개요Transformer 모델은 2017년 Google이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 소개된 딥러닝 기반 신경망 구조로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 분야에서 혁신을 가져온 모델입니다. 기존 순차적 방식의 RNN 및 LSTM과 달리 병렬 연산이 가능하며, 장기 의존성 문제(Long-Term Dependency)를 효과적으로 해결할 수 있어 GPT, BERT, T5, Vision Transformer(ViT) 등 다양한 AI 모델의 핵심 기술로 활용되고 있습니다.1. Transformer 모델이란?Transformer는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 중요한 패턴을 학습하는 딥러닝 모델입니다...
