Architecture Style

이 프레임워크는 입력 데이터를 인코딩하여 잠재적인 표현을 생성하고, 이를 디코딩하여 원하는 출력을 생성하는 구조예요. 주로 자연어 처리나 이미지 생성 같은 작업에 사용되죠. 효율적인 정보 처리와 변환을 가능하게 해요.

사전 학습된 모델의 구조를 활용해 새로운 작업에 맞게 조정하는 방법이에요. 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 학습 속도를 높일 수 있어요. 적은 자원으로도 높은 성능을 얻는 데 유리해요.

차세대 언어 모델이에요. self-attention 메커니즘을 통해 문맥을 이해해요. 병렬 처리로 효율성이 높아요.