어텐션 메커니즘

자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 분야에서 기계 번역, 텍스트 요약, 대화 생성 능력은 혁신적인 변화를 겪었습니다. 이러한 변화의 중심에는 시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq) 아키텍처와 선구적인 어텐션(Attention) 메커니즘이 자리 잡고 있습니다. 현대의 트랜스포머(Transformer)가 등장하기 전, 이 두 가지 혁신은 입력 시퀀스와 출력 시퀀스의 길이가 서로 다를 때 이들을 효과적으로 매핑해야 하는 딥러닝 분야의 가장 큰 난제 중 하나를 해결했습니다.