개요Perceiver IO는 다양한 형태의 입력 데이터를 효율적으로 처리하고 복잡한 출력까지 유연하게 생성할 수 있는 범용 딥러닝 아키텍처입니다. DeepMind가 2021년에 발표한 이 모델은 Transformer의 한계를 극복하고, 고차원 비정형 데이터(예: 이미지, 텍스트, 비디오, 포인트 클라우드 등)를 처리하는 데 강력한 성능을 보이며, AI 모델의 범용성과 확장성을 크게 향상시켰습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 입력-출력 쌍을 유연하게 다루는 Transformer 기반 딥러닝 아키텍처Perceiver의 확장 버전목적입력 길이 제한 극복 및 다양한 입력 처리NLP 외 다양한 도메인 지원핵심 구조Cross-Attention 기반 입출력 디커플링 구조처리 효율성 강화Trans..
