쉽게 이해하기
2017년 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 제안된 구조로, 이전까지 널리 쓰이던 순환 신경망(RNN)과 달리 문장을 순서대로 하나씩 읽지 않고 전체를 동시에 참조합니다. 인코더(입력 이해)와 디코더(출력 생성) 두 부분으로 이뤄지며, 오늘날 GPT·BERT를 포함한 거의 모든 최신 LLM이 이 구조를 기반으로 합니다.
어텐션 메커니즘만으로 문장 전체를 한 번에 처리하는 신경망 구조
2017년 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 제안된 구조로, 이전까지 널리 쓰이던 순환 신경망(RNN)과 달리 문장을 순서대로 하나씩 읽지 않고 전체를 동시에 참조합니다. 인코더(입력 이해)와 디코더(출력 생성) 두 부분으로 이뤄지며, 오늘날 GPT·BERT를 포함한 거의 모든 최신 LLM이 이 구조를 기반으로 합니다.