롱포머

롱포머는 매우 긴 문서를 효율적으로 처리하도록 설계된 고급 Transformer 기반 모델입니다. 앨런 인공지능 연구소의 연구원들이 개발한 이 모델의 주요 혁신은 BERT와 같은 표준 Transformer 모델의 2진법 확장과는 달리 시퀀스 길이에 따라 선형적으로 확장되는 주의 메커니즘입니다. 이러한 효율성 덕분에 이전 아키텍처에서는 계산이 불가능했던 수천 또는 수만 개의 토큰이 포함된 텍스트에 대해 복잡한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다.

롱포머 작동 방식

롱포머의 효율성의 핵심은 표준 트랜스포머의 완전한 자체 주의 메커니즘을 대체하는 고유한 주의 패턴에 있습니다. 모든 토큰이 다른 모든 토큰에 주의를 기울이는 대신, 롱포머는 두 가지 유형의 주의를 결합합니다:

• 슬라이딩 창 (로컬) 주의: 대부분의 토큰은 양쪽의 고정된 수의 인접한 토큰에만 주의를 기울입니다. 이는 사람이 단어를 읽을 때 바로 주변의 단어를 바탕으로 단어를 이해하는 방식과 유사하게 로컬 컨텍스트를 포착합니다. 이 접근 방식은 컨볼루션 신경망(CNN) 이 로컬 패턴을 활용하는 데 성공한 데서 영감을 얻었습니다.
• 글로벌 관심: 미리 선택된 소수의 토큰은 전체 시퀀스에서 다른 모든 토큰에 관심을 갖도록 지정되어 전체 토큰의 관심을 끌 수 있습니다. 이러한 "글로벌" 토큰은 전체 문서에서 높은 수준의 정보를 수집하는 역할을 합니다. 작업별 미세 조정와 같은 글로벌 토큰은 종종 전략적으로 선택됩니다. [CLS] 토큰으로 분류 작업을 수행합니다.

이 조합은 계산 효율성과 복잡한 문서를 이해하는 데 필요한 장거리 종속성을 파악하는 것 사이의 균형을 제공합니다. 이 연구의 원본은 논문"Longformer: 긴 문서 트랜스포머"에 자세히 설명되어 있습니다.

AI 및 머신 러닝 분야의 애플리케이션

롱포머의 긴 시퀀스 처리 능력은 이전에는 실용적이지 않았던 많은 애플리케이션에 가능성을 열어줍니다.

• 긴 문서 분석: 전체 책, 긴 연구 논문 또는 복잡한 법률 문서에 대한 텍스트 요약이나 질문 답변과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 기술 회사는 롱포머 기반 모델을 사용하여 수천 페이지에 달하는 증거개시 문서를 자동으로 스캔하여 관련 증거를 찾을 수 있습니다.
• 대화 시스템 및 챗봇: 챗봇이나 가상 비서 환경에서 롱포머는 훨씬 더 긴 대화 기록을 유지할 수 있어 장기간에 걸쳐 보다 일관성 있고 맥락을 인식하는 상호작용을 이끌어낼 수 있습니다.
• 유전체학 및 생물정보학: 긴 DNA 또는 단백질 서열을 분석하는 데 적합한 아키텍처로, 연구자들이 방대한 유전자 데이터 세트 내에서 패턴과 기능을 식별하는 데 도움을 줍니다. 연구실에서는 전체 염색체 내에서 특정 유전자 서열을 찾는 데 적용할 수 있습니다.

사전 훈련된 롱포머 모델은 허깅 페이스와 같은 플랫폼에서 널리 사용 가능하므로 개발자는 다양한 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.

관련 용어와의 비교

롱포머는 긴 시퀀스를 위한 표준 트랜스포머의 한계를 극복하기 위해 설계된 여러 모델 중 하나입니다.

• 표준 트랜스포머: 가장 큰 차이점은 주의 집중 메커니즘입니다. 롱포머의 효율적인 주의 패턴은 긴 시퀀스를 위해 설계된 반면, 표준 트랜스포머의 전체 자체 주의는 긴 입력에 비해 메모리 및 컴퓨팅 집약적입니다.
• 리포머: 또 다른 효율적인 트랜스포머인 리포머는 지역 민감 해싱(LSH) 주의와 가역적 레이어와 같은 기술을 사용해 리소스 사용량을 줄입니다. 둘 다 긴 시퀀스를 대상으로 하지만 효율성을 달성하기 위해 서로 다른 기술 전략을 사용합니다.
• Transformer-XL: 이 모델은 긴 컨텍스트를 관리하기 위해 반복 및 상대 위치 임베딩을 도입하여 텍스트 생성과 같은 자동 회귀 작업에 특히 효과적입니다. 반면, Longformer는 양방향 컨텍스트가 포함된 하나의 긴 문서를 한 번에 처리하도록 설계되었습니다.

이러한 NLP 모델은 객체 감지와 같은 작업에 탁월한 Ultralytics YOLO와 같은 컴퓨터 비전(CV) 모델과는 다르지만, 계산 효율성을 추구한다는 점은 공통된 주제입니다. 강력한 딥러닝 모델을 다양한 하드웨어에서 실시간 추론 및 모델 배포를 위해 실용적으로 사용하려면, Longformer와 같이 복잡성을 줄이는 혁신이 필수적입니다. 이러한 고급 모델 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 간소화할 수 있습니다.