Transformer는 AI의 번영을 선도합니다. 알고리즘 혁신부터 산업 응용까지, 한 기사에서 인공 지능의 미래를 이해합니다.

1. 소개

최근 인공지능 기술은 세계적으로 주목받는 성과를 거두었으며, 그 중 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야의 연구가 특히 두드러집니다. 이들 분야에서는 트랜스포머(Transformer)라는 모델이 점차 연구 핫스팟이 되고 있으며, 이를 핵심으로 한 혁신적인 결과가 속속 등장하고 있다. 이 기사에서는 Transformer가 AI 기술의 번영을 원리, 응용 프로그램 및 산업 관행과 같은 측면에서 어떻게 주도하는지 살펴보겠습니다.

2. Transformer 원리 간략 분석

배경 지식

Transformer를 소개하기 전에 RNN(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-term Memory Network)이라는 배경 지식을 이해해야 합니다. RNN은 시퀀스 데이터를 처리할 때 그래디언트가 사라지고 그래디언트가 폭발하는 문제가 있어 긴 시퀀스 작업에서 성능이 저하됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 LSTM이 등장하고 Gating 메커니즘을 도입하여 Vanishing 및 Exploding Gradient 문제를 효과적으로 완화했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 LSTM이 등장하고 Gating 메커니즘을 도입하여 Vanishing 및 Exploding Gradient 문제를 효과적으로 완화했습니다.

Transformer 제안

2017년 Google 팀은 새로운 모델인 Transformer를 출시했습니다. Transformer의 핵심 아이디어는 Self-Attention(셀프 어텐션) 메커니즘을 사용하여 기존 순환 신경망을 대체하는 것입니다. Transformer는 NLP 분야, 특히 기계 번역 작업에서 놀라운 결과를 얻었으며 그 성능은 LSTM을 훨씬 능가합니다. 이 모델은 기계 번역, 질문 응답 시스템 등 자연어 처리 작업에 널리 사용되었습니다.

Transformer 아키텍처

Transformer는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)의 두 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 시퀀스를 일련의 벡터로 매핑하는 역할을 하며 디코더는 인코더의 출력과 알려진 부분을 출력하고 다음 출력을 예측합니다. 기계 번역과 같은 시퀀스 간 작업에서 인코더는 소스 언어 문장을 일련의 벡터로 매핑하고 디코더는 인코더의 출력과 알려진 부분 출력을 기반으로 대상 언어 문장을 생성합니다.

"(1) 인코더: 인코더는 여러 개의 동일한 레이어로 구성되며 각 레이어에는 다중 헤드 자체 주의 메커니즘과 위치에 따른 완전히 연결된 피드 포워드 네트워크라는 두 개의 하위 레이어가 포함됩니다. 참고: 이 글의 문단은 신경망의 인코더 구조에 관한 것입니다. 수정 후에도 원래의 의미를 유지해야 하며, 단어 수는 114개를 초과할 수 없습니다.

디코더는 여러 개의 동일한 레이어로 구성되며, 각 레이어는 다중 헤드 주의 메커니즘, 인코더-디코더 주의 메커니즘 및 순방향 패스 네트워크의 세 가지 하위 레이어를 포함합니다. 다중 헤드 자체 주의 메커니즘, 인코더-디코더 주의 메커니즘 및 위치 인코더는 위치 및 완전히 연결된 피드포워드 네트워크를 다루면서 디코더 주의 메커니즘을 구현할 수 있는 핵심 구성 요소입니다. 또한 디코더의 어텐션 메커니즘과 위치 인코더는 네트워크 연결을 통해 성능을 향상시킬 수도 있으며, 이는 네트워크 전체에서 사용할 수 있습니다.

Self-attention 메커니즘

Self-Attention 메커니즘은 Transformer의 핵심이며 그 계산 프로세스는 다음과 같습니다.

(1) Query, Key 및 Value의 세 가지 행렬을 계산합니다. 이 세 가지 행렬은 입력 벡터의 선형 변환을 통해 얻어집니다.

(2) Query와 Key의 내적인 Attention Score를 계산합니다.

(3) Attention 점수를 상수로 나누어 Attention 가중치를 구합니다.

(4) Attention 가중치와 Value를 곱하여 가중치가 적용된 출력을 얻습니다.

(5) 가중치가 적용된 출력에 대해 선형 변환을 수행하여 최종 출력을 얻습니다.

3. Transformer의 응용

자연어 처리

Transformer는 주로 다음 측면을 포함하여 NLP 분야에서 놀라운 결과를 얻었습니다.

(1) 기계 번역: Transformer는 WMT2014 영어-독일어 대회에서 놀라운 결과를 얻었습니다. 번역 작업 당시 최고의 결과입니다.

(2) 텍스트 분류: Transformer는 텍스트 분류 작업, 특히 긴 텍스트 분류 작업에서 성능이 뛰어나 LSTM을 훨씬 능가합니다.

(3) 감정 분석: Transformer는 장거리 종속성을 캡처할 수 있으므로 감정 분석 작업에서 정확도가 높습니다.

Computer Vision

Transformer의 NLP 분야 성공으로 연구자들은 이를 컴퓨터 비전 분야에 적용하기 시작했고 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

(1) 이미지 분류: ImageNet 이미지의 Transformer 기반 모델 분류 작업 좋은 결과를 얻었습니다.

(2) 대상 감지: Transformer는 DETR(Detection Transformer) 모델과 같은 대상 감지 작업에서 좋은 성능을 발휘합니다.

(3) 이미지 생성: GPT-3과 같은 Transformer 기반 모델은 이미지 생성 작업에서 인상적인 결과를 얻었습니다.

4. 우리나라의 변압기 분야 연구 진행

학술 연구

중국 학자들은 변압기 분야에서 다음과 같은 유익한 결과를 얻었습니다.

(1) 지식 향상을 통해 칭화대학교가 제안한 ERNIE 모델 , 사전 훈련된 언어 모델의 성능이 향상되었습니다.

(2) Shanghai Jiao Tong University에서 제안한 BERT-wwm 모델은 사전 훈련 목표를 개선하여 중국어 작업에 대한 모델의 성능을 향상시킵니다.

산업 응용

중국 기업은 변압기 분야에서도 다음과 같은 놀라운 성과를 달성했습니다.

(1) Baidu가 제안한 ERNIE 모델은 검색 엔진, 음성 인식 및 기타 분야에서 사용됩니다.

(2) Alibaba가 제안한 M6 모델은 전자상거래 추천, 광고 예측 및 기타 비즈니스에 사용됩니다.

5. 업계에서 Transformer의 현재 적용 상태 및 향후 개발 동향

Application status

Transformer는 주로 다음 측면을 포함하여 업계에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다.

(1) 검색 엔진: 의미 이해를 위해 Transformer 사용 , 검색 품질을 향상시킵니다.

(2) 음성 인식: Transformer 모델을 통해 더욱 정확한 음성 인식이 가능해졌습니다.

(3) 추천 시스템: 추천 정확도와 사용자 경험을 향상시키기 위한 Transformer 기반 추천 모델입니다.

2. 향후 개발 동향

(1) 모델 압축 및 최적화: 모델의 규모가 계속 확장됨에 따라 Transformer 모델을 압축하고 최적화하는 방법이 연구 핫스팟이 되었습니다.

(2) 교차 모드 학습: Transformer는 다중 모드 데이터 처리에 장점이 있으며 향후 교차 모드 학습 분야에서 획기적인 발전을 이룰 것으로 예상됩니다.

(3) 사전 훈련된 모델 개발: 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 사전 훈련된 모델이 계속 개발될 것입니다.

위 내용은 Transformer는 AI의 번영을 선도합니다. 알고리즘 혁신부터 산업 응용까지, 한 기사에서 인공 지능의 미래를 이해합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!