# 트랜스포머(Transformer) 모델

트랜스포머(Transformer) 모델은 2017년 Vaswani et al.의 논문 \*"Attention is All You Need"\*에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 모델이다. 트랜스포머는 시퀀스 처리에 있어 RNN(Recurrent Neural Networks) 및 LSTM(Long Short-Term Memory)와 같은 순차적 구조에 의존하지 않으며, 대신 병렬 처리를 통해 효율성을 극대화한다.