트랜스포머 아키텍처

작성자

익명

작성일

2025.10.06

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트랜스포머 아처

개요

트스포머(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머는 자기 주의(Self-Attention) 메커니즘을 중심으로 하여 입력 시퀀스 전체를 병렬적으로 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 이는 처리 속도의 비약적인 향상과 더불어 장거리 의존성(long-range dependencies) 문제를 효과적으로 해결할 수 있게 해주었습니다.

트랜스포머는 이후 BERT, GPT, T5 등 주요 언어 모델의 기반 아키텍처로 채택되며 현대 인공지능 언어 모델의 핵심이 되었습니다.

구조와 작동 원리

트랜스포머는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 따릅니다. 이 구조는 기계 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 과제에 최적화되어 있습니다.

1. 인코더(Encoder)

인코더는 입력 문장을 여러 층(Layer)의 인코더 블록(Encoder Block)을 통해 처리합니다. 각 인코더 블록은 다음과 같은 두 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:

자기 주의층(Self-Attention Layer)
피드포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network)

입력 토큰들은 임베딩(Embedding)을 거쳐 위치 정보를 포함한 위치 인코딩(Positional Encoding)과 결합된 후, 자기 주의 메커니즘을 통해 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 어떤 관계를 맺고 있는지를 분석합니다.

2. 디코더(Decoder)

디코더는 목표 시퀀스를 생성하는 역할을 합니다. 디코더 블록은 인코더와 유사한 구조를 가지지만, 세 가지 주요 레이어를 포함합니다:

마스크된 자기 주의층(Masked Self-Attention Layer)
→ 디코딩 과정에서 미래의 단어를 보지 못하도록 마스킹하여 순차적 생성을 보장합니다.
인코더-디코더 주의층(Encoder-Decoder Attention Layer)
→ 인코더의 출력을 참조하여 관련 정보를 집중합니다.
피드포워드 신경망

디코더는 인코더가 처리한 문맥 정보를 활용해 번역 결과나 응답 문장을 생성합니다.

핵심 기술: 자기 주의(Self-Attention)

자기 주의 메커니즘은 트랜스포머의 핵심입니다. 이는 입력 시퀀스 내 각 단어가 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 계산하여 가중치를 부여합니다.

자기 주의의 수학적 표현

각 입력 토큰은 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 벡터로 변환됩니다. 이들 벡터는 아래와 같은 방식으로 어텐션 점수를 계산합니다:

[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ]

여기서: - ( Q ): 쿼리 벡터 - ( K ): 키 벡터 - ( V ): 값 벡터 - ( d_k ): 키 벡터의 차원 (스케일링을 위해 사용)

이 과정을 통해 모델은 문장 내에서 중요한 단어 조합을 파악하고, 의미적 맥락을 효과적으로 반영할 수 있습니다.

멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)

트랜스포머는 단일 어텐션 대신 멀티헤드 어텐션을 사용합니다. 이는 여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 운영하여, 다양한 서브공간에서의 주의 패턴을 학습할 수 있게 해줍니다. 각 헤드는 서로 다른 표현 하위공간에서 정보를 추출하며, 최종적으로 이들을 결합하여 더 풍부한 표현을 생성합니다.

예를 들어, 한 헤드는 문법적 관계에 집중하고, 다른 헤드는 의미적 관계에 집중할 수 있습니다.

위치 인코딩(Positional Encoding)

RNN 계열 모델이 순차적 처리를 통해 위치 정보를 암묵적으로 학습하는 반면, 트랜스포머는 병렬 처리로 인해 단어의 순서 정보를 명시적으로 제공해야 합니다. 이를 위해 사인과 코사인 함수를 사용한 위치 인코딩이 입력 임베딩에 더해집니다.

[ PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right), \quad PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) ]

이 인코딩은 모델이 단어의 상대적 또는 절대적 위치를 이해할 수 있도록 돕습니다.

장점과 영향

병렬 처리 가능: RNN과 달리 순차적 처리가 필요 없어 학습 속도가 빠름
장거리 의존성 처리 우수: 문장의 앞부분과 뒷부분 간의 관계를 효과적으로 포착
확장성 뛰어남: 수천 개의 토큰을 처리할 수 있으며, 대규모 데이터 학습에 적합
다양한 파생 모델 생성: BERT(양방향 인코더), GPT(디코더 중심), T5(인코더-디코더) 등이 트랜스포머 기반

모델	구조	주요 용도
BERT	인코더만 사용	문장 분류, 질의응답
GPT 시리즈	디코더 중심	텍스트 생성, 대화
T5	인코더-디코더 전체	텍스트 요약, 번역
ViT (Vision Transformer)	이미지 패치에 적용	컴퓨터 비전

참고 자료

Vaswani, A. et al. (2017). "Attention is All You Need". Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
arXiv 링크
Hugging Face Transformers 문서: https://huggingface.co/docs/transformers

트랜스포머 아키텍처는 자연어처리의 패러다임을 완전히 바꾸었으며, 현재까지도 인공지능 언어 모델의 핵심 기반이 되고 있습니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# 트랜스포머 아처

## 개요

**트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머는 **자기 주의**(Self-Attention) 메커니즘을 중심으로 하여 입력 시퀀스 전체를 병렬적으로 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 이는 처리 속도의 비약적인 향상과 더불어 장거리 의존성(long-range dependencies) 문제를 효과적으로 해결할 수 있게 해주었습니다.

트랜스포머는 이후 BERT, GPT, T5 등 주요 언어 모델의 기반 아키텍처로 채택되며 현대 인공지능 언어 모델의 핵심이 되었습니다.

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## 구조와 작동 원리

트랜스포머는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된 **인코더-디코더**(Encoder-Decoder) 구조를 따릅니다. 이 구조는 기계 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 과제에 최적화되어 있습니다.

### 1. 인코더(Encoder)

인코더는 입력 문장을 여러 층(Layer)의 **인코더 블록**(Encoder Block)을 통해 처리합니다. 각 인코더 블록은 다음과 같은 두 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:

- **자기 주의층**(Self-Attention Layer)
- **피드포워드 신경망**(Feed-Forward Neural Network)

입력 토큰들은 임베딩(Embedding)을 거쳐 위치 정보를 포함한 위치 인코딩(Positional Encoding)과 결합된 후, 자기 주의 메커니즘을 통해 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 어떤 관계를 맺고 있는지를 분석합니다.

### 2. 디코더(Decoder)

디코더는 목표 시퀀스를 생성하는 역할을 합니다. 디코더 블록은 인코더와 유사한 구조를 가지지만, 세 가지 주요 레이어를 포함합니다:

- **마스크된 자기 주의층**(Masked Self-Attention Layer)  
  → 디코딩 과정에서 미래의 단어를 보지 못하도록 마스킹하여 순차적 생성을 보장합니다.
- **인코더-디코더 주의층**(Encoder-Decoder Attention Layer)  
  → 인코더의 출력을 참조하여 관련 정보를 집중합니다.
- **피드포워드 신경망**

디코더는 인코더가 처리한 문맥 정보를 활용해 번역 결과나 응답 문장을 생성합니다.

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## 핵심 기술: 자기 주의(Self-Attention)

자기 주의 메커니즘은 트랜스포머의 핵심입니다. 이는 입력 시퀀스 내 각 단어가 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 계산하여 가중치를 부여합니다.

### 자기 주의의 수학적 표현

각 입력 토큰은 **쿼리**(Query), **키**(Key), **값**(Value) 벡터로 변환됩니다. 이들 벡터는 아래와 같은 방식으로 어텐션 점수를 계산합니다:

\[
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
\]

여기서:
- \( Q \): 쿼리 벡터
- \( K \): 키 벡터
- \( V \): 값 벡터
- \( d_k \): 키 벡터의 차원 (스케일링을 위해 사용)

이 과정을 통해 모델은 문장 내에서 중요한 단어 조합을 파악하고, 의미적 맥락을 효과적으로 반영할 수 있습니다.

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## 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)

트랜스포머는 단일 어텐션 대신 **멀티헤드 어텐션**을 사용합니다. 이는 여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 운영하여, 다양한 서브공간에서의 주의 패턴을 학습할 수 있게 해줍니다. 각 헤드는 서로 다른 표현 하위공간에서 정보를 추출하며, 최종적으로 이들을 결합하여 더 풍부한 표현을 생성합니다.

예를 들어, 한 헤드는 문법적 관계에 집중하고, 다른 헤드는 의미적 관계에 집중할 수 있습니다.

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## 위치 인코딩(Positional Encoding)

RNN 계열 모델이 순차적 처리를 통해 위치 정보를 암묵적으로 학습하는 반면, 트랜스포머는 병렬 처리로 인해 단어의 순서 정보를 명시적으로 제공해야 합니다. 이를 위해 **사인과 코사인 함수**를 사용한 위치 인코딩이 입력 임베딩에 더해집니다.

\[
PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right), \quad PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right)
\]

이 인코딩은 모델이 단어의 상대적 또는 절대적 위치를 이해할 수 있도록 돕습니다.

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## 장점과 영향

- **병렬 처리 가능**: RNN과 달리 순차적 처리가 필요 없어 학습 속도가 빠름
- **장거리 의존성 처리 우수**: 문장의 앞부분과 뒷부분 간의 관계를 효과적으로 포착
- **확장성 뛰어남**: 수천 개의 토큰을 처리할 수 있으며, 대규모 데이터 학습에 적합
- **다양한 파생 모델 생성**: BERT(양방향 인코더), GPT(디코더 중심), T5(인코더-디코더) 등이 트랜스포머 기반

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## 관련 모델

| 모델 | 구조 | 주요 용도 |
|------|------|----------|
| BERT | 인코더만 사용 | 문장 분류, 질의응답 |
| GPT 시리즈 | 디코더 중심 | 텍스트 생성, 대화 |
| T5 | 인코더-디코더 전체 | 텍스트 요약, 번역 |
| ViT (Vision Transformer) | 이미지 패치에 적용 | 컴퓨터 비전 |

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## 참고 자료

- Vaswani, A. et al. (2017). *"Attention is All You Need"*. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- [arXiv 링크](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
- Hugging Face Transformers 문서: [https://huggingface.co/docs/transformers](https://huggingface.co/docs/transformers)

트랜스포머 아키텍처는 자연어처리의 패러다임을 완전히 바꾸었으며, 현재까지도 인공지능 언어 모델의 핵심 기반이 되고 있습니다.

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