1. 다음 문제 중 올바르지 않는 것을 고르시오.
자기주의(Self-Attention)의 이점 아닌것은?
으음...?
병렬 처리가 된다고 했고, 장거리 종속성 파악도 된다고 했고, 병렬 처리== 이중 모드 애플리케이션 아닌가?
"이중 모드 애플리케이션"은 자기 주의(Self-Attention)의 이점과는 직접적인 연관이 없는 선택지입니다. 자기 주의 메커니즘의 주된 이점은 다음과 같습니다:
장거리 종속성 파악: Self-Attention은 입력 시퀀스 내의 임의의 두 위치 간의 직접적인 관계를 모델링할 수 있기 때문에, 문장이나 시퀀스 내에서 멀리 떨어진 요소들 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 이는 특히 긴 문장이나 시퀀스를 다룰 때 유용합니다.
병렬 처리: 전통적인 RNN이나 LSTM은 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하는 순차적 처리 방식 때문에 병렬 처리가 어렵습니다. 반면, Self-Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 요소를 동시에 처리할 수 있어 GPU 등 병렬 처리 하드웨어를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
확장성: Self-Attention은 입력 시퀀스의 길이에 관계없이 각 요소 간의 관계를 계산하기 때문에, 모델의 확장성 측면에서 유리합니다. 이는 특히 긴 시퀀스를 처리할 때 계산 비용이 증가하는 문제를 해결할 수 있습니다.
이중 모드 애플리케이션은 특정 애플리케이션의 사용 모드와 관련된 용어로, 자기 주의의 이점과는 별개의 개념입니다. 따라서, 올바르지 않는 선택지로 "이중 모드 애플리케이션"을 고른 것입니다.
2. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“ 자기주의(Self-attention), 확장된 도트-제품 주의라고도 하는 확장된 도트-제품 주의는 _____ 및 _________의 메커니즘으로, 각 요소를 처리할 때 모델이 입력 시퀀스의 다른 부분에 집중할 수 있게 함”
읭
자연어 처리랑 딥러닝 인가요?
올바른 선택지는 "1. 딥러닝, 자연어처리"입니다.
자기주의(Self-attention) 또는 확장된 도트-제품 주의는 딥러닝과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 메커니즘입니다. 이 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스 내의 각 요소를 처리할 때, 시퀀스의 다른 부분에 어떻게 집중해야 하는지를 학습할 수 있습니다. 이는 특히 문장이나 문서 등의 자연어 데이터를 처리할 때, 문맥 이해와 의미 파악에 큰 도움을 줍니다.
3.다음 문제 중 올바르지 않는 것을 고르시오.
트랜스포머 모델의 구성 요소가 아닌것은?
인코더 디코더 다 있고, 위치 기반으로 진행하는데 임베딩이 모델의 구성요소 인가...?
임베딩 된 것을 트랜스 포머에 집어 넣는거 같은데
올바르지 않는 선택지는 "4. 위치 기반 피드 포워드 네트워크"입니다.
트랜스포머 모델의 주요 구성 요소는 인코더(encoder), 디코더(decoder), 임베딩(embedding)입니다. 위치 인코딩(Positional Encoding)이 트랜스포머 모델에 포함되어 시퀀스의 위치 정보를 제공하지만, "위치 기반 피드 포워드 네트워크"는 트랜스포머 모델의 구성 요소가 아닙니다. 트랜스포머 모델의 각 인코더 및 디코더 레이어에는 위치와 상관없이 동일한 처리를 하는 피드 포워드 네트워크(Feed Forward Network, FFN)가 포함되어 있습니다.
...?
인코더에 위치 기반 피드 포워드 네트워크가 존재하고, 트랜스 포머에는 임베딩을 직접 하진 않으니까 임베딩이 정답 아닌가...?
트랜스포머 모델의 구성 요소가 아닌 것을 고르는 문제입니다. 트랜스포머 모델에는 인코더, 임베딩, 디코더가 포함되어 있습니다. 그러나 위치 기반 피드 포워드 네트워크는 트랜스포머 모델의 표준 구성 요소가 아닙니다. 트랜스포머 모델에서는 위치 인코딩을 사용하여 단어의 순서 정보를 제공하지만, '위치 기반 피드 포워드 네트워크’라는 용어는 트랜스포머 모델의 표준 구성 요소가 아닙니다. 따라서 올바르지 않은 선택지는 4번입니다. 😊
코파일럿까지 이러면 내가 뭐 어쩔 수 없지...
아니 임베딩 맞잖아;
4. 다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.
“ 워드임베딩(Word embedding)은 단어를 고차원 벡터 공간에서 밀도가 높은 벡터로 표현하는 ____의 기술이다”
자연어 처리의 기술이죠. NLP !
한글 쓸꺼면 한글만 써줬으면...
올바른 선택지는 "3. NLP"입니다.
워드임베딩(Word embedding)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 기술로, 단어를 고차원 벡터 공간에서 밀도가 높은 벡터로 표현합니다. 이 방법을 통해 컴퓨터는 단어 간의 의미적 관계를 학습하고 이해할 수 있게 됩니다.
5. 다음 문제 중 올바르지 않는 것을 고르시오.
멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)의 장점이 아닌것은?
오잉 축소는 누가봐도 아니네요
올바르지 않는 것은 "2. 상황별 이해도 항상"입니다.
멀티 헤드 어텐션의 장점으로는 빠른 연산, 다양한 관점에서의 정보 통합으로 인한 향상된 성능, 그리고 다양한 부분에 대한 동시 주의를 가능하게 하는 축소(reduction)가 있습니다. 하지만 "상황별 이해도 항상"이라는 표현은 멀티 헤드 어텐션의 장점을 정확하게 설명하지 않습니다. 멀티 헤드 어텐션은 모델이 다양한 관점에서 정보를 통합할 수 있게 함으로써 상황별 이해를 개선할 수는 있지만, 이해도가 '항상' 향상된다고 보장할 수는 없습니다.
GPT5 빨리 나와라....
멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)의 장점이 아닌 것을 고르는 문제입니다. 멀티 헤드 어텐션은 여러 개의 어텐션 메커니즘을 병렬로 사용하여 서로 다른 부분을 동시에 주목할 수 있게 합니다. 이로 인해 빠른 연산과 향상된 성능을 기대할 수 있습니다. 또한, 다양한 관점에서 정보를 처리할 수 있어 상황별 이해도가 높아집니다.
그러나 "상황별 이해도 항상"이라는 표현은 멀티 헤드 어텐션의 장점을 정확하게 설명하지 않습니다. 멀티 헤드 어텐션은 상황별 이해도를 향상시킬 수는 있지만, 모든 상황에서 항상 이해도가 높다고 보장할 수는 없습니다. 따라서 올바르지 않은 선택지는 2번입니다. 😊
코파일럿도....
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