함께하는 데이터 분석

Positional Encoding 앞서 포스팅한 Transformer① 모델에서 한 가지 부족한 부분은 입력 문장에서 단어들의 순서를 고려하지 않았다는 것 이것을 추가하기 위해 Transformer 모델은 각각의 입력 임베딩에 "positional encoding"이라고 불리는 하나의 벡터를 추가 이 벡터들은 모델이 학습하는 특정한 패턴을 따르는데, 이 패턴은 모델이 각 단어의 위치와 시퀀스 내의 다른 단어 간의 위치 차이에 대한 정보를 알 수 있게 해 줌 이 벡터들을 추가하기로 한 배경에는 이 값들을 단어들의 임베딩에 추가하는 것이 query/key/value 벡터들로 나중에 투영되었을 때 단어들 간의 거리를 늘릴 수 있다는 점 모델에게 단어의 순서에 대한 정보를 주기 위해, 위치 별로 특정한 패턴을..

Transformer 2017 NIPS에서 Google이 소개 CNN이나 RNN이 주를 이루었던 연구들에서 벗어난 아예 새로운 모델이고 실제 적용했을 때 큰 성능 향상을 보임 multi-head self-attention을 이용해 sequential computation을 줄여 더 많은 부분을 병렬처리가 가능하며 더 많은 단어들 간의 dependency를 모델링 함 이를 하나의 black box라고 보면 어떤 한 언어로 된 하나의 문장을 입력으로 받아 다른 언어로 된 번역을 출력으로 내놓음 black box를 열어보면 우리는 인코딩 부분, 디코딩 부분 그리고 그 사이를 이어주는 connection들을 보게 됨 인코딩 부분은 여러 개의 인코더를 쌓아 올려 만든 것이고 디코딩 부분은 인코딩 부분과 동일한 개..