해커늬우스

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...

다음은 PDF의 핵심 사항을 요약한 것입니다:- RWKV는 RNN과 트랜스포머의 강점을 결합한 새로운 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머의 표현력을 유지하면서 계산 비효율성과 4제곱 스케일링 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. - RWKV는 트랜스포머의 기존 도트 프로덕트 어텐션 대신 선형 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이를 통해 2진법 대신 선형적으로 스케일링할 수 있어 더욱 효율적입니다.- RWKV는 병렬화를 위한 훈련 중에는 Transformer로, 지속적인 계산 복잡성을 위한 추론 중에는 RNN으로 공식화할 수 있습니다. 이를 통해 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있습니다.- 실험 결과, RWKV는 비슷한 크기의 트랜스포머와 비교했을 때 경쟁력 있는 성능을 보여줌으로써 보다 효율적인 대규모 모델을 ..

이 웹페이지에서는 트랜스포머 모델이 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명합니다. 트랜스포머는 문맥을 추적하는 데 매우 능숙한 머신 러닝의 새로운 발전으로, 트랜스포머가 작성하는 텍스트가 의미가 있는 이유입니다. 이야기, 에세이, 시를 쓰고, 질문에 답하고, 언어 간 번역을 하고, 사람과 채팅을 하고, 심지어 사람이 보기 어려운 시험에 합격하는 데에도 사용할 수 있습니다. 트랜스포머 모델의 아키텍처는 그다지 복잡하지 않으며, 각기 고유한 기능을 가진 몇 가지 매우 유용한 구성 요소의 연결일 뿐입니다. 트랜스포머는 크게 네 부분으로 구성됩니다: 토큰화, 임베딩, 위치 인코딩, 트랜스포머 블록(이 중 여러 개)입니다. 네 번째 부분인 트랜스포머 블록이 가장 복잡합니다. 트랜스포머는 각각 고유한 기능을 가진 여러 블..