고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #2

이 글은 '고등학생도 이해하는 Transformer' 시리즈의 두 번째 글로, 딥러닝 모델인 Transformer의 핵심 개념인 어텐션 메커니즘을 쉽게 설명합니다. 이전 글에서 소개된 RNN의 한계를 극복하기 위해 제안된 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 특히 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져왔습니다.

글에서는 어텐션 메커니즘이 어떻게 문장 내 단어들의 관계를 파악하고 중요한 정보에 집중하는지를 비유와 함께 설명하며, 이를 통해 LLM과 같은 최신 AI 모델의 기반이 되는 원리를 이해하도록 돕습니다. 복잡한 수식보다는 직관적인 이해를 돕는 데 초점을 맞추고 있어 AI 분야 입문자에게 유익합니다.