트랜스포머 모델의 주요 후처리 과정은 다음과 같습니다:
1. 누적확률 계산 (Cumulative Probability Calculation): 트랜스포머 모델은 언어 모델링이나 기계 번역과 같은 작업에서 다음 단어의 확률 분포를 출력합니다. 이 확률 분포를 사용하여 각 단어에 대한 누적확률을 계산할 수 있습니다. 누적확률은 다음 단어를 선택하는 과정에서 사용되며, 확률 값들을 누적하여 선택 확률 분포를 생성합니다.
2. 다항분포 샘플링 (Multinomial Distribution Sampling): 다항분포는 주어진 범주(카테고리)의 확률 분포를 모델링하는데 사용됩니다. 트랜스포머 모델의 출력으로부터 다항분포 샘플링을 수행하여 다음 단어를 선택할 수 있습니다. 이는 다음 단어 예측 등의 작업에서 사용됩니다. 다항분포 샘플링은 누적확률 값을 기반으로 각 범주의 확률에 따라 샘플을 추출하는 과정입니다.
3. 인덱싱 연산 (Indexing Operation): 트랜스포머 모델의 출력은 일반적으로 단어 또는 토큰에 대한 확률 분포로 표현됩니다. 이 확률 분포에서 다음 단어를 선택하기 위해 인덱싱 연산을 수행할 수 있습니다. 인덱싱 연산은 확률 분포에서 가장 높은 확률을 가진 단어를 선택하거나, 특정 위치의 값을 추출하는 등의 작업에 사용됩니다.
4. 디코딩 (Decoding): 트랜스포머 모델은 입력 시퀀스에 대한 출력을 생성합니다. 디코딩은 이러한 출력을 실제 단어나 문장으로 변환하는 과정을 말합니다. 이는 기계 번역이나 자연어 생성과 같은 작업에서 중요한 후처리 단계입니다. 디코딩은 인덱스를 단어로 매핑하거나, 특수 토큰 처리, 문장 정리 등의 작업을 포함합니다.
이러한 후처리 과정들은 트랜스포머 모델의 출력을 실제로 사용할 수 있는 형태로 변환하거나
, 다음 단어 선택 등의 작업에 활용됩니다. 이는 모델의 출력을 자연어로 표현하거나 다른 작업에 활용하기 위한 단계로 볼 수 있습니다.