Transformer 기반 고차원 Embedding 및 Attention 메커니즘을 통한 문맥 추론

Context

전통적인 순차 처리 방식의 한계로 인한 병렬 처리 필요성 대두. 단어의 단순 배열이 아닌 문맥적 의미와 위치 정보를 동시에 처리해야 하는 기술적 요구사항 발생.

Technical Solution

• Tokenization 및 Embedding을 통한 텍스트의 고차원 벡터 변환 및 의미론적 수치화
• Positional Encoding 도입을 통한 Transformer의 병렬 처리 구조 내 단어 순서 정보 보존
• Self-Attention 메커니즘을 통한 토큰 간 상호 관계 분석 및 문맥 기반 가중치 할당
• Multi-Head Attention 구조 설계를 통한 문법, 의미, 개체 관계의 다각적 병렬 분석
• Feedforward Neural Network와 다층 레이어 스태킹을 통한 추상화 및 패턴 인식 심화
• 확률 기반 Next Token Prediction 방식을 통한 최적의 응답 시퀀스 생성