Attention 메커니즘, 특히 Transformer 모델의 self-attention 메커니즘,은 많은 NLP 문제에서 큰 진전을 이루었지만, AI의 장기 기억 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다. 여기 몇 가지 이유를 설명합니다:

1. **Context Length 제한**: Transformer 모델은 고정된 길이의 입력 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 이는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 양에 제한이 있음을 의미합니다. 매우 긴 문맥이나 장기적인 종속성을 다루는 데는 여전히 어려움이 있습니다.

2. **기억 유지 및 업데이트**: 인간의 장기 기억은 지속적으로 갱신되고 특정 사건이나 정보에 의해 강화될 수 있습니다. 하지만 AI 모델은 훈련된 데이터에 의존하며, 학습 후에 새로운 정보를 추가하거나 기존 정보를 갱신하는 데 제한이 있습니다.

3. **모델 크기와 자원 소모**: 장기적인 문맥 정보를 유지하려면 매우 큰 모델과 많은 자원이 필요합니다. 이는 실제 응용에서 실용적이지 않을 수 있습니다.

4. **훈련 데이터의 제한**: 모델이 장기 기억을 효과적으로 사용하려면 다양한 상황과 맥락에서의 학습이 필요합니다. 훈련 데이터가 이러한 요구를 충족하지 못하면 모델의 성능도 제한됩니다.

5. **전이 학습의 한계**: 전이 학습을 통해 모델이 새로운 작업에 적응할 수 있지만, 이는 모델이 특정한 장기 기억을 유지하는 것과는 다릅니다. 새로운 작업에서 이전 작업의 세부 사항을 기억하는 능력에는 한계가 있습니다.

결론적으로, Attention 메커니즘은 AI 모델의 성능을 크게 향상시켰지만, 장기 기억 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 더욱 진보된 알고리즘과 구조가 필요합니다.


해결못했음