“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다.
이 글에서는 논문이 발표된 후 이 논문의 1저자인 Ashish Vaswani가 어떤 연구를 하였는지 설명합니다.
더보기 >> “Attention is all you need” 논문의 1저자인 Ashish Vaswani는 그 이후에 어떤 연구를 했을까?
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…
“2021년에는 게임과 시뮬레이션, 인공지능, 무인 항공기(UAV), 군사 통신과 IoT, 얼굴 인식 등 다양한 기술이 군사 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 탐구했습니다. 특히, 게임과 AI의 연결, 군사 시뮬레이션에서의 AI 활용, UAV의 작전 수행 방법 등이 주목받았습니다. 더보기…
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