트랜스포머 구조 완전 분해: 멀티헤드 어텐션과 위치 인코딩부터 BERT와 ViT까지
대학 머신러닝 강좌의 마지막 강의 정리. 트랜스포머를 직접 구현할 수 있는 수준까지 분해해 CLS 토큰과 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 디코더 마스킹과 빔 서치, BERT와 ViT를 차례로 다룬다.
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AI TOPIC
BERT 최신 뉴스와 핵심 해설
BERT 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 9편을 최신순으로 모았습니다.
BERT 원리 완전 정리: 마스크 언어 모델과 다음 문장 예측, 파인튜닝이 GPT와 다른 이유
BERT는 왜 다음 단어를 예측하지 않을까. 인과 마스크를 걷어내 좌우 문맥을 함께 읽는 구조와 마스크 언어 모델·다음 문장 예측 학습, CLS 토큰과 파인튜닝으로 과제를 푸는 방식을 정리했다.
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확산 LLM과 트랜스포머의 관계 정리: 인코더·디코더에서 BERT와 LLaDA까지
잡음에서 문장을 만들어내는 확산 기반 언어모델은 트랜스포머와 대립하지 않는다. 기계번역에서 출발한 트랜스포머가 GPT와 BERT로 갈라지고, 그 BERT가 다시 확산 LLM으로 이어지는 계보를 차근히 짚었다.
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파운데이션 모델이란 무엇인가, BERT·CLIP·DINOv2·SAM·스테이블 디퓨전으로 보는 조건
파운데이션 모델에는 엄밀한 정의가 없지만 공통된 특징은 있다. 거대한 규모, 라벨 없는 대량 학습 데이터, 그리고 무엇보다 재사용성이다. 대표 모델 다섯 가지로 그 기준을 풀어본다.
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인코더 전용 트랜스포머(BERT)와 RAG 원리: 문맥 인식 임베딩 쉽게 이해하기
BERT로 대표되는 인코더 전용 트랜스포머의 작동 원리를 워드 임베딩·위치 인코딩·셀프 어텐션 세 축으로 풀이하고, 이렇게 만든 문맥 인식 임베딩이 어떻게 RAG와 문서 검색·분류의 기반이 되는지 쉽게 설명합니다.
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RAG 작동 원리 심층 해설: 임베딩·코사인 유사도·문장BERT·벡터DB·HNSW까지 완전 해부
검색 증강 생성(RAG)의 전체 파이프라인을 단계별로 해부한다. 임베딩과 코사인 유사도, 문장 BERT의 샴 네트워크, 벡터 DB의 HNSW 탐색까지 각 구성 요소의 작동 원리를 깊이 있게 다룬다.
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ELECTRA 사전학습 원리 정리: BERT보다 4배 효율적인 토큰 판별 방식의 비밀
ELECTRA는 마스킹된 토큰을 맞히는 대신 모든 토큰이 진짜인지 가짜인지 판별하게 해 BERT 대비 학습 연산을 약 4배 줄인다. 생성기와 판별기가 협력하는 구조, 효율 향상의 진짜 원인, 그리고 한계까지 정리했다.
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전이 학습(Transfer Learning) 쉽게 이해하기: 사전학습·미세조정과 BERT 질의응답 사례
전이 학습 입문 해설. 한 문제로 사전학습한 모델을 다른 관련 문제에 미세조정해 학습 데이터를 크게 아끼는 원리와, 번역·BERT 질의응답 사례 및 경량 모델 DistilBERT 활용까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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트랜스포머(Transformer) 구조 쉽게 이해하기: GPT·BERT를 움직이는 AI 신경망
GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델의 토대인 트랜스포머를, RNN의 한계부터 위치 인코딩·어텐션·셀프어텐션이라는 세 가지 핵심 아이디어까지 비전문가의 눈높이로 풀어 설명한다.
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