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2017년 구글 연구팀의 논문 'Attention Is All You Need'는 GPT·BERT·Claude 등 현대 AI 언어모델 전부의 토대가 된 '트랜스포머(Transformer)' 구조를 세상에 내놓았습니다.

논문 제목이 암시하듯, 트랜스포머가 기존 AI 구조에서 과감히 버린 핵심 기술은 무엇일까요?

순환신경망(RNN/LSTM)
RNN은 문장을 한 단어씩 순서대로 처리해 느리고 병렬화가 불가능했지만, 어텐션 메커니즘은 모든 단어를 동시에 처리해 수천억 개 파라미터의 대형 모델 학습을 가능하게 했다.
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2024년 네 번째 반감기를 지난 후 보상은 얼마가 됐을까요?이 IBM 프로세서의 이름은 무엇일까요?2025년 8월 오픈AI가 출시한 모델은 무엇일까요?2024년 기준 NVIDIA는 AI 학습용 칩 시장에서 약 몇 %의 점유율을 차지하고 있을까요?2025년 11월 앤트로픽이 출시하여 SWE-bench 80% 벽을 돌파한 모델은 무엇일까요?GPS는 실제로 어떻게 기기의 위치를 계산할까요?전 세계에서 데이터센터 밀도가 가장 높은 이 지역은 어디일까요?구글이 2025년 3월 출시한 이 오픈 모델 계열의 이름은 무엇일까요?이 뇌에서 영감을 받은 칩은 AI 시스템의 에너지 사용을 대략 얼마나 줄일 수 있을까요?이 방식을 택한 가장 중요한 이유는 무엇일까요?이 숫자로 된 식별자를 무엇이라고 부를까요?더 많은 데이터를 학습해도 이 현상이 완전히 사라지지 않는 구조적 원인은 무엇일까요?

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