(ChatGPT) What is the transformer in deep learning

The Transformer is a type of deep learning model used for natural language processing tasks such as language translation, text classification, and text generation. It was introduced in the paper "Attention is All You Need" by Vaswani et al. in 2017. The Transformer is notable for its use of self-attention mechanisms, which allow the model to attend to different parts of the input sequence when generating output, as opposed to previous models which rely on recurrent or convolutional layers. This makes the Transformer highly parallelizable, allowing for efficient training on large datasets and improved performance on long sequences.

 

Transformer는 언어 번역, 텍스트 분류 및 텍스트 생성과 같은 자연어 처리 작업에 사용되는 일종의 딥 러닝 모델입니다. Vaswani 등의 논문 "Attention is All You Need"에서 소개되었습니다. 트랜스포머는 반복 또는 컨볼루션 레이어에 의존하는 이전 모델과 달리 모델이 출력을 생성할 때 입력 시퀀스의 다른 부분에 주의를 기울일 수 있도록 하는 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 것으로 유명합니다. 이것은 Transformer를 고도로 병렬화할 수 있게 하여 대규모 데이터 세트에 대한 효율적인 훈련과 긴 시퀀스에 대한 성능 향상을 허용합니다.

 

The Transformer architecture.