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서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 k2.news-tong.com ㄲㄲㅎ 한국어 영어 번역기 이 도구는 말이나 문장을 입력하면 해당 언어로 번역된 결과를 제공해줍니다. 사용자는 이를 통해 다른 언어로 쉽게 번역을 할 수 있습니다. 기능 한국어 영어 번역기는 다양한 기능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. 1. 텍스트 번역 이 도구는 한국어로 입력된 텍스트를 영어로 번역할 수 있습니다. 또한... 2023.12.04 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr Qscar Transformer: 한영 번역기 만들기 |Intro 들어가기에 앞서 본 포스팅은 Transformer 논문에서 제시한 구조와 기능들을 이용해 한국어를 영어로 번역하는 번역기를 구현하는 일체의 과정을 담고 있습니다. 포스팅 내에서 코드를 제시하지만 보다 원활한 이해를 돕기 위해선 저자의 github를 참조하며 진행하는 것을 추천드립니다. 이번 포스팅에서는 이전 포스팅에 이어서 Transformer를 살펴볼 것입니다. 이전 포스팅에서 Transformer란 무엇인지, 어떤 것들로 구성돼있고, 공식은 어떻게 되는지를 중심으로 세세하게 살펴봤다면, 이번 포스팅에서는 이렇게 구현한 Trans |Paper Summary 모델의 실질적 구현을 위해선 크게 세 가지가 병행되어야 합니다. 첫 번째로 수식의 구현입니다. 본 논문에서는 Scaled Dot-Product Attention 수식이 핵심이며, 수식 자체로는 그리 어렵거나 복잡하거나 새롭지 않습니다. 그 외에는 Positonal Encoding을 위한 Sin, Cos 함수 적용 방식이나 Adam Optimizer, Regularization, Warm up 등의 Hyper Parameter 값들뿐입니다. 두 번째로는 이러한 수식들이 기반이 된 각 레이어들의 조합입니다. 일반적으로 그림을 통해 전체 |Model Implementation |Data Preview 데이터는 한국어-영어 번역 말뭉치로 왼쪽 링크를 클릭하면 이동하는 AI HUB 페이지에서 다운받을 수 있습니다. 본 논문에서는 450만에 해당하는 영어-독어 번역 말뭉치를 사용했다고 하지만, 여기선 다소의 응용과 컴퓨팅 리소스, 직관적인 이해를 위해 간단한 한국어-영어 말뭉치를 사용하겠습니다. 데이터 요약 데이터를 간략이 살펴보면 위와 같습니다. 크게 해당 문장이 사용되는 분야에 대한 분류와 상황, 발화자 등에 대한 정보가 있습니다. 이를 통해 해당 문장의 번역뿐 아니라 다양한 상황에 대한 분류나 챗봇... |Train & Validation 위 과정까지 진행했다면 이제 남은 것은 모델을 학습하고, 그 성능을 측정하는 것입니다. 바로 학습 코드 작성으로 넘어가겠습니다. |Hyper Parameters 논문과 동일한 학습 모델 구현을 위해 hyper parameter를 동일하게 맞춰보겠습니다. Hyper Parameters 이전에 설명한 바와 같이 현실적 한계를 고려해 수정변경한 부분이 있습니다. ##로 표시한 주석 부분인데요, 컴퓨팅 리소스의 한계 및 데이터셋 규모의 한계로 인해 다소 조정한 부분입니다. 제대로 학습을 하려면 모델의 hyper parameter도 더 작게 |마치며 이번 포스팅의 내용은 굉장히 긴 편에 속합니다. 그 이유는 몇 가지가 있는데, 첫 번째로 이후에 진행할 논문 리뷰에 Transformer가 빠지기가 힘들 것으로 예상돼, 해당 포스팅에서는 Transformer에 대한 설명을 최소화하고 싶어 최대한 자세히 설명했습니다. 두 번째로는 본 논문에 작성된 지표로 모델링을 하는데, 성능이 생각보다 안나와서 전체 구조 변경을 최소화하는 선에서 몇 가지 기법을 추가하느라 시간이 오래 걸렸습니다. 마지막으로 Label Smoothing이 적용된 Loss를 수정변경해보며 작업하다가 생각보다 시간을 |Reference [1] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmer, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention Is All You Need. https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf [2] Google, A Transformer Chatbot Tutorial with TensorFlow 2.0, https://blog.tensorflow.org/2019/05/transf |Log 2023.11.27 | 초고 작성 및 Data Research, Data Loader, Tokenizer, Activation 일부 작성 2023.11.28 | Activation 작성 완료, Loss 정의, label smoothing loss 결과 돌려보기 2023.11.29 | Modeling, Train, Validation Code 작성 및 테스트/학습 돌려놓기 2023.11.30 | Label Smoothing이 적용 전후의 성능 비교(수치, 번역 결과) 2023.12.01 | Attention Map, Score 코드 60 들어가기에 앞서 본 포스팅은 Transformer 논문에서 제시한 구조와 기능들을 이용해 한국어를 영어로 번역하는 번역기를 구현하는 일체의 과정을 담고 있습니다. 포스팅 내에서 코드를 제시하지만 보다 원활한 이해를 돕기 위해선 저자의 github를 참조하며 진행하는 것을 추천드립니다. 이번 포스팅에서는 이전 포스팅에 이어서 Transformer를 살펴볼 것입니다. 이전 포스팅에서 Transformer란 무엇인지, 어떤 것들로 구성돼있고, 공식은 어떻게 되는지를 중심으로 세세하게 살펴봤다면, 이번 포스팅에서는 이렇게 구현한 Trans 논문 번역기 모델링 2023.12.01 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 라비타갤러리 라비타갤러리 - 카카오스토리 8 9시~오후6시30분까지~~ 한국어,중국어 영어로, 세미나 아는 언어라곤 한국어이다 보니 자동 번역 헤드폰을 주었지만 안타갑게도 하필 먹통이어서 죙일 구글번역기 돌리느라 진이 다 빠져 부렀다 다행히도 저녁... 2024.05.21 카카오스토리 검색 더보기