트랜스포머 모델은 주의 메커니즘을 사용하여 단어와 같은 순차적 데이터 요소 간의 관계를 감지하는 강력한 유형의 신경망입니다. 트랜스포머 모델은 번역, 신약 개발 등의 애플리케이션을 지원하는 머신 러닝의 주요 발전을 주도해 왔습니다. 트랜스포머는 뛰어난 성능으로 인해 CNN이나 RNN과 같은 구형 신경망을 대체하고 있습니다. 주의 메커니즘을 통해 트랜스포머는 멀리 떨어진 요소 간의 종속성을 추적하여 문맥과 의미를 이해할 수 있습니다. 일반적으로 더 많은 매개변수를 가진 더 큰 트랜스포머 모델이 더 나은 성능을 발휘하지만, 훈련 비용이 많이 듭니다. 연구자들은 트랜스포머의 효율성을 개선하고 편향을 줄이기 위해 노력하는 동시에 일반 인공 지능에 대한 잠재력을 탐구하고 있습니다.
원문: https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/25/what-is-a-transformer-model/
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