Round 478에이치나인
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트랜스포머 모델은 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘과 함께 작동하는데, 이 메커니즘은 모델이 장단기 기억 모델(long short-term memory models)과 같은 전통적인 모델보다 더 빨리 학습할 수 있도록 합니다. 셀프 어텐션은 트랜스포머 모델이 시퀀스의 다른 부분 또는 문장의 전체 맥락을 고려하여 예측을 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
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