하나의 토큰 ID를 3차원 임베딩 벡터로 바꾸는 방법을 알아보았습니다. 이제 4개의 입력 ID (torch.tensor([2, 3, 5, 1]))에 이를 모두 적용해 보죠.
print(embedding_layer(input_ids))
출력 결과는 4 × 3 크기의 행렬입니다.
tensor([[ 1.2753, -0.2010, -0.1606], [-0.4015, 0.9666, -1.1481], [-2.8400, -0.7849, -1.4096], [ 0.9178, 1.5810, 1.3010]], grad_fn=<EmbeddingBackward0>)