고양이 두 잔

목차 서론 트랜스포머는 2017년 구글 브레인 연구팀이 발표한 "Attention Is All You Need" 논문에서 처음 소개된 혁신적인 딥러닝 모델이다.  기존의 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)의 한계를 극복하며 등장한 트랜스포머는  자연어 처리와 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있다.  특히 어텐션 메커니즘을 활용한 트랜스포머는 데이터의 연관성을 효율적으로 학습하며,  병렬 처리를 통해 학습 속도를 대폭 향상했다.  이 모델은 이후 BERT, GPT 등 다양한 파생 모델의 기초가 되었으며, 현대 인공지능 기술의 핵심으로 자리 잡았다.  본 글에서는 트랜스포머의 구조와 작동 원리를 살펴보고, 기존 모델과의 차별점, 장점, 그리고 한계를 간결히 정리해 본다.  ..