트랜스포머 모델의 일반적인 과정은 다음과 같습니다:
1. 데이터 전처리: 입력 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환합니다. 이 단계에는 텍스트 데이터의 토큰화, 임베딩, 패딩 등이 포함될 수 있습니다. 전처리는 모델에 입력되는 데이터의 형식을 맞추고, 필요한 정보를 추출하거나 변환하는 역할을 합니다.
2. 모델 아키텍처 구성: 트랜스포머 모델의 아키텍처를 구성합니다. 이는 입력 데이터와 출력 데이터의 차원, 임베딩 크기, 레이어의 개수, 어텐션 메커니즘의 유형 등을 정의하는 단계입니다. 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더로 구성되며, 각각은 여러 개의 트랜스포머 블록으로 이루어져 있습니다.
3. 예측 및 학습: 전처리된 데이터를 모델에 입력하여 예측과 학습을 수행합니다. 모델은 입력 시퀀스의 다음 단어를 예측하거나 원하는 작업을 수행합니다. 예측과 학습 단계에서는 트랜스포머 모델의 다양한 레이어와 메커니즘이 활용되며, 학습 데이터를 통해 모델의 가중치가 업데이트됩니다.
4. 후처리: 모델의 출력을 원하는 형태로 변환하거나 활용하는 단계입니다. 이는 디코딩, 인덱싱 연산, 다항분포 샘플링 등을 포함할 수 있으며, 모델의 출력을 자연어로 표현하거나 다른 작업에 활용할 수 있도록 합니다.
5. 평가 및 추론: 훈련된 모델을 사용하여 평가나 추론을 수행합니다. 평가는 모델의 성능을 측정하고 개선하는 과정을 의미하며, 추론은 새로운 입력에 대해 모델이 예측을 수행하는 과정을 의미합니다.
트랜스포머 모델의 일반적인 과정은 위와 같이 전처리, 아키텍처 구성, 예측 및 학습, 후처리, 평가 및 추론으로 이루어집니다. 이러한 과정을 반복하면서 모델을 훈련하고 개선하여 원하는 작업에 대해 좋은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.