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| data_analysis:statistics_and_machine_learning [2024/07/05 05:42] – [LLM] prgram | data_analysis:statistics_and_machine_learning [2025/07/07 14:12] (current) – external edit 127.0.0.1 | ||
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| Line 828: | Line 828: | ||
| [[data_analysis: | [[data_analysis: | ||
| - 디코더만 사용 | - 디코더만 사용 | ||
| + | - Large model이면 디코더만 있어도 decoder-only models can internally encode necessary context from prior tokens, reducing the need for an explicit encoder. | ||
| + | - Decoder-only models still leverage self-attention (though in a causal form), allowing them to capture dependencies efficiently. | ||
| + | - Many tasks that traditionally required encoder-decoder architectures can now be handled end-to-end with a sufficiently large decoder-only model. | ||
| + | - With enough training data, a decoder-only model learns latent representations of input text similar to an encoder but in a more flexible, autoregressive way. | ||
| === 유사도 Encoder === | === 유사도 Encoder === | ||
| - | Cross-Encoder: | + | **Cross-Encoder: |
| 1. 구조: 두 문장을 동시에 하나의 인코더에 입력하여 처리합니다[1]. | 1. 구조: 두 문장을 동시에 하나의 인코더에 입력하여 처리합니다[1]. | ||
| 2. 성능: 일반적으로 더 높은 정확도를 보입니다. 문맥을 고려하므로 더 나은 검색 성능을 제공할 수 있습니다[2]. | 2. 성능: 일반적으로 더 높은 정확도를 보입니다. 문맥을 고려하므로 더 나은 검색 성능을 제공할 수 있습니다[2]. | ||
| Line 836: | Line 840: | ||
| 4. 단점: 계산 비용이 높고 처리 시간이 많이 소요됩니다. 특히 큰 데이터셋에서는 사용하기 어렵습니다[2]. | 4. 단점: 계산 비용이 높고 처리 시간이 많이 소요됩니다. 특히 큰 데이터셋에서는 사용하기 어렵습니다[2]. | ||
| - | Bi-Encoder: | + | **Bi-Encoder:** |
| 1. 구조: 두 문장을 별도의 인코더로 독립적으로 처리합니다[1]. | 1. 구조: 두 문장을 별도의 인코더로 독립적으로 처리합니다[1]. | ||
| 2. 성능: Cross-Encoder보다 정확도가 다소 낮을 수 있지만, 실제 사용에 더 유리합니다[3]. | 2. 성능: Cross-Encoder보다 정확도가 다소 낮을 수 있지만, 실제 사용에 더 유리합니다[3]. | ||
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| [4] https:// | [4] https:// | ||
| [5] https:// | [5] https:// | ||
| + | |||
| + | 실제 응용에서는 두 방식을 결합하여 사용하는 경우도 많습니다. 예를 들어, 대규모 검색에서는 Bi-Encoder를 사용하여 초기 검색을 수행한 후, 상위 결과에 대해 Cross-Encoder를 적용하여 더 정확한 순위를 매기는 방식을 사용할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 Bi-Encoder의 효율성과 Cross-Encoder의 정확성을 모두 활용할 수 있습니다. | ||