귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!=== 트랜스포머 기반 === BERT는 트랜스포머(Transformer) 모델을 기반으로 설계되었다. 트랜스포머는 Vaswani 등이 2017년 논문 [https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need]에서 제안한 아키텍처로, 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어 간 복잡한 관계를 학습한다. 기존의 RNN(Recurrent Neural Network) 기반 모델은 순차적 처리로 인해 병렬화가 어렵고 학습 시간이 오래 걸리는 반면, 트랜스포머는 병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 빠르고 장거리 의존성(long-range dependency)을 효과적으로 처리할 수 있다. BERT는 트랜스포머의 인코더(encoder) 부분만을 사용하며, 이는 입력 문장의 표현을 학습하는 데 최적화되어 있다. 트랜스포머의 자기 주의 메커니즘은 각 단어가 문장 내 다른 모든 단어와의 관계를 계산함으로써, 단어 간 복잡한 상호작용을 모델링한다. 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)