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<h1 id="">시퀀스-투-시퀀스 모델</h1>
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<p>인코더-디코더 모델(Encoder-decoder models) (<em>시퀀스-투-시퀀스 모델(sequence-to-sequence models)</em>로 부르기도 합니다)은 트랜스포머 구조의 인코더, 디코더 둘을 모두 사용합니다. 각 단계마다, 인코더의 어텐션 레이어는 초기 문장의 모든 단어에 액세스 할 수 있는 반면, 디코더의 어텐션 레이어는 주어진 단어 앞에 위치한 단어들에만 액세스 할 수 있습니다.</p>
<p>이러한 모델의 사전 학습은 인코더 혹은 디코더 모델의 방식을 모두 사용할 수 있지만 조금 더 복잡합니다. 이를테면, <a href="https://huggingface.co/t5-base" rel="nofollow">T5</a>는 (여러 단어를 포함하기도 하는) 임의의 텍스트 범위를 하나의 특수 마스크 토큰으로 바꾸고 마스크 단어를 대체할 텍스트를 예측하는 방식으로 사전 학습 되었습니다.</p>
<p>시퀀스-투-시퀀스 모델은 요약, 번역, 생성 질의 응답과 같이 주어진 입력을 기반으로 새로운 문장을 생성하는 작업에 가장 적합합니다.</p>
<p>이 계열을 대표하는 모델은 다음과 같습니다:</p>
<ul><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html" rel="nofollow">BART</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/mbart.html" rel="nofollow">mBART</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/marian.html" rel="nofollow">Marian</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html" rel="nofollow">T5</a></li></ul>


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