Transformer 디코더가 텍스트를 생성하는 방식을 설명한 글입니다.
이 글에서는 Transformer 디코더의 텍스트 생성 과정을 다루고 있습니다. 디코더는 하나의 토큰을 예측하고 이를 피드백하여 다음 토큰을 예측하는 방식으로 작동합니다. 이러한 자기회귀 생성 방식은 LLM의 핵심입니다. 텍스트 생성의 품질은 모델뿐만 아니라 토큰 선택 전략에도 의존합니다.
The article explains how Transformer decoders generate text.
This article explores the process of text generation using Transformer decoders. The decoder predicts one token at a time and uses feedback to generate the subsequent token, embodying an autoregressive generation approach. The quality of text generation depends not only on the model itself but also on the strategies used for token selection. Understanding this process is crucial for appreciating how modern LLMs operate.