비콘(트랜스포머)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 발전된 딥러닝 모델 중 하나로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다. 비콘의 주요 특징은 컨텍스트에 대한 이해를 높이기 위해 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 활용한다는 점이다. 이 모델은 입력 문장의 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 관련되는지를 학습하여, 문맥적인 의미를 보다 정교하게 파악할 수 있다.

비콘은 대규모 데이터셋에서 사전 학습(pre-training) 과정을 거치며, 이를 통해 다양한 언어적 패턴과 구조를 이해하게 된다. 이후 특정 작업에 맞춰 미세 조정(fine-tuning) 과정을 수행하면, 질문 응답, 기계 번역, 감정 분석 등 여러 자연어 이해와 생성 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다.

트랜스포머 아키텍처는 고유한 인코더-디코더 구조를 바탕으로 하며, 인코더는 입력 텍스트를 임베딩(embedding)하여 그 정보를 압축하고, 디코더는 이 정보를 바탕으로 최종 출력을 생성한다. 비콘은 이 구조의 변형으로, 주로 인코더 또는 디코더 중 하나를 선택해 사용하는 방식으로 발전되었다.

비콘의 혁신적인 학습 방식은 대량의 데이터와 병렬 처리를 활용할 수 있어, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 기억 신경망(LSTM)보다 빠른 학습 속도를 자랑한다. 따라서 비콘은 현재 자연어 처리 분야에서 널리 사용되며, 다양한 비즈니스와 연구 분야에서 그 효용성을 인정받고 있다.