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2025년 3월 29일 (토)
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새글 08:47 | Transformer 2개 바뀜 역사 +10,638 [Ahn9807 (2×)] | |||
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08:46 (최신 | 이전) +10,670 Ahn9807 토론 기여 (새 문서: 분류: Transformer model == 개요 == Transformer모델은 RNN의 한계를 극복하기 위해서 Attention을 최대한 활용하여, 문장내의 각 문맥의 중요도를 최대한 언어 모델에 반영하기 위해서 개발된 모델이다. Transformer모델에서 제안한 디자인은 크게 Tokenization, Embedding, Positional Encoding, Attention layer을 여러개 쌓아 만들어진 Encoder, Decoder부분 그리고 Encoder self-attention, Masked decode...) | |||