긴 시퀀스에 최적화된 트랜스포머 모델로서 NLP, 유전체학 및 비디오 분석에 확장 가능한 효율성을 제공하는 Longformer에 대해 알아보세요.
롱포머는 매우 긴 텍스트 시퀀스를 효율적으로 처리하기 위해 특별히 고안된 Transformer 모델의 한 유형입니다. 앨런 인공지능 연구소(AI2)에서 개발한 이 모델은 시퀀스 길이에 따라 계산 및 메모리 요구 사항이 4제곱으로 증가하는 BERT 및 GPT와 같은 표준 트랜스포머 모델의 주요 한계를 해결합니다. 따라서 표준 트랜스포머는 전체 문서, 책 또는 긴 대화를 처리하는 것과 같이 수천 개의 토큰을 포함하는 작업에는 비현실적입니다. 롱포머는 이러한 긴 시퀀스를 처리하기 위해 최적화된 주의 메커니즘을 활용하므로 트랜스포머의 성능을 더 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업에 적용할 수 있습니다.
롱포머의 핵심 혁신은 효율적인 셀프어텐션 패턴에 있습니다. 표준 트랜스포머는 모든 토큰이 시퀀스의 다른 모든 토큰에 주의를 기울이는 '완전한' 자기 주의 메커니즘을 사용합니다. 이는 강력하지만 이차적 복잡성 병목현상을 초래합니다. 롱포머는 이를 주의 패턴의 조합으로 대체합니다:
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[CLS] 분류 작업에 사용됨)는 전체 시퀀스에 참석할 수 있으며, 전체 시퀀스는 해당 시퀀스에 참석할 수 있습니다. 이를 통해 작업별 정보를 전 세계적으로 통합할 수 있습니다.이러한 조합을 통해 롱포머는 표준 트랜스포머와 유사하게 로컬 및 글로벌 정보를 모두 통합하는 컨텍스트 표현을 구축할 수 있지만, 계산 복잡도는 시퀀스 길이에 따라 이차적으로 확장되는 것이 아니라 선형적으로 확장됩니다. 따라서 BERT와 같은 모델의 일반적인 512개 또는 1024개 토큰 제한에 비해 수만 개의 토큰 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 구현은 Hugging Face 트랜스포머와 같은 라이브러리에서 쉽게 이용할 수 있습니다.
긴 시퀀스를 처리하는 롱포머의 능력은 다양한 영역에서 기능을 발휘합니다:
롱포머는 딥 러닝 모델이 긴 형식의 텍스트를 이해하고 추론할 수 있도록 하는 데 있어 중요한 진전을 이뤘습니다. 표준 트랜스포머의 복잡성 병목 현상을 극복함으로써 대규모 언어 모델(LLM)이 문서, 책, 확장된 대화와 관련된 작업을 보다 효과적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 심층적인 문맥 이해가 필요한 애플리케이션에 필수적이며, 긴 형식의 인간 언어를 처리할 때 인공지능(AI)이 달성할 수 있는 한계를 넓혀줍니다.
다음과 같은 모델은 Ultralytics YOLO11 와 같은 모델은 객체 감지 및 이미지 분할과 같은 컴퓨터 비전(CV) 작업에 탁월하지만, Longformer는 NLP 영역에서 복잡하고 긴 형식의 텍스트 데이터를 처리하는 데에도 이와 유사한 발전된 기능을 제공합니다. Ultralytics HUB와 같은 도구는 다양한 AI 모델의 배포와 관리를 간소화하며, 여기에는 다음과 같은 프레임워크를 사용하여 특정 작업에 맞게 미세 조정된 Longformer와 같은 NLP 모델도 포함될 수 있습니다. PyTorch 또는 TensorFlow.
