Transformer 블록의 구성 요소가 GPT와 BERT의 기초를 차지함을 설명합니다.
이번 기사에서는 Transformer 블록의 구성 요소를 단계별로 설명합니다. 이를 통해 각 토큰은 다른 토큰을 얼마나 주목할지를 결정하고, 이를 기반으로 GPT와 BERT가 형성됩니다. 토큰과 위치 임베딩, 다중 헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결 및 레이어 정규화 등 여러 조합이 깊은 추상화를 가능하게 합니다. 이러한 프로세스를 통해 대량의 데이터에 대해 빠르게 학습할 수 있는 Transformer의 장점도 강조됩니다.
Explains the components of the Transformer block that underlie GPT and BERT.
This article explains the components of the Transformer block step-by-step. Each token decides how much to attend to other tokens, leading to the formation of GPT and BERT. Various elements such as token and positional embeddings, multi-head self-attention, residual connections, and layer normalization combine to enable deeper abstraction. The article also highlights the advantages of Transformers for fast training on large datasets.