트랜스포머 블록 편집하기 (부분)

==블록의 역할 및 중요성==
*트랜스포머 아키텍처는 여러 개의 동일한 블록을 층(layer) 단위로 쌓아서 구성된다. 각 블록을 통과할수록 입력 표현은 점점 더 높은 수준의 맥락 정보를 포함하게 된다.
*자기주의 연산을 통해 시퀀스 내 모든 위치 간의 상호작용이 가능하므로, 멀리 떨어진 토큰 간의 의존 관계를 잘 포착할 수 있다.
*잔차 연결과 정규화 구조 덕분에 깊은 네트워크에서도 안정적으로 학습할 수 있다.
*피드포워드 네트워크는 각 위치별로 비선형 변환을 담당하며, attention이 포착한 관계 정보를 토대로 특징 변환을 수행한다.