조합 일반화 위한 재귀적 트랜스포머

Thinking Deeper, Not Longer: Depth-Recurrent Transformers for Compositional Generalization [R]

·2026.04.14 05:07

핵심 내용

연산 시간을 늘리는 대신 모델의 깊이를 재귀적으로 활용하여 조합 일반화 성능을 높이는 연구를 발표했다.

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Depth-Recurrent Transformers는 모델의 연산 시간을 늘리는 대신, 레이어를 재귀적으로 사용하여 모델이 더 깊게 사고할 수 있도록 설계된 구조를 제안한다.

이 연구는 특히 조합 일반화(Compositional Generalization) 문제를 해결하는 데 중점을 둔다. 기존 트랜스포머 모델이 레이어 수를 늘려 성능을 높이려 했던 것과 달리, 동일한 레이어를 반복적으로 통과하게 함으로써 효율적으로 추론 능력을 강화한다.

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