트랜스포머 모델의 주요 임베딩 작업은 다음과 같습니다:
1. 단어 임베딩 (Word Embedding): 텍스트 입력을 단어 수준에서 숫자로 변환하는 작업입니다. 각 단어는 고정된 차원의 실수 벡터로 표현됩니다. 단어 임베딩은 단어 간의 의미와 유사성을 반영하여 단어의 분산 표현을 학습합니다.
2. 위치 임베딩 (Positional Embedding): 트랜스포머 모델은 입력 시퀀스의 단어 위치 정보를 임베딩하여 고려합니다. 위치 임베딩은 단어의 상대적인 위치에 따라 다른 임베딩 값을 가지며, 시퀀스 내 단어들의 순서 정보를 모델에 전달합니다.
3. 세그먼트 임베딩 (Segment Embedding): 트랜스포머 모델에서는 입력 시퀀스를 여러 개의 세그먼트로 분할하여 처리할 수 있습니다. 세그먼트 임베딩은 각 세그먼트를 식별하기 위해 사용되며, 각 세그먼트의 특성을 모델에 전달합니다.
4. 토큰 타입 임베딩 (Token Type Embedding): 입력 시퀀스에 여러 종류의 토큰이 포함되어 있을 때, 토큰의 타입을 구분하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 질문-응답 모델에서 질문과 응답의 토큰을 구분하기 위해 토큰 타입 임베딩을 사용할 수 있습니다.
이러한 임베딩 작업들은 트랜스포머 모델이 입력 데이터를 처리하고 이해하는 데에 중요한 역할을 합니다. 임베딩은 텍스트 데이터를 숫자로 변환하여 모델에 입력 가능한 형태로 만들어주며, 단어, 위치, 세그먼트, 토큰 타입 등 다양한 정보를 효과적으로 인코딩합니다. 이를 통해 모델은 입력 데이터의 구조와 의미를 파악하고 효과적인 특성 추출을 수행할 수 있습니다.