GN⁺: 엔지니어를 위한 딥러닝 가이드: Transformer 모델 이해

우리는 AI의 세 번째 황금기에 있음. 이전 두 번의 황금기(1950년대-1960년대와 1980년대)에는 기술의 한계로 인해 실망이 있었음. 그러나 현재의 AI 기술은 기대를 초과하고 있음. 특히 2017년에 도입된 Transformer는 기계 번역 모델로 시작했지만, 현재 거의 모든 분야에 영향을 미치고 있음. 현대 엔지니어에게 필수적인 지식으로 간주됨. 이 문서의 첫 번째 목표는 엔지니어가 Transformer를 이해하는 가장 짧은 경로를 제공하는 것임.

이 문서가 제공하는 것

• 간결한 가이드북: Transformer를 배우기에 충분한 정보를 제공함.
• 실습 가능한 Python 코드 예제: 독자가 직접 실행할 수 있는 Python 코드 예제를 제공하여 이해를 돕음.
• 추가 탐색을 위한 참고 자료: 다양한 문서 옵션을 소개하여 독자가 더 쉽게 접근할 수 있도록 함.

목차

• Part 1: 신경망: 신경망의 기본 개념을 소개함.
• Part 2: 순환 신경망 (RNNs): LSTM과 GRU를 포함한 RNN을 탐구함.
• Part 3: 자연어 처리 (NLP)와 주의 메커니즘: 기계 번역과 주의 메커니즘을 포함한 NLP의 기본 원리를 제공함.
• Part 4: Transformer: Transformer 모델을 설명함.
• 부록: 기본 지식: Transformer를 이해하는 데 필요한 Python과 수학의 최소한의 지식을 제공함.

FAQ

• 누가 이 문서를 자유롭게 사용할 수 있는가?
  • 교육 기관에 속한 교사나 학생은 이 문서와 그림을 자유롭게 사용할 수 있음. 비상업적 회의와 강의에서 이 문서와 그림을 사용할 수 있으며, 이 사이트 링크와 저작권을 명시해야 함. 그렇지 않으면 연락 바람.
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예외

교육 기관은 이 문서를 자유롭게 사용할 수 있음.

GN⁺의 정리

• 이 문서는 Transformer 모델을 이해하는 데 필요한 기본 지식을 제공하는 간결한 가이드북임.
• 실습 가능한 Python 코드 예제와 다양한 참고 자료를 통해 독자가 직접 학습할 수 있도록 돕는 것이 특징임.
• Transformer 모델은 현대 AI 기술의 핵심으로, 이를 이해하는 것은 엔지니어에게 매우 중요함.
• 이 문서는 교육 기관에서 자유롭게 사용할 수 있으며, 상업적 사용을 위해서는 저작권자의 허가가 필요함.
• Transformer와 관련된 다른 기술이나 프로젝트를 탐구하고자 하는 사람들에게 유용한 자료임.