트랜스포머 아키텍처 이해 Part 3.
대표적인 트랜스포머 모델은 무엇일까?
1) BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
개념:
BERT는 양방향 인코더를 사용하여 텍스트의 전체 맥락을 학습하는 트랜스포머 기반의 모델입니다.
작동 원리:
BERT는 마스크된 언어 모델링 작업을 사용하여 사전 훈련됩니다. 특정 단어나 구문을 마스킹하고 이를 원래 문맥을 바탕으로 예측하게 합니다.
특징
- 양방향성: 과거와 미래의 모든 단어를 동시에 고려합니다.
- 전이 학습: 다양한 NLP 작업에 재학습 없이 미세 조정을 통해 적용 가능합니다.
적용 사례:
Google Search는 BERT를 사용하여 검색 쿼리의 맥락을 더 잘 이해하도록 개선되었습니다.
2) GPT (Generative Pre-trained Transformer)
개념:
GPT는 트랜스포머 기반의 생성 모델로, 문맥을 기반으로 다음에 올 단어를 예측합니다.
작동 원리:
GPT는 왼쪽에서 오른쪽으로 텍스트를 처리하면서 언어 모델링 작업을 사용하여 사전 훈련됩니다.
특징
- 유연성: 특정 작업 훈련 없이도 다양한 작업에서 능력을 발휘합니다.
- 고도의 생성 능력: 자연스럽고 맥락에 적합한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
적용 사례: OpenAI의 ChatGPT는 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 챗봇 서비스로 활용되었습니다.
3) Transformer-XL (Transformer with Extra Long context)
개념:
Transformer-XL은 트랜스포머의 기본 구조를 확장하여 더 긴 문맥 정보를 학습할 수 있습니다.
작동 원리:
세그먼트와 상대 위치 인코딩을 도입하여 과거 정보를 기억하고 처리합니다.
특징
- 긴 문맥 학습: 기존 모델보다 더 긴 시퀀스의 정보를 처리할 수 있습니다.
- 향상된 학습 속도: 트랜스포머 아키텍처의 장점을 그대로 유지하면서도 학습 속도가 더 빠릅니다.
적용 사례:
DeepMind의 AlphaFold는 Transformer-XL 구조를 활용하여 단백질 접힘을 예측하는데 성공하였습니다.
4) T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
개념:
T5는 모든 NLP 작업을 텍스트 입력에서 텍스트 출력으로의 변환 문제로 간주합니다.
작동 원리:
다양한 NLP 작업(분류, 생성, 번역 등)을 같은 모델 아키텍처로 통합하려는 접근 방식을 취합니다.
특징
- 통합적인 접근: 다양한 NLP 작업을 같은 프레임워크로 통일하여 처리합니다.
- 모듈식: 다양한 작업을 위해 서로 다른 목표를 설정할 수 있습니다.
적용 사례:
Google은 T5를 기반으로 한 자연어 요약 및 번역 서비스를 개발하였습니다.
5) RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)
개념:
RoBERTa는 BERT의 훈련 방법과 하이퍼파라미터를 최적화하여 성능을 향상시킨 모델입니다.
작동 원리:
더 큰 배치 크기와 더 긴 훈련 시간, 다양한 데이터 세트로 훈련하여 BERT의 성능을 향상시킵니다.
특징
- 향상된 성능: 원래 BERT보다 더 높은 성능을 보입니다.
- 다양한 데이터 활용: 다양한 크기의 텍스트 데이터로 훈련됩니다.
적용 사례:
Facebook AI는 RoBERTa를 활용하여 다양한 NLP 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하였습니다.
6) DistilBERT
개념:
DistilBERT는 BERT의 경량화된 버전으로, 모델 크기와 계산 비용을 줄이면서 대부분의 성능을 유지합니다.
작동 원리:
BERT의 훈련 데이터 및 프로세스를 사용하여 학습된 정보를 압축하며, 중간 계층을 제거하여 모델 크기를 줄입니다.
특징
- 경량화: 기존 BERT 모델보다 크기가 작지만, 성능의 대부분을 유지합니다.
- 빠른 추론: 제한된 자원에서도 빠른 추론이 가능합니다.
· 적용 사례: 다양한 모바일 및 임베디드 디바이스에서 자연어 처리 작업을 위해 DistilBERT가 사용되었습니다.
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