1. Transformer의 정의Transformer는 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 구조이며, 핵심적으로 Attention 메커니즘, 그중에서도 Self-Attention을 중심으로 동작하는 모델이다.기존의 RNN이나 LSTM은 입력을 순차적으로 처리하였다. 반면 Transformer는 문장 전체를 한 번에 보고 각 단어들 사이의 관계를 계산한다. 이로 인해 병렬 처리가 가능해지고, 멀리 떨어진 정보 간 관계를 더 효과적으로 학습할 수 있게 되었다.2017년 논문 Attention Is All You Need에서 제안된 이후, 자연어처리뿐 아니라 비전, 음성, 멀티모달 분야까지 확장된 핵심 구조가 되었다.2. Transformer의 역할Transformer의 역할은 단순히 “문장을 읽는 ..
