트랜스포머에서의 Attention 시각화: BERT를 활용한 실습
1. 트랜스포머와 Attention
트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 중요한 아키텍처입니다. 그리고 그 핵심은 'Attention' 메커니즘입니다.
Attention은 입력 데이터의 중요한 부분에 '주의'를 기울이게 하는 방법으로, 문장의 다양한 구문적 및 의미적 관계를 동시에 학습할 수 있게 해줍니다.
2. Attention 시각화의 중요성
Attention 메커니즘의 작동 방식을 직관적으로 이해하는 것은 복잡할 수 있습니다. 따라서, 시각화 도구를 사용하여 모델이 어떤 부분에 주의를 기울이는지 직관적으로 파악하는 것이 필요합니다.
3. BERT와 bertviz
BERT는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 모델로, 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.
bertviz는 BERT의 Attention 메커니즘을 시각화하기 위한 도구로, BERT 모델이 주어진 입력에 대해 어떻게 '주의'를 기울이는지 시각적으로 확인할 수 있게 해줍니다.
4. 실습: Hugging Face의 Transformer와 bertviz 연동하여 Attention 시각화
Hugging Face의 Transformer 라이브러리는 BERT와 같은 다양한 모델을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. 그리고 bertviz와 함께 사용하면, 다음과 같은 단계로 Attention을 시각화할 수 있습니다:
실습
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