자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머 모델은 혁신적인 변화의 시작이었습니다. 본 포스트에서는 트랜스포머의 등장 배경과 발전 과정을 간결하고 쉽게 설명하고자 합니다. 목차트랜스포머 모델의 등장과 발전 과정트랜스포머의 초기 소개와 현재까지의 발전을 살펴봅니다.기존 자연어 처리 모델의 한계RNN과 LSTM 기반 순환 신경망의 한계와 인코더-디코더 프레임워크를 다룹니다.트랜스포머와 셀프 어텐션 메커니즘트랜스포머의 주요 혁신 요소인 셀프 어텐션 메커니즘에 대해 설명합니다.어텐션 메커니즘의 필요성기존 인코더-디코더 모델의 정보 병목 현상을 해결하는 어텐션 메커니즘의 역할을 알아봅니다.셀프 어텐션 vs 전통적 어텐션셀프 어텐션의 혁신적 측면과 기존 어텐션 메커니즘과의 차이를 설명합니다.트랜스포머의 성능과 그 영..
