Transformer 모델은 어떻게 작동할까? 시각적으로 이해하는 방법은?
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 자연어 처리(NLP) 분야에서 Transformer 모델이 주목받고 있습니다. 특히, GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. 하지만 이러한 모델이 어떻게 작동하는지는 많은 개발자와 연구자에게 여전히 미지의 영역입니다. 그래서 소개할 프
모델과 토크나이저 로드
GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 현재 가장 주목받는 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 처리 분야에서 많은 혁신을 이끌어오고 있습니다. 본 글에서는 GPT의 내부 동작 원리와 모델 구조를 심층적으로 분석하여, 이 기술이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움을 주고자 합니다. ### GPT의 기본 개념 GPT는 Tra
데이터셋 로드
데이터 분야는 빠르게 변화하는 기술로 가득 차 있으며, 머신러닝 모델은 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 2025년을 맞이하여 여러 최신 머신러닝 모델들이 등장하였고, 그 성능 변화는 우리가 데이터로 보는 세상을 더욱 풍부하게 만들어 주고 있습니다. 이번 글에서는 2025년의 최신 머신러닝 모델들을 비교하고 그들의 성능 변화를 살펴보겠습니다. #
요즘 뜨는 Transformer 모델, 시각적으로 이해해보자!
최근 인공지능 분야에서는 Transformer 모델이 큰 주목을 받고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP)와 생성적 AI의 발전은 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 많은 변화를 가져왔습니다. 하지만, 이러한 고급 모델들이 어떻게 작동하는지 이해하기란 쉬운 일이 아닙니다. 그래서 오늘은 **Transformer Explainer**라는 흥미로운 오픈소스 프로