트랜스포머 알고리즘을 정리하고, 이를 적용한 사례를 찾아서 정리하라

1.트랜스포머 알고리즘의 기본 개념

트랜스포머 알고리즘은 2xxx년 Vaswani et al. 에 의해 제안된 딥러닝 모델로, 주로 자연어 처리 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔다. 이 알고리즘은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과는 다른 접근 방식을 사용하여 입력 데이터의 시퀀스 간의 관계를 효과적으로 파악하는 데 중점을 두고 있다. 트랜스포머 모델의 핵심 요소는 `어텐션 메커니즘`이다. 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 요소와의 관계를 고려하여 가중치를 조절하는 방식으로 작동한다. 이로 인해 트랜스포머는 길이가 다양한 시퀀스 데이터를 처리할 수 있는 능력을 지니며, 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 트랜스포머는 인코더와 디코더의 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하여 문맥 정보를 추출하고, 디코더는 이 정보를 바탕으로 목표 시퀀스를 생성한다. 인코더와 디코더는 각각 여러 개의 층으로 쌓여 있으며, 각 층은 다수의 주의(attention) 헤드를 사용하여 문맥 정보를 더욱 정교하게 학습할 수 있도록 한다. 다중 헤드 어텐션은 입력 시퀀스의 서로 다른 부분에 동시…