대규모 트랜스포머를 안정적으로 훈련하는 것은 딥러닝에서 오래전부터 지속적인 과제였다. 모델이 커지고 다양성이 증가함에 따라 불안정한 활성화 및 손실 증폭이 발생하는데, MIT 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 트랜스포머에 증명 가능한 Lipschitz 경계를 강제하는 방법을 개발했다. 이를 통해 모델의 안정성을 향상시키고 효율적인 훈련을 실현할 수 있다.

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