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LLM과 머신러닝의 관계

LLM과 머신러닝의 관계 인공지능(AI)을 공부하다 보면 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘LLM(Large Language Model)’이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.  두 개념은 서로 관련이 있지만, 정확히 어떤 관계인지 헷갈리는 경우가 많습니다.  1. 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하는 인공지능 기술입니다.  사람이 규칙을 직접 만드는 대신, 데이터에서 규칙을 찾아내는 방식입니다. 특징 데이터 기반 학습 예측 및 분류 가능 다양한 분야 적용 예를 들어, 이메일 스팸 필터 추천 시스템 이미지 인식 이 모든 것이 머신러닝 기술을 기반으로 합니다. 2. LLM이란 무엇인가? LLM은 ‘대규모 언어 모델’로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 AI 모델입니다. 특징 텍스트 데이터 중심 학습 자연어 처리 능력 다양한 언어 작업 수행 즉, LLM은 언어를 다루는 데 특화된 모델입니다. 3. 머신러닝과 LLM의 관계 LLM은 머신러닝의 한 종류라고 볼 수 있습니다. 구조적으로 보면 인공지능(AI) → 머신러닝 → 딥러닝 → LLM 이처럼 LLM은 더 큰 개념 안에 포함된 기술입니다. 4. 딥러닝과의 연결 LLM을 이해하려면 딥러닝도 함께 알아야 합니다. 머신러닝: 다양한 학습 방법 포함 딥러닝: 신경망 기반 학습 방식 LLM: 딥러닝 기반 언어 모델 즉, LLM은 딥러닝 기술을 활용한 결과물입니다. 5. LLM이 머신러닝과 다른 점 같은 범주에 속하지만, LLM은 몇 가지 특징에서 차이를 보입니다. 5.1 데이터 규모 머신러닝: 비교적 적은 데이터 LLM: 매우 큰 데이터 사용 5.2 모델 크기 머신러닝: 비교적 단순한 구조 LLM: 수십억 개 이상의 파라미터 5.3 활용 범위 머신러닝: 특정 문제 해결 LLM: 다양한 언어 작업 수행 6. 왜 LLM이 주목받는가? 머신러닝은 오랫동안 사용되어 왔지만, LLM은 최근에야 주목받고 있습니다. 이유 자연어 처리 성능 향상 범용성 증가 다양한...
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AI는 어떻게 기억할까?

AI는 어떻게 기억할까? 인공지능(AI)과 대화를 하다 보면 “이전 내용을 기억하고 있는 것 같다”는 느낌을 받을 때가 있습니다. 하지만 AI의 ‘기억’은 인간의 기억과는 전혀 다른 방식으로 작동합니다.  특히 LLM(대규모 언어 모델)에서는 ‘짧은 기억’과 ‘긴 기억’이라는 개념으로 나누어 이해하면 훨씬 쉽게 접근할 수 있습니다.  1. AI의 기억은 인간과 다르다 사람은 경험을 통해 기억을 저장하고 필요할 때 꺼내 사용합니다.  반면 AI는 실제로 정보를 ‘기억한다’기보다, 데이터를 기반으로 필요한 정보를 재구성 합니다. 즉, 사람 → 경험을 저장한 후 회상 AI → 학습된 패턴을 재생성 이 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 2. 짧은 기억: 문맥(Context) AI에서 ‘짧은 기억’은 주로 현재의 대화나 입력된 정보 를 의미합니다.  이를 흔히 ‘문맥(Context)’이라고 부릅니다. 특징 현재 대화 내용 유지 일정 길이까지만 기억 입력이 길어질수록 앞부분이 사라질 수 있음 예를 들어, 질문 A → 질문 B → 질문 C 이 흐름 속에서 AI는 앞선 질문들을 참고하여 답변을 생성합니다. 3. 문맥 길이의 제한 짧은 기억에는 한계가 있습니다.  이를 ‘문맥의 길이 제한’이라고 합니다. 일정 토큰 수까지만 처리 가능 길어지면 오래된 정보가 제외됨 이 때문에 긴 대화에서는 초반 내용이 반영되지 않을 수 있습니다. 4. 긴 기억: 학습된 지식 AI의 ‘긴 기억’은 모델이 학습 과정에서 얻은 지식을 의미합니다. 특징 대규모 데이터 기반 일반적인 정보 포함 새로운 정보를 실시간으로 저장하지는 않음 예를 들어, 언어 규칙 일반적인 상식 다양한 표현 방식 이러한 정보는 모델 내부에 ‘파라미터’ 형태로 저장되어 있습니다. 5. 짧은 기억 vs 긴 기억 비교 두 가지 개념을 비교하면 다음과 같습니다. 5.1 짧은 기억 (Context) 현재 대화 중심 일시적 제한된 길이 5.2 긴 기억 (학습 데이터) 장기적인 지식 지속적 학습 ...
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토큰(Token)이란 무엇인가?

토큰(Token)이란 무엇인가?  인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 이해하려면 반드시 알아야 할 개념이 바로 ‘토큰(Token)’입니다.  AI 관련 글을 보다 보면 “토큰 수 제한”, “토큰 비용” 같은 표현을 자주 접하게 되는데, 처음에는 다소 생소하게 느껴질 수 있습니다.  1. 토큰(Token)이란 무엇인가? 토큰(Token)은 AI가 텍스트를 처리할 때 사용하는 기본 단위 입니다. 사람은 문장을 단어 단위로 이해하지만, AI는 문장을 더 작은 조각으로 나누어 처리합니다. 예를 들어, “인공지능은 재미있다” → “인공지능 / 은 / 재미 / 있다” 이렇게 나뉜 각각의 단위를 토큰이라고 합니다. 2. 왜 토큰으로 나눌까? AI는 문장을 그대로 이해하지 않고, 숫자로 변환하여 계산합니다.  이때 문장을 토큰 단위로 나누어 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다. 다양한 언어 처리 가능 계산 효율성 향상 의미 분석 용이 즉, 토큰은 AI가 언어를 처리하기 위한 최소 단위 라고 볼 수 있습니다. 3. 토큰은 꼭 ‘단어’일까? 토큰은 항상 단어와 동일하지 않습니다.  상황에 따라 더 작은 단위로 나뉘기도 합니다. 예시 “unbelievable” → “un / believe / able” “서울에서” → “서울 / 에서” 또는 더 세분화 이처럼 토큰은 단어, 부분 단어(subword), 또는 문자 단위로 나뉠 수 있습니다. 4. 토큰과 숫자의 관계 토큰은 그대로 사용되지 않고, 숫자로 변환됩니다.  이를 통해 AI는 수학적 계산을 수행합니다. 처리 과정 문장 입력 토큰으로 분할 각 토큰을 숫자로 변환 모델이 계산 수행 이 과정을 통해 AI는 텍스트를 이해하고 답변을 생성합니다. 5. 토큰 수가 중요한 이유 LLM에서는 ‘토큰 수’가 매우 중요한 개념입니다. 5.1 입력 길이 제한 AI 모델은 한 번에 처리할 수 있는 토큰 수에 제한이 있습니다. 짧은 입력 → 일부 정보만 포함 긴 입력 → 더 많은 정보 ...
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LLM에서 문맥(Context)의 의미

LLM에서 문맥(Context)의 의미 대규모 언어 모델(LLM)을 이해할 때 빠지지 않는 개념이 바로 ‘문맥(Context)’입니다.  같은 단어라도 상황에 따라 의미가 달라지기 때문에, 문맥을 어떻게 처리하느냐에 따라 AI의 성능이 크게 달라집니다.  1. 문맥(Context)이란 무엇인가? 문맥은 단어나 문장이 사용되는 상황과 주변 정보 를 의미합니다.  단어 하나만으로는 의미가 명확하지 않지만, 앞뒤 문장을 함께 보면 의미가 명확해집니다. 예를 들어, “배가 아프다” → 건강 문제 “배가 고프다” → 식사 관련 같은 ‘배’라는 단어라도 문맥에 따라 완전히 다른 의미를 가지게 됩니다. 2. LLM에서 문맥의 역할 LLM은 단어 하나만 보고 판단하지 않고, 문장 전체의 흐름을 고려해 답변을 생성합니다. 주요 역할 의미 정확도 향상 자연스러운 문장 생성 질문 의도 파악 문맥을 잘 반영할수록 자연스러운 결과를 만들어낼 수 있습니다. 3. 문맥을 처리하는 방식 LLM은 문맥을 처리하기 위해 여러 기술을 활용합니다. 3.1 토큰 단위 분석 문장을 작은 단위로 나눈 후, 각 단어의 관계를 분석합니다. 3.2 어텐션(Attention) 문장 내에서 중요한 단어에 더 집중하는 기술입니다. 예를 들어, “나는 어제 친구와 영화를 봤다” → ‘봤다’를 이해할 때 ‘영화’와 ‘친구’ 정보를 함께 고려 3.3 위치 정보 활용 단어의 순서와 위치를 반영하여 문장의 흐름을 파악합니다. 4. 문맥 길이의 개념 LLM에서는 ‘문맥 길이(Context Window)’라는 개념도 중요합니다. 문맥 길이란? 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 길이 예를 들어, 짧은 문맥 → 일부 정보만 반영 긴 문맥 → 더 많은 정보 반영 문맥 길이가 길수록 복잡한 대화나 긴 문서를 처리할 수 있습니다. 5. 문맥이 부족할 때 발생하는 문제 문맥이 충분하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 의미 오해 잘못된 답변 생성 반복적인 내용 출력 특히 질문이 짧거나 모호할 경...
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AI 모델에서 ‘파라미터’란 무엇인가?

AI 모델에서 ‘파라미터’란 무엇인가?  인공지능(AI)과 관련된 글을 읽다 보면 “파라미터가 수십억 개다”라는 표현을 자주 접하게 됩니다.  특히 대규모 언어 모델(LLM)을 설명할 때 빠지지 않는 개념이 바로 ‘파라미터’입니다.  그렇다면 파라미터는 무엇이며, 왜 중요한 걸까요?  1. 파라미터란 무엇인가? 파라미터(Parameter)는 AI 모델이 데이터를 학습하면서 내부에 저장하는 ‘값’입니다.  이 값들은 입력 데이터와 출력 결과를 연결하는 역할을 합니다. 쉽게 말해, 입력 → 처리 → 출력 이 과정에서 어떤 결과를 만들지 결정하는 내부 설정값 이 바로 파라미터입니다. 2. 쉽게 이해하는 비유 파라미터를 이해하기 어렵다면, 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다. 요리에서 비유 재료: 데이터 요리 과정: 모델 구조 간 조절: 파라미터 같은 재료라도 간을 어떻게 맞추느냐, 짠맛 매운맛 단맛 신맛에 따라 맛이 달라지듯, 파라미터 값에 따라 AI의 결과도 달라집니다. 3. 파라미터는 어떻게 만들어질까? 파라미터는 사람이 직접 입력하는 것이 아니라, 학습 과정에서 자동으로 조정됩니다. 학습 과정 데이터 입력 결과 예측 실제 정답과 비교 오차 계산 파라미터 수정 이 과정을 반복하면서 모델은 점점 더 정확한 결과를 내도록 파라미터 값을 조정합니다. 4. 파라미터 수가 많다는 의미 최근 AI 모델은 “수십억 개의 파라미터”를 가진다고 표현합니다.  이는 모델의 복잡성과 표현 능력을 나타냅니다. 파라미터가 많을수록 더 다양한 패턴 학습 가능 복잡한 관계 이해 가능 자연스러운 결과 생성 하지만 단순히 많다고 항상 좋은 것은 아닙니다. 5. 파라미터의 장단점 장점 높은 표현력 다양한 문제 해결 가능 복잡한 데이터 처리 가능 단점 ...
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학습 데이터의 중요성

학습 데이터의 중요성 인공지능(AI)을 이야기할 때 빠지지 않는 개념이 바로 ‘학습 데이터’입니다.  많은 사람들이 AI 모델이나 알고리즘에 주목하지만, 실제로 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소 중 하나는 데이터입니다.  1. AI는 데이터로 배운다 AI는 사람이 직접 모든 규칙을 입력하는 방식이 아니라, 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 수많은 문장을 학습 → 언어 구조 이해 다양한 이미지 학습 → 사물 인식 능력 향상 즉, AI는 데이터를 통해 경험을 쌓는 구조 라고 볼 수 있습니다.  그래서 데이터가 많고 다양할수록 더 풍부한 학습이 가능해집니다. 2. 데이터의 양이 중요한 이유 AI 성능에 영향을 주는 가장 기본적인 요소는 데이터의 양입니다. 데이터가 많을수록 좋은 이유 다양한 패턴 학습 가능 예외 상황 대응 능력 향상 일반화 성능 증가 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, 방대한 텍스트 데이터를 학습하기 때문에 자연스러운 문장 생성이 가능합니다. 3. 데이터의 질이 더 중요하다 단순히 데이터가 많다고 해서 좋은 결과가 나오지는 않습니다.  즉, 데이터의 ‘질’이 매우 중요합니다. 좋은 데이터의 특징 정확한 정보 포함 중복이 적음 다양한 상황 반영 반대로, 오류가 많은 데이터 편향된 데이터 이러한 데이터로 학습하면 AI도 같은 문제를 가지게 됩니다. 4. 편향(Bias)의 문제 AI는 학습한 데이터를 그대로 반영하기 때문에, 데이터에 포함된 편향도 함께 학습합니다. 예를 들어, 특정 표현이 과도하게 반복 특정 관점만 반영된 데이터 이 경우 AI의 결과도 한쪽으로 치우칠 수 있습니다. 따라서 데이터 수집과 정제 과정에서 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 5. 데이터와 결과의 관계 AI의 결과는 입력 데이터와 학습 데이터의 영향을 동시...
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LLM이 기존 프로그램과 다른 이유

LLM이 기존 프로그램과 다른 이유 최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 ‘LLM(Large Language Model)’은 기존 프로그램과는 전혀 다른 방식으로 작동하는 소프트웨어 시스템입니다.  겉보기에는 단순한 소프트웨어처럼 보일 수 있지만, 내부 구조와 동작 방식은 기존 프로그램과 근본적인 차이를 가지고 있습니다.  1. 규칙 기반 vs 학습 기반 기존 프로그램은 사람이 직접 만든 규칙에 따라 동작합니다. 기존 프로그램 “이 조건이면 이렇게 실행” 명확한 규칙과 로직 기반 예측 가능한 결과 예를 들어, 계산기 프로그램은 입력값에 따라 항상 동일한 결과를 반환합니다. LLM 데이터를 통해 스스로 학습 명확한 규칙 없이 패턴 기반 처리 상황에 따라 다른 결과 가능 LLM은 사람이 모든 규칙을 입력하는 것이 아니라, 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하는 방식 으로 작동합니다. 2. 결정론적 결과 vs 확률적 결과 기존 프로그램은 같은 입력을 주면 항상 같은 결과를 출력합니다.  이를 ‘결정론적 시스템’이라고 합니다. 반면, LLM은 확률 기반으로 결과를 생성합니다. 가장 가능성이 높은 단어 선택 동일한 질문에도 다른 답변 가능 이 때문에 LLM은 유연하지만, 완전히 동일한 결과를 출력하지는 않습니다. 3. 명확한 명령 vs 자연어 이해 기존 프로그램은 정확한 명령어가 필요합니다. 기존 프로그램 예시 버튼 클릭 특정 명령어 입력 정해진 형식 필요 LLM 자연어(일상 언어)로 입력 가능 다양한 표현을 이해 대화 형태 인터페이스 지원 즉, LLM은 사람이 사용하는 언어 그대로 입력해도 작동한다는 점에서 큰 차이가 있습니다. 4. 기능 중심 vs 범용 처리 기존 프로그램은 특정 기능에 최적화되어 있습니다. 계산기 → 계산 워드프로세서 → 문서 작성 이미지 편집기 → 이미지 수정 각 프로그램은 하나의 목적에 맞게 설계됩니다. 반면 LLM은 하나의 모델로 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 글쓰기 번역 요약 질문 응답 이처럼 LLM은 범용적인...
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LLM은 왜 틀린 답을 할까?

LLM은 왜 틀린 답을 할까?  대규모 언어 모델(LLM)은 놀라울 정도로 자연스러운 답변을 만들어냅니다.  하지만 때로는 그럴듯해 보이면서도 틀린 정보를 제공하는 경우가 있습니다.  이러한 현상은 단순한 오류가 아니라, LLM의 구조와 학습 방식에서 비롯되는 특징입니다.  1. LLM은 ‘이해’가 아니라 ‘예측’을 한다 LLM의 가장 중요한 특징은 언어를 이해하는 것이 아니라, 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동한다는 점 입니다. 문장을 입력받으면, 이전 단어들을 기반으로 가장 자연스럽게 이어질 단어를 확률적으로 선택합니다. 이 과정을 반복하여 답변을 생성합니다. 즉, LLM은 사실 여부를 판단하기보다는 “그럴듯한 문장”을 만드는 데 최적화된 시스템 입니다.  이 때문에 실제와 다른 내용도 자연스럽게 만들어질 수 있습니다. 2. 학습 데이터의 한계 LLM은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습됩니다.  하지만 이 데이터에는 다음과 같은 한계가 존재합니다. 2.1 부정확한 정보 포함 인터넷에는 정확한 정보뿐 아니라 오류, 편향, 오래된 정보도 함께 존재합니다.  모델은 이를 구분하지 않고 학습할 수 있습니다. 2.2 최신 정보 부족 LLM은 특정 시점까지의 데이터를 기반으로 학습되기 때문에, 이후의 변화나 최신 상황을 반영하지 못할 수 있습니다. 이러한 이유로, 최신 사건이나 변화된 정보에 대해서는 틀린 답을 할 가능성이 있습니다. 3. 문맥 해석의 오류 LLM은 문맥을 고려하지만, 완벽하게 이해하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 질문이 애매하거나 여러 의미로 해석될 수 있는 경우 모델은 가장 확률이 높은 방향으로 답변을 생성합니다.  이 과정에서 사용자의 의도와 다른 답변이 나올 수 있습니다. 4. 정보 연결의 한계 LLM은 다양한 정보를 학습했지만, 이를 정확하게 연결하는 데 한계가 있습니다. 서로 다른 지식을 잘못 결합 존재하지 않는 정보를 만들어냄 이러한 현상을 흔히 ‘환각(Halluc...
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LLM과 챗봇

LLM과 챗봇 비교 인공지능 기술이 발전하면서 ‘LLM’과 ‘챗봇’이라는 용어가 함께 자주 등장하고 있습니다.  두 개념은 서로 비슷해 보이지만, 실제로는 역할과 구조에서 차이가 있습니다.  1. LLM이란 무엇인가? LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다.  문장을 입력하면 그에 맞는 자연스러운 답변을 생성하는 것이 특징입니다. 대량의 데이터 학습 다양한 작업 수행 가능 자연스러운 문장 생성 LLM은 하나의 ‘기술’ 또는 ‘엔진’이라고 볼 수 있습니다. 2. 챗봇이란 무엇인가? 챗봇(Chatbot)은 사용자와 대화 형태로 상호작용하는 프로그램입니다.  메시지를 입력하면 미리 정해진 규칙이나 AI를 통해 응답을 제공합니다. 사용자와 대화하는 인터페이스 고객 상담, 안내 등에 활용 텍스트 또는 음성 기반 즉, 챗봇은 ‘서비스’ 또는 ‘응용 프로그램’에 가깝습니다. 3. LLM과 챗봇의 핵심 차이 3.1 역할의 차이 LLM: 언어를 처리하는 핵심 기술 챗봇: 사용자와 소통하는 시스템 LLM은 내부에서 작동하는 엔진이고, 챗봇은 사용자에게 보이는 결과물입니다. 3.2 구조의 차이 LLM은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 작동합니다.  반면, 챗봇은 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 규칙 기반 챗봇: 미리 정의된 답변 사용 AI 기반 챗봇: LLM 또는 머신러닝 활용 즉, 모든 챗봇이 LLM을 사용하는 것은 아닙니다. 3.3 유연성의 차이 LLM은 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있습니다. LLM: 새로운 질문에도 자연스럽게 답변 규칙 기반 챗봇: 정해진 질문에만 대응 가능 이 때문에 최근에는 LLM을 활용한 챗봇이 증가하고 있습니다. 3.4 개발 방식의 차이 LLM: 대규모 데이터와 연산 자원이 필요 챗봇: 비교적 간단한 구조로도 구현 가능 LLM은 직접 개발하기 어렵지만, 챗봇은 다양한 도구를 활용해 쉽게 만들 수 있습니다. 4...
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AI에서 트랜스포머, Transformer

AI에서 트랜스포머란 무엇인가 최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 개념이 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.  특히 자연어 처리 분야에서 큰 성과를 보이며 다양한 AI 서비스의 기반이 되고 있습니다. 1. 트랜스포머의 등장 배경 트랜스포머는 2017년 Google Brain 이 발표한 논문 “Attention Is All You Need”에서 처음 소개되었습니다. 이전에는 문장이나 시간 순서가 중요한 데이터를 처리하기 위해 RNN이나 LSTM 같은 모델이 주로 사용되었습니다.  하지만 이 방식은 긴 문장을 처리할 때 속도가 느리고, 중요한 정보를 충분히 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 한계를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 트랜스포머 구조입니다. 2. 트랜스포머의 핵심 개념 트랜스포머의 가장 중요한 특징은 ‘어텐션(Attention)’ 메커니즘입니다.  이 구조는 문장에서 중요한 단어에 더 집중하도록 만들어 줍니다. 예를 들어 다음 문장을 생각해 보겠습니다. “나는 어제 친구를 만나서 영화를 봤다.” 이 문장에서 ‘영화를’라는 단어를 이해할 때, ‘봤다’와의 관계가 중요합니다.  트랜스포머는 이러한 관계를 자동으로 파악하고, 중요한 단어에 더 높은 가중치를 부여합니다. 즉, 모든 단어를 동일하게 처리하는 것이 아니라, 의미적으로 중요한 부분에 집중하는 방식입니다. 3. 기존 모델과의 차이 트랜스포머는 기존 딥러닝 모델과 여러 가지 측면에서 차이가 있습니다. 3.1 순차 처리 vs 병렬 처리 RNN이나 LSTM은 데이터를 순서대로 처리해야 합니다.  반면 트랜스포머는 전체 데이터를 한 번에 처리할 수 있어서 속도가 빠릅니다. 3.2 장기 의존성 문제 해결 기존 모델은 문장이 길어질수록 앞부분 정보를 잃어버리는 문제가 있었습니다.  트랜스포머는 어텐션 구조를 통해 멀리 떨어진 단어 간 관계도 잘 파악할 수 있습니다. 3.3 확장성...
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