<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Multi-Head-Attention on CharmingGroot</title>
    <link>https://charminggroot.github.io/tags/multi-head-attention/</link>
    <description>Recent content in Multi-Head-Attention on CharmingGroot</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ko-kr</language>
    <lastBuildDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://charminggroot.github.io/tags/multi-head-attention/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>065. Attention Is All You Need — 트랜스포머 논문 핵심 정리</title>
      <link>https://charminggroot.github.io/posts/065-attention-is-all-you-need/</link>
      <pubDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://charminggroot.github.io/posts/065-attention-is-all-you-need/</guid>
      <description>2017년 Google Brain의 Vaswani 등이 발표한 논문. RNN 없이 어텐션만으로 시퀀스를 처리하는 트랜스포머 아키텍처를 제안했다. 병렬 연산이 가능하고 장거리 의존성을 직접 포착한다는 두 가지 특성이 이후 모든 대형 언어 모델의 기반이 됐다.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
