Transformer가 transfer learning에 적합한 이유.

chat gpt에게 transformer가  transfer learning에 적합한 이유를 물었더니 아래 처럼 대답해줬다.

직관적으로 잘 말해주는것 같다.

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Transformer 모델은 transfer learning에 적합한 모델 중 하나입니다. 이는 다음과 같은 이유로 설명될 수 있습니다:

1. Pre-training with large amounts of unlabeled data: Transformer 모델은 주로 대규모 텍스트 데이터를 사용하여 사전 학습됩니다. 이를 통해 모델은 텍스트 데이터의 다양한 특징과 구조를 파악하고, 다양한 태스크에 적용할 수 있는 범용적인 텍스트 임베딩을 학습할 수 있습니다.
2. Self-attention mechanism: Transformer 모델은 자기 어텐션 메커니즘(self-attention mechanism)을 사용하여 입력 시퀀스 각각의 요소들 간의 상호작용을 캡처할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 일부 요소만을 사용하여 전체 시퀀스를 이해할 수 있습니다. 이는 transfer learning에서 적합한 이유로, 새로운 태스크를 위해 학습 데이터가 적은 경우에도 효과적인 특징 추출이 가능하기 때문입니다.
3. Fine-tuning for downstream tasks: Transformer 모델은 사전 학습된 모델을 새로운 데이터셋에 맞게 세부 조정하는 fine-tuning 방법을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 새로운 태스크에 맞게 적절한 특징 추출 방법을 찾아내고, 이를 통해 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

따라서 Transformer 모델은 사전 학습과 fine-tuning을 결합하여 transfer learning에 적합한 모델로 인정받고 있습니다.

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다행이도 인터넷에는 무수한 예제가 많이 있다.

 

다음 장에서는 전이학습을 실제로 수행해보고 어떻게 학습이 이루어 지는지 예제를 통해서 익혀보자!