트랜스포머 구조 쉬운 설명: 워드 임베딩부터 어텐션·인코더·디코더까지
챗GPT의 기반인 트랜스포머를 워드 임베딩, 문맥 임베딩, 어텐션, 멀티헤드, 인코더·디코더 순서로 직관적으로 풀어 설명합니다. AI 입문자를 위한 정리입니다.
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워드임베딩 최신 뉴스와 핵심 해설
워드임베딩 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
워드 임베딩과 word2vec 원리: 단어를 숫자로 바꾸는 신경망 쉽게 이해하기
비슷한 단어에 비슷한 숫자를 부여하는 워드 임베딩의 원리를, 다음 단어를 예측하는 간단한 신경망과 word2vec의 CBOW·스킵그램·네거티브 샘플링으로 설명합니다.
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워드 임베딩 완전 정리: word2vec·GloVe부터 트랜스포머 문맥 임베딩까지
단어를 벡터로 바꾸는 워드 임베딩의 원리와 활용, 빈도 기반과 예측 기반 방식, word2vec·GloVe, 그리고 트랜스포머의 문맥 임베딩까지 쉽게 정리했습니다.
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워드 임베딩 쉽게 이해하기: 원핫 인코딩부터 Word2Vec, 트랜스포머 임베딩까지
머신러닝이 텍스트를 다루려면 단어를 숫자로 바꿔야 한다. 단순 번호와 원핫 인코딩의 한계부터 의미를 담는 워드 임베딩, Word2Vec, 트랜스포머의 임베딩과 위치 인코딩까지 단계별로 정리했다.
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Word2Vec 워드 임베딩 쉽게 이해하기: 단어 벡터·코사인 유사도와 CBOW·스킵그램
2013년 워드투벡이 대중화한 워드 임베딩을 빅5 성격 점수 비유와 코사인 유사도 비교, 슬라이딩 윈도우 학습, CBOW·스킵그램·네거티브 샘플링, 그리고 문맥화 임베딩으로 가는 흐름까지 풀이한다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: ChatGPT 기반 원리와 셀프 어텐션
ChatGPT의 토대인 트랜스포머가 영어 문장을 스페인어로 번역하는 과정을 통해 워드 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션을 한 단계씩 풀어 설명한다.
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