Q. 근데 워드 임베딩 모델은 lstm->bi-lstm->transformer 모델로 가기까지의 아주 예전에 단어를 학습하는 방법이엇던거지? 최근에 트랜스포머모델로 와서 거의 쓰이지 않게 된것이고.
맞습니다. 워드 임베딩 방법론들 (예: Word2Vec, FastText, GloVe 등)은 초기의 단어 표현 학습 방식이었습니다. 그러나 최근에는 Transformer 기반의 아키텍처, 특히 BERT와 그 변형들이 많은 자연어 처리 작업에서 워드 임베딩 모델들을 능가하는 성능을 보여주었습니다.
하지만 이러한 워드 임베딩 방법론들이 오래되었거나 사용되지 않는다는 의미는 아닙니다. 사실, 많은 실용적인 응용 프로그램에서는 여전히 워드 임베딩을 사용하여 빠르고 효율적인 결과를 얻습니다. 워드 임베딩 모델들은 계산적으로 경량이며, 모든 문장과 문서에 걸쳐 일관된 표현을 제공한다는 장점이 있습니다.
Transformer 기반의 모델들은 확실히 강력하지만, 모델의 크기와 연산량 때문에 항상 최적의 선택이라고 할 수는 없습니다. 예를 들어, 간단한 작업이나 경량화된 모델이 필요한 임베디드 시스템에서는 워드 임베딩 방법론이 더 적합할 수 있습니다.
요약하면, Transformer 기반 모델은 현재 많은 자연어 처리 작업에서 최첨단 성능을 제공하지만, 워드 임베딩 방법론들도 여전히 그 자리를 유지하고 있으며, 특정 상황과 요구 사항에 따라 여전히 유용할 수 있습니다.
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