Transformer hidden_states 란?

hidden_states는 트랜스포머 모델의 중요한 부분 중 하나로, 모델의 내부 상태를 나타내는 중간 표현입니다. 트랜스포머 모델은 자연어처리와 다양한 기계 학습 작업에 사용되는 매우 강력한 모델 구조입니다. 이 모델은 주로 언어 모델링, 기계 번역, 질문-답변 등의 과제에서 사용되는데, 이때 hidden_states는 매우 유용한 정보를 포함하고 있습니다.

트랜스포머 모델은 입력 시퀀스에 대해 다양한 레이어로 구성되어 있으며, 각 레이어는 입력 정보를 가공하고 추상화합니다. 각 레이어를 거치면서 모델은 토큰 간의 상호작용과 문맥 정보를 고려하여 점점 더 의미 있는 표현으로 변환합니다.

hidden_states는 각 레이어에서의 중간 표현으로, 모델이 입력 시퀀스를 처리하는 과정에서 각 토큰의 표현을 나타냅니다. 예를 들어, GPT-2와 같은 언어 모델에서 hidden_states를 사용하면 각 단어가 레이어를 거치며 어떻게 변화하고 있는지를 관찰할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 문장을 이해하고 다음 단어를 예측하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 hidden_states를 활용하면 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다:

언어 모델의 출력 확인: 각 레이어에서의 hidden_states를 살펴봄으로써, 모델이 언어적인 정보를 어떻게 이해하고 처리하는지를 분석할 수 있습니다.

전이 학습 (Transfer Learning): 이미 사전 훈련된 모델의 hidden_states를 다른 과제나 작업에 활용하여 전이 학습을 수행할 수 있습니다. 새로운 작업에 훈련 데이터가 부족한 경우, 높은 수준의 언어적 지식이 담긴 hidden_states를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

어텐션 가중치 시각화: 어텐션 메커니즘을 사용하는 모델의 경우, hidden_states를 활용하여 각 토큰이 입력 시퀀스의 다른 토큰들과 어떻게 상호작용하는지를 시각화하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

요약하면, hidden_states는 트랜스포머 모델의 중간 표현으로서, 입력 시퀀스의 토큰들을 추상화한 정보를 담고 있습니다. 이를 활용하여 모델의 작동 방식을 이해하고, 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.