트랜스포머 (2) 썸네일형 리스트형 Titans: 트랜스포머 아키텍처를 대체할 새로운 패러다임 트랜스포머는 지난 몇 년간 언어 모델링과 시퀀스 모델링의 표준으로 자리 잡았지만, 긴 문맥 처리의 한계와 메모리 및 속도 문제는 해결되지 않은 과제였습니다. 구글 리서치팀이 최근 발표한 Titans 모델은 이러한 한계를 극복하며 새로운 가능성을 열고 있습니다. Titans는 Memory as a Context(MAC) 아키텍처를 통해 2M 토큰 이상의 긴 문맥 처리를 가능하게 하며, 언어 모델링, 유전체학, 시계열 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 보여주고 있습니다. 이 블로그에서는 Titans의 개념, 작동 원리, 그리고 기존 트랜스포머 모델과의 차별점에 대해 알아보겠습니다.1. Titans 모델이란 무엇인가?1-1. Titans의 핵심 개념Titans는 트랜스포머의 한계를 극복하기 위해 설계된.. [인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.. 이전 1 다음
