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이 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 문장을 이해하고 생성하는데 사용됩니다.
트랜스포머는 기존의 순환 신경망(RNN)보다 더 효율적으로 문맥을 파악하고, 긴 거리의 의존 관계를 학습할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 지펠은 문장 생성, 기계번역, 질의응답 시스템, 요약, 감정 분석, 대화형 시스템 등 다양한 NLP 작업에 적용될 수 있습니다. 5와 같은 업그레이드된 버전도 출시되었습니다. 이러한 모델은 기업, 연구소, 및 다양한 분야에서 자연어처리 작업을 보다 효과적으로 수행하는 데 활용되고 있습니다.