Transformer 모델의 이해

최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나는 바로 Transformer 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP)에서 놀라운 성과를 내며, 번역, 텍스트 생성, 요약 등 다양한 작업에서 그 기반이 되고 있습니다. 그리고 우리에게 익숙한 OpenAI의 ChatGPT의 'T'가 바로 'Transformer'을 의미합니다. 이번 글에서는 Transformer 모델의 기본 원리와 작동 방식을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.

Transformer 모델이란?

Transformer는 2017년 구글 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 소개된 모델로, 기존의 RNN(순환 신경망)이나 LSTM(장단기 메모리) 모델과 달리 순차적 처리 없이도 문장을 이해할 수 있는 구조입니다. 이 모델은 특히 'Attention 메커니즘'을 중심으로 동작하여, 문장 내의 모든 단어 간 관계를 한 번에 분석하는 능력을 갖추고 있습니다.

왜 Transformer인가?
기존의 RNN이나 LSTM 모델은 입력된 데이터를 순차적으로 처리합니다. 예를 들어, 문장을 처음부터 끝까지 읽어나가며 이해하는 방식이죠. 하지만 이 방식은 문장이 길어질수록 처리 속도가 느려지고, 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 이해하는 데 한계가 있습니다. Transformer는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이 모델은 순차 처리를 하지 않고 모든 단어를 동시에 처리할 수 있어 속도가 빠르고, 멀리 떨어진 단어들 간의 관계도 잘 이해합니다.

 

Transformer의 기본 구성 요소
Transformer 모델은 크게 Encoder와 Decoder로 구성됩니다. Encodcer는 입력 문장을 이해하는 부분이고, Decoder는 이 이해를 바탕으로 원하는 출력을 생성하는 부분입니다. 간단히 말해, Encoder는 문장을 '읽고', Decoder는 그 내용을 '표현'하는 역할을 합니다.

1. Encoder: 입력된 단어를 처리하고 의미를 이해합니다. 각 단어는 '임베딩' 과정을 거쳐 벡터 형태로 변환됩니다. 이후 이 벡터들은 'Self-Attention'과 'Feed-Forward Neural Network(FFNN)'를 거쳐 더욱 의미 있는 형태로 변환됩니다.
2. Decoder: Encoder에서 얻은 정보를 바탕으로 출력을 생성합니다. 이 과정에서는 Encoder에서 넘어온 정보와 Decoder 자체의 'Self-Attention'을 결합하여 최종 출력을 만듭니다.

Attention 메커니즘의 역할
Transformer의 핵심은 'Attention 메커니즘'입니다. Attention은 문장 내에서 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 연관되어 있는지를 파악하는 과정입니다. 예를 들어, "The cat sat on the mat."이라는 문장에서 "cat"과 "sat"의 연관성이 크다는 것을 알아채는 것이죠.
Attention의 작동 방식은 다음과 같습니다:

• Query, Key, Value: 모든 단어는 Query, Key, Value 세 가지 벡터로 변환됩니다. Query는 검색 질의처럼 어떤 정보가 필요한지를 나타내고, Key는 각 단어의 특징, Value는 해당 단어의 실제 정보를 담고 있습니다.
• 가중치 계산: Query와 Key 간의 유사도를 계산해 각 단어의 중요도를 판단합니다. 이를 통해 어떤 단어가 중요한지, 그리고 그 중요도에 따라 얼마나 집중해야 하는지를 결정합니다.
  출력 생성: 중요한 단어일수록 더 큰 가중치를 부여하여 Value들을 조합하고 최종적으로 Attention 결과를 생성합니다.

Self-Attention과 Multi-Head Attention
Self-Attention은 문장 내에서 각 단어가 다른 모든 단어와 어떻게 연관되어 있는지를 이해합니다. 예를 들어, 문장의 처음과 끝에 있는 단어도 서로 연관될 수 있음을 파악하는 것입니다.
Transformer는 이 Self-Attention을 한 번만 사용하는 것이 아니라 여러 번 사용하여 다양한 관점에서 데이터를 분석합니다. 이를 'Multi-Head Attention'이라고 하며, 각 Head는 서로 다른 방식으로 단어 간의 관계를 이해하여 더 풍부한 표현을 가능하게 합니다.

 

Position Encoding
Transformer는 단어의 순서를 명시적으로 학습하지 않기 때문에, 순서 정보를 별도로 제공해야 합니다. 이를 위해 'Position Encoding'이라는 방법을 사용합니다. 각 단어의 위치 정보를 벡터에 추가하여 단어가 문장 내에서 어디에 위치하는지를 학습하게 합니다.

Transformer의 응용과 미래
Transformer 모델은 번역, 챗봇, 텍스트 생성, 음성 인식 등 다양한 NLP 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 특히, ChatGPT, GPT-3, BERT 등 큰 족적을 남겼던 언어 모델들은 모두 Transformer 구조를 기반으로 하고 있습니다. 이 모델들은 인간 수준의 자연어 이해와 생성 능력을 목표로 지속적으로 발전하고 있습니다.

Transformer 모델은 기존의 NLP 모델들이 가지고 있던 한계를 극복한 혁신적인 모델입니다. Attention 메커니즘을 통해 문장 내 단어 간의 관계를 효과적으로 이해하며, 순차 처리의 제한에서 벗어나 더욱 빠르고 정확한 분석이 가능합니다. 앞으로도 Transformer 기반의 다양한 AI 응용 프로그램들이 우리의 일상에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
이 글을 통해 Transformer 모델의 기본 원리와 작동 방식을 이해하는 데 도움이 되길 바랍니다.