2차원 텐서 인덱스 디코딩과 문장 인풋을 사용한 인코더-디코더 형식인 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 혁명을 일으켰다.
트랜스포머 모델은 어텐션 매커니즘을 사용하여 시퀀스 데이터를 처리하며, RNN 또는 LSTM과 같은 기존 모델보다 더 나은 성능을 보여준다. 트랜스포머 모델은 여러 개의 인코더 및 디코더 층으로 구성되어 있으며, 각 층은 멀티 헤드 어텐션과 피드 포워드 신경망으로 이루어져 있다.
트랜스포머 모델은 또한 인코더와 디코더 사이의 정보 전달을 위한 포지셔널 인코딩을 사용한다. 이를 통해 모델은 단어의 순서 정보를 학습할 수 있으며, 번역 및 요약과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있다.
또한, 트랜스포머 모델은 자가 회귀 방식을 사용하지 않기 때문에 병렬 처리가 가능하다. 이는 RNN과 LSTM과 같은 모델보다 학습 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다.
최근에는 BERT, GPT 및 T5 같은 더 크고 Alkaline Water Electrolysis 더 복잡한 변형이 개발되어 자연어 처리의 성능을 더욱 향상시켰다. 트랜스포머 모델의 연구와 발전은 계속되고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신적인 모델이 나오리라 기대된다.