트랜스포머
트랜스포머
개요
트랜스포머(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서안된 딥러닝 기반의 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리 전혀 다른 접근 방식을 취하며, 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)에만 의존하여 입력과 출력 시퀀스 간의 관계를 모델링합니다. 이 혁신적인 설계는 자연어 처리(NLP) 분야에서 기존의 한계를 극복하고, 병렬 처리를 가능하게 하여 학습 속도와 성능 모두에서 획기적인 개선을 이끌어냈습니다.
트랜스포머는 이후 BERT, GPT, T5, RoBERTa 등 대부분의 최신 언어 모델의 핵심 구조로 채택되며, 딥러닝 기반 NLP의 표준 아키텍처로 자리 잡았습니다. 현재는 텍스트 외에도 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 모달리티에까지 확장되어 사용되고 있습니다.
구조 및 작동 원리
트랜스포머는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된 양방향 구조를 가지며, 각각은 여러 개의 동일한 레이어(또는 블록)로 이루어져 있습니다.
1. 인코더 (Encoder)
인코더는 입력 시퀀스(예: 문장)를 고차원의 의미 표현으로 변환합니다. 각 인코더 레이어는 다음 두 개의 주요 서브 레이어로 구성됩니다:
- 멀티 헤드 셀프 어텐션(Multi-Head Self-Attention)
- 피드포워드 신경망(Position-wise Feed-Forward Network)
각 서브 레이어 이후에는 레지듀얼 커넥션(Residual Connection)과 레이어 정규화(Layer Normalization)가 적용되어 학습 안정성을 높입니다.
셀프 어텐션 (Self-Attention)
입력 토큰들 사이의 상대적 중요도를 계산하는 메커니즘입니다. 각 토큰은 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 벡터로 변환되며, 다음 식으로 어텐션 점수를 계산합니다:
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V
여기서 d_k는 키 벡터의 차원입니다. 이 과정을 통해 모델은 문장 내 단어 간의 의존 관계를 장거리에 걸쳐 효과적으로 포착할 수 있습니다.
멀티 헤드 어텐션 (Multi-Head Attention)
단일 어텐션 대신, 여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 사용하여 다양한 표현 공간에서 정보를 추출합니다. 각 헤드는 서로 다른 선형 변환을 거친 후, 결과를 결합하여 더 풍부한 표현을 생성합니다.
2. 디코더 (Decoder)
디코더는 인코더의 출력을 기반으로 출력 시퀀스(예: 번역된 문장)를 생성합니다. 디코더 레이어는 세 개의 서브 레이어를 포함합니다:
- 마스크된 멀티 헤드 셀프 어텐션: 현재 위치 이후의 토큰을 참조하지 못하도록 마스킹하여, 순차적 생성을 보장합니다.
- 멀티 헤드 인코더-디코더 어텐션: 인코더의 출력에 어텐션을 적용합니다.
- 피드포워드 신경망
디코더도 인코더와 마찬가지로 레지듀얼 커넥션과 레이어 정규화를 사용합니다.
위치 인코딩 (Positional Encoding)
트랜스포머는 RNN과 달리 순차적 처리를 하지 않기 때문에, 토큰의 순서 정보를 명시적으로 제공해야 합니다. 이를 위해 위치 인코딩(Positional Encoding)이 입력 임베딩에 더해집니다. 이 인코딩은 사인과 코사인 함수를 사용하여 각 위치에 고유한 패턴을 부여하며, 모델이 토큰의 상대적 또는 절대적 위치를 이해할 수 있게 합니다.
예시:
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^{2i/d_model}) \\
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^{2i/d_model})
여기서 pos는 위치, i는 차원 인덱스, d_model은 임베딩 차원입니다.
장점 및 영향
- 병렬화 가능: RNN은 시퀀스를 순차적으로 처리하지만, 트랜스포머는 모든 토큰을 동시에 처리할 수 있어 학습 속도가 훨씬 빠릅니다.
- 장거리 의존성 포착: 어텐션 메커니즘은 문장 내 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 직접 연결할 수 있습니다.
- 확장성: 모델 크기(파라미터 수), 데이터 양, 계산 자원에 따라 성능이 지속적으로 향상되는 스케일링 법칙을 따릅니다.
이 구조는 이후 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 이끄는 기반 기술이 되었으며, OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 BERT, Meta의 Llama 등 대부분의 주요 모델이 트랜스포머를 기반으로 하고 있습니다.
관련 모델 및 변형
| 모델 | 설명 |
|---|---|
| BERT | 양방향 트랜스포머 인코더 기반. 문장의 전체 맥락을 동시에 이해하는 데 적합. |
| GPT | 트랜스포머 디코더 기반. 오토리그레시브 방식으로 다음 단어를 예측. |
| T5 | 인코더-디코더 구조를 그대로 활용하여 텍스트 생성, 요약, 번역 등 다양한 작업에 적용. |
| Vision Transformer (ViT) | 이미지를 패치로 나누고 트랜스포머에 입력하여 이미지 분류에 성공. |
참고 자료
- Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- Hugging Face Transformers 문서: https://huggingface.co/docs/transformers
- Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning 강의 자료.
트랜스포머는 딥러닝 역사에서 가장 영향력 있는 아키텍처 중 하나로, 인공지능의 발전을 가속화하는 핵심 기술로 평가받고 있습니다.
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