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트랜스포머란?
트랜스포머(Transformer)는 자연어 처리(NLP)에서 가장 강력한 모델 중 하나입니다. 이 모델은 언어 번역, 텍스트 생성, 질문 응답 시스템 등에서 널리 사용됩니다. 트랜스포머의 핵심 요소는 **인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)**입니다.
👉 그렇다면 인코더와 디코더가 정확히 무엇일까요?
인코더(Encoder)란?
인코더는 입력된 문장을 분석하고 이해하는 역할을 합니다.
쉽게 비유하기
- 인코더는 마치 책을 읽고 중요한 내용을 정리하는 사람과 같습니다.
- 예를 들어, "나는 밥을 먹었다"라는 문장이 있다면, 인코더는 이 문장에서 "누가?", "무엇을?" 같은 중요한 정보를 뽑아냅니다.
인코더의 작동 방식
1.문장의 단어들을 숫자로 변환 (컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있습니다!)
2.각 단어가 서로 어떤 관계가 있는지 계산
3.문장의 전체적인 의미를 담은 정보를 만들어냄
💡 즉, 인코더는 문장을 요약하고 핵심 정보를 추출하는 역할을 합니다.
디코더(Decoder)란?
디코더는 인코더가 만든 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성하는 역할을 합니다.
쉽게 비유하기
- 디코더는 정리된 내용을 보고 다른 사람에게 설명하는 사람과 같습니다.
- 예를 들어, 인코더가 "나는 밥을 먹었다"를 분석했다면, 디코더는 이를 영어로 "I ate rice"라고 번역합니다.
디코더의 작동 방식
1️⃣ 인코더가 만든 정보를 받아옴
2️⃣ 한 단어씩 차례대로 새로운 문장을 만듦
3️⃣ 이전 단어를 참고해 다음 단어를 예측
💡 즉, 디코더는 인코더의 정보를 활용하여 자연스럽고 의미 있는 문장을 만들어냅니다.
인코더와 디코더의 협력
트랜스포머 모델에서는 인코더와 디코더가 서로 협력하여 동작합니다.
1️⃣ 인코더: 입력된 문장을 분석하고 중요한 정보를 뽑아냅니다. 2️⃣ 디코더: 인코더가 뽑아낸 정보를 바탕으로 새로운 문장을 만듭니다.
예시로 이해하기
👉 입력: "나는 밥을 먹었다" (한국어)
👉 출력: "I ate rice" (영어)
1️⃣ 인코딩(Encoding):
- 인코더는 "나는 밥을 먹었다"를 숫자로 변환하고, 각 단어의 관계를 분석해 중요한 정보를 정리합니다.
2️⃣ 디코딩(Decoding):
- 디코더는 이 정보를 보고 영어로 번역된 문장 "I ate rice"를 한 단어씩 만들어냅니다.
결론 🎯
- 인코더: 입력된 문장을 분석하고 이해하는 역할.
- 디코더: 인코더의 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성하는 역할.
- 트랜스포머는 이 두 가지 과정을 통해 언어 번역, 텍스트 생성, 음성 인식 등 다양한 작업을 수행합니다.
📢 트랜스포머의 인코더와 디코더 개념을 이해하면 AI가 언어를 어떻게 처리하는지 쉽게 알 수 있습니다! 🚀
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