query2 어텐션(Attention) 주요 요소로 Query(쿼리), Key(키), Value(값) 어텐션(Attention) 메커니즘은 주로 인코더-디코더 구조를 가진 모델에서 사용되며, 디코더의 각 시점에서 인코더의 정보를 가중 평균하여 사용하는 방법입니다. 이때, 주요 요소로 Query(쿼리), Key(키), Value(값)가 사용됩니다. Query(쿼리), Key(키), Value(값) Query(쿼리): 쿼리는 어텐션 메커니즘에서 현재 시점의 디코더 상태나 출력에 대한 정보를 나타냅니다. 보통 디코더의 이전 상태나 이전 출력에 선형 변환(예: 가중치 행렬과의 곱)을 통해 계산됩니다. 어텐션 메커니즘에서 현재 디코더 상태가 어디에 주목해야 할 지 결정하는 역할을 합니다. Key(키): 키는 어텐션을 적용할 대상의 인코더의 정보를 나타냅니다. 주로 인코더의 각 시점의 은닉 상태를 사용하며, 이러한.. 2024. 1. 13. Attention - 자연어처리와 기계 번역 분야 Attention은 자연어처리와 기계 번역 분야에서 중요한 개념으로, 모델이 입력 시퀀스의 각 부분에 주의를 기울일 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 특히, 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델의 성능 향상을 이끌었으며, 기계 번역, 질의응답 시스템, 챗봇 등 다양한 자연어처리 작업에서 적용되고 있습니다. Attention의 개요 배경: Seq2Seq 모델은 고정된 크기의 벡터로 전체 입력을 요약하여 고정된 크기의 출력을 생성합니다. 그러나 이는 입력 시퀀스의 모든 정보를 압축하므로, 긴 시퀀스를 처리할 때 정보 손실 문제가 발생할 수 있습니다. 해결책: Attention은 이 문제를 해결하기 위해 제안된 메커니즘으로, 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 각 단어에 가중치를 할당하여 해당 단어의 중요도를 결.. 2024. 1. 9. 이전 1 다음
