course/pr_1114/ko/chapter1/5.md

# 인코더 모델

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인코더 모델(Encoder models)은 트랜스포머 모델의 인코더만 사용합니다. 각각의 단계에서 어텐션 레이어는 초기 문장의 모든 단어에 액세스 할 수 있습니다. 이러한 모델은 “양방향성(bi-directional)” 어텐션을 지닌 특성이 있다고도 하며 *자동 인코딩(auto-enoding) 모델*이라고 부릅니다.

이러한 모델은 주어진 문장을 훼손시킨 후(랜덤으로 단어에 마스킹을 하는 방식 등으로) 모델이 원본 문장을 찾아 재구성하게끔 하는 과정을 반복시키는 방식으로 사전 학습을 진행 합니다.

인코더 모델은 문장 분류, 개체명 인식(더 넓은 범위에서 단어 분류), 추출 질의 응답 등과 같이 전체 문장에 대한 이해를 요구하는 작업에 특화되어 있습니다.

이 계열을 대표하는 모델들은 아래와 같습니다:

- [ALBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/albert.html)
- [BERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html)
- [DistilBERT](https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html)
- [ELECTRA](https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html)
- [RoBERTa](https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html)


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