문과생CS정복기

Transformer 아키텍처의 전체 흐름에서 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)가 언제 생성되는지 순차적으로 설명드릴게요. 각 단계에 번호를 붙여서 트랜스포머가 입력을 처리하는 순서를 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다.Transformer 아키텍처에서의 순차 흐름입력 임베딩 생성트랜스포머 모델에 문장을 입력하면, 먼저 각 단어가 임베딩 레이어를 통해 임베딩 벡터로 변환됩니다.여기서 임베딩 벡터는 단어의 기본적인 의미를 숫자 벡터로 표현한 것입니다.예를 들어, “고양이”라는 단어는 임베딩 벡터로 변환되어, 모델이 숫자로 처리할 수 있게 됩니다.포지셔널 인코딩 추가트랜스포머는 위치 정보가 필요하므로, 각 단어의 임베딩 벡터에 포지셔널 인코딩을 추가합니다.포지셔널 인코딩은 단어들이 문장 내에서 순..

임베딩이 더 큰 OpenAI의 embedding 모델을 사용하는 것이 SRoBERTa보다 더 효과적일지 여부는 여러 요인에 따라 다릅니다. 두 모델은 서로 다른 특성과 강점을 가지고 있으므로, 사용하는 상황과 목표에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.고려해야 할 요인들임베딩 크기OpenAI의 최신 embedding 모델들은 매우 큰 크기의 임베딩을 제공합니다. 임베딩 크기가 클수록 더 풍부한 정보를 담을 수 있지만, 항상 성능이 더 좋은 것은 아닙니다. 임베딩 크기가 큰 모델은 일반적으로 더 많은 계산 자원을 요구하며, 실시간 응답이 중요한 작업에서는 비효율적일 수 있습니다.SRoBERTa는 더 작은 크기의 임베딩을 제공하면서도, 문장 간의 의미적 유사성을 잘 학습하도록 최적화된 모델입니다. 임베딩 크기가..