려울 수 있습니다. 이러한 한계점들을 극복하기 위해 LSTM, GRU 등의 변형 모델이 개발되었지만, 여전히 RNN의 근본적인 문제를 완전히 해결하지는 못하고 있습니다. 따라서 트랜스포머와 같은 새로운 모델 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
4. 멀티헤드 셀프 어텐션

멀티헤드 셀프 어텐션은 트랜스포머 모델의 핵심 구성 요소로, 입력 데이터의 다양한 측면을 효과적으로 포착할 수 있는 메커니즘입니다. 이 기법은 입력 데이터를 여러 개의 서로 다른 어텐션 헤드로 분석하고, 이를 통합하여 최종 출력을 생성합니다. 이를 통해 입력 데이터의 중요한 특징을 다각도로 파악할 수 있으며, 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한 병렬 처리가 가능하여 계산 효율성도 높습니다. 이러한 장점으로 인해 멀티헤드 셀프 어텐션은 자연어 처리, 이미지 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 다만 모델 복잡도가 높아 학습이 어려운 단점이 있어, 이를 개선하기 위한 연구가 지속되고 있습니다.
5. 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션

마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션은 기존의 멀티헤드 셀프 어텐션 메커니즘에 마스킹 기법을 추가한 것입니다. 마스킹은 입력 데이터 내에서 특정 부분을 선택적으로 무시하거나 강조할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 집중할 수 있게 되며, 불필요한 정보를 효과적으로 제거할 수 있습니다. 특히 자연어 처리 분야에서 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션은 매우 유용하게 활용됩니다. 예를 들어, 문장 생성 작업에서 이 기법을 사용하면 이미 생성된 단어들을 고려하여 다음 단어를 예측할 수 있습니다. 이처럼 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션은 입력 데이터의 특성을 효과적으로 활용할 수 있게 해주어, 트랜스포머 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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