맥락 정보를 활용하는 다른 방식의 모델 구조를 설계하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다.
주의 메커니즘(Attention Mechanism) 도입: 주의 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중하도록 모델을 설계할 수 있습니다. 이를 통해 맥락 정보를 더 잘 활용할 수 있습니다.
순환 신경망(RNN) 또는 장단기 메모리(LSTM) 적용: RNN 또는 LSTM과 같은 순환 신경망을 활용하여 이전 시간 단계의 정보를 현재 모델에 반영함으로써 맥락 정보를 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다.
트랜스포머(Transformer) 아키텍처 적용: 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 입력 시퀀스의 전체적인 맥락을 고려하는 모델을 설계할 수 있습니다. Self-attention 메커니즘을 활용하여 맥락 정보를 효과적으로 캡처할 수 있습니다.
다중 입력 모델: 다양한 입력 소스(예: 텍스트, 이미지)를 함께 고려하는 다중 입력 모델을 설계하여 다양한 맥락 정보를 종합적으로 활용할 수 있습니다.