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<h1 id="">인코더 모델</h1>
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<p>인코더 모델(Encoder models)은 트랜스포머 모델의 인코더만 사용합니다. 각각의 단계에서 어텐션 레이어는 초기 문장의 모든 단어에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 모델은 “양방향성(bi-directional)” 어텐션을 지닌 특성이 있다고도 하며 <em>자동 인코딩(auto-enoding) 모델</em>이라고 부릅니다.</p>
<p>이러한 모델은 주어진 문장을 훼손시킨 후(랜덤으로 단어에 마스킹을 하는 방식 등으로) 모델이 원본 문장을 찾아 재구성하게끔 하는 과정을 반복시키는 방식으로 사전 학습을 진행 합니다.</p>
<p>인코더 모델은 문장 분류, 개체명 인식(더 넓은 범위에서 단어 분류), 추출 질의 응답 등과 같이 전체 문장에 대한 이해를 요구하는 작업에 특화되어 있습니다.</p>
<p>이 계열을 대표하는 모델들은 아래와 같습니다:</p>
<ul><li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html" rel="nofollow">ALBERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow">BERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html" rel="nofollow">DistilBERT</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html" rel="nofollow">ELECTRA</a></li>
<li><a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html" rel="nofollow">RoBERTa</a></li></ul>


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