문장 생성은 토큰을 예측하는 과정입니다. 트랜스포머 모델은 주어진 입력 시퀀스를 기반으로 다음 토큰을 예측하여 문장을 생성합니다.
문장 생성은 디코더 부분에서 이루어지며, 이전에 생성된 토큰을 입력으로 받아 다음 토큰을 예측합니다. 디코더는 자기 회귀적인 특성을 가지고 있어 이전 단계에서 생성한 토큰을 입력으로 사용하여 다음 토큰을 예측하는 작업을 반복합니다.
문장 생성을 위해 디코더는 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 다양한 부분을 참조하고, 다음 토큰에 대한 확률 분포를 계산합니다. 일반적으로 확률 분포에서 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택하여 다음 단계의 입력으로 사용합니다. 이런 과정을 반복하여 원하는 길이의 문장을 생성할 수 있습니다.
문장 생성은 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다. 트랜스포머 모델은 문장 생성을 통해 기계 번역, 요약, 대화 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.