트랜스포머

GPT 트랜스포머의 작동 원리: 인과 관계 셀프 어텐션(Causal Self-Attention) 설명 최근 몇 년 동안 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 인공지능 분야에 혁명을 일으켰습니다. 코딩 보조 도구부터 대화형 에이전트에 이르기까지, GPT 기반 모델은 오늘날 가장 발전된 생성형 애플리케이션의 핵심 원동력입니다. 하지만 이 기술은 실제로 어떻게 작동할까요? BERT와 같은 모델은 텍스트를 양방향으로 이해하기 위해 트랜스포머의 인코더(Encoder) 부분을 사용하는 반면, GPT는 자기회귀적(autoregressive)인 다음 토큰 예측을 위해 설계된 디코더 전용(Decoder-only) 아키텍처입니다. 이 블로그에서는 GPT 트랜스포머의 작동 원리를 명쾌하게 분석하고, 인과 관계 셀프 어텐션(causal self-attention) 메커니즘을 깊이 있게 다루며, 코드로 직접 구현해 보겠습니다.

글로벌 디지털 커뮤니케이션 시대에 텍스트 뒤에 숨겨진 감정적 어조를 식별하는 작업인 감성 분석은 비즈니스, 정부 및 연구자에게 매우 중요해졌습니다. 영어와 같은 언어의 감성 분석은 고도로 성숙해진 반면, 아랍어에 이를 적용하는 것은 고유한 언어적 및 기술적 과제를 안겨줍니다. 아랍어는 전 세계적으로 4억 명 이상이 사용하는 언어 중 하나입니다. 그러나 아랍어의 풍부한 형태학적 구조, 양층언어 현상(표준어와 구어의 공존), 복잡한 문자 시스템은 특화된 전처리 및 모델링 전략을 요구합니다.