트랜스포머와 딥러닝

Ⅰ. 서론

트랜스포머(Transformer)와 딥러닝(Deep Learning)은 현재 인공지능(AI) 및 머신러닝 분야에서 중심적인 역할을 하고 있는 두 가지 중요한 개념이다. 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 신경망(Neural Networks) 기반의 기계 학습 기법을 활용하여 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 방법론으로 자리 잡았다. 특히, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 인공지능 어플리케이션에서 혁신적인 성능 개선을 가져온 것은 딥러닝 덕분이다. 딥러닝의 발전은 여러 요소에 의해 가속화되었으며, 그중 하나는 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워의 접근이다. GPU(Graphic Processing Units)와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 발전은 더 깊고 복잡한 신경망 모델을 훈련시키는 것을 가능하게 했다. 이러한 환경 속에서 데이터와 알고리즘의 시너지가 발생하며, 다양한 딥러닝 아키텍처들이 제안되었다. CNN(Convolutional Neural Networks)이나 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 여러 가지 모델들이 등장하면서 특정 도메인에서 뛰어난 성과를 내기 시작했다. 하지만, 자연어 처리 분야에서는 RNN 계열의 모델들이 갖고 있는 한계점으로 인해 새로운 접근법이…