Hugging Face에서 살펴보는 다양한 Transformer 모델들

이 글은 LLM 기반 애플리케이션 개발 시 자주 방문하게 되는 Hugging Face 플랫폼을 중심으로 다양한 Transformer 모델들을 소개합니다. Transformer 아키텍처의 등장 배경과 함께 Encoder-Only, Decoder-Only, Encoder-Decoder 구조로 발전해 온 과정을 설명합니다.

특히 BERT와 GPT 계열 모델을 예시로 들며, 각 아키텍처의 특징과 Hugging Face를 통해 NLP 태스크에 쉽게 접근할 수 있음을 강조합니다. 이를 통해 개발자들이 Hugging Face에서 제공하는 다양한 Transformer 모델들을 이해하고 활용하는 데 도움을 주고자 합니다.