LLM 분야에서 transformers가 얼마나 중요한 구조인지 간단하게 설명해줘
트랜스포머(Transformer)는 자연어처리(NLP)에서 매우 중요한 구조입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)에서는 더욱 그 중요성이 부각됩니다.

이에 대해 간략하게 설명해드리면, 트랜스포머는 순차적 데이터를 처리하는 RNN(Recurrent Neural Network)과 달리, 모든 토큰에 동시에 접근할 수 있는 특징이 있습니다. 이를 통해 유용한 언어 표현을 학습하는 데 도움이 됩니다.

또한, 트랜스포머는 자기 주의(Self-Attention) 메커니즘을 사용합니다. 이 메커니즘은 입력 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 모델링하여, 문맥 상에서 주어진 단어가 가지는 의미를 더 정확하게 파악할 수 있게 도와줍니다.

따라서, 트랜스포머 기반의 언어 모델은 매우 긴 텍스트에도 효과적으로 적용되며, 높은 성능을 보입니다. 대규모 언어 모델에서는 이러한 장점을 잘 활용하여, 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.
Transformers는 LLM 분야에서 매우 중요한 구조입니다. 

* **장거리 의존성 캡처:** Transformers는 주의 메커니즘을 사용하여 토큰 간의 관계를 학습할 수 있으므로 긴 시퀀스에서도 장거리 의존성을 캡처할 수 있습니다. 이는 기존의 RNN과 같은 구조에서는 어려웠던 작업입니다.
* **병렬 처리:** Transformers는 병렬 처리에 매우 적합한 구조입니다. 이는 주의 메커니즘이 토큰 간의 관계를 독립적으로 학습하기 때문에 가능합니다. 이로 인해 Transformers는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
* **효율적인 학습:** Transformers는 기존의 RNN과 같은 구조보다 학습이 더 효율적입니다. 이는 주의 메커니즘이 토큰 간의 관계를 직접 학습하기 때문에 가능합니다. 이로 인해 Transformers는 적은 데이터로도 좋은 성능을 낼 수 있습니다.

이러한 이유로 Transformers는 LLM 분야에서 매우 중요한 구조로 자리잡았습니다. 현재 LLM 분야에서 가장 우수한 성능을 보이는 모델들은 모두 Transformers를 기반으로 하고 있습니다.