GPT2 혁신적 언어 이해의 시대: BERT, GPT 등 최신 NLP 모델 총정리 혁신적 언어 이해의 시대: BERT, GPT 등 최신 NLP 모델 총정리자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야는 2018년 이후 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 등장과 함께 혁명적인 변화를 겪었습니다. 이전의 순환 신경망(RNN) 기반 모델들의 한계를 뛰어넘어, BERT와 GPT를 비롯한 새로운 모델들은 언어 이해와 생성 능력에서 인간에 근접한 성능을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 현대 NLP의 핵심 모델들을 살펴보고, 그 구조와 특징, 강점과 한계, 그리고 실제 응용 사례에 대해 알아보겠습니다. 트랜스포머: 현대 NLP의 기반현대 NLP 모델들의 근간이 되는 트랜스포머 아키텍처에 대해 먼저 이해할 필요가 있습니다.트랜스포머의 등장 배경2017년 구.. 2025. 3. 20. 혁신적인 신경망 구조: 트랜스포머 아키텍처의 모든 것 혁신적인 신경망 구조: 트랜스포머 아키텍처의 모든 것트랜스포머의 탄생: 시퀀스 처리의 새로운 패러다임2017년, 구글의 "Attention Is All You Need" 논문은 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 논문에서 소개된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 기존 RNN과 LSTM의 한계를 뛰어넘는 획기적인 접근법을 제시했습니다. 트랜스포머의 핵심 아이디어는 단순하면서도 강력합니다: 순환 구조를 완전히 제거하고, 대신 '주목(Attention)' 메커니즘만으로 시퀀스 데이터를 처리하는 것입니다.RNN과 LSTM이 데이터를 순차적으로 처리해야 했던 것과 달리, 트랜스포머는 전체 시퀀스를 한 번에 볼 수 있습니다. 이는 마치 긴 문장을 읽을 때 앞뒤를 자유롭게 오가며 문맥을 파악하는 .. 2025. 3. 13. 이전 1 다음
