Transformer란?

이 글은 AI가 작성했습니다.

개요

Transformer는 자연어 처리를 위해 제안된 딥러닝 아키텍처입니다. 순차 모델인 RNN과 LSTM의 한계를 개선하기 위해 제안되었으며, 현재 대규모 언어 모델과 생성형 모델의 기본 구조로 사용됩니다.

2017년 Google이 발표한 논문 Attention Is All You Need에서 처음 제안되었으며, 이후 다수의 언어 모델 아키텍처에 적용되었습니다.

Transformer가 등장한 배경

기존 시퀀스 모델은 순차 처리 구조로 인해 병렬 연산이 어렵습니다. 긴 시퀀스 처리 시 장기 의존성 문제가 발생하며, 학습 속도와 확장성에도 제약이 있습니다.

Transformer는 Attention 메커니즘을 기반으로 시퀀스를 처리하여 이러한 구조적 한계를 개선합니다.

Transformer의 핵심 아이디어

Transformer는 시퀀스 모델링을 Attention 연산으로 수행합니다. 입력 토큰 전체를 동시에 처리하며, 토큰 간 관계를 가중치로 학습합니다.

Transformer 전체 구조

Transformer는 Encoder와 Decoder 두 개의 블록으로 구성됩니다. 모델 목적에 따라 Encoder만 사용하거나 Decoder만 사용하는 구조로 변형됩니다.

주요 구성 요소

Token Embedding

입력 토큰을 고정 차원의 벡터로 변환합니다. 각 토큰의 의미를 벡터 공간에 표현합니다.

Positional Encoding

Transformer는 구조적으로 토큰 순서 정보를 포함하지 않습니다. 이를 보완하기 위해 위치 정보를 벡터에 추가합니다.

대표적인 방식으로는 사인 함수 기반 인코딩과 학습 가능한 임베딩 방식이 있습니다.

Self-Attention

각 토큰이 입력 시퀀스 내 다른 모든 토큰을 참조하여 문맥적 중요도를 계산합니다. Query, Key, Value 벡터를 사용하여 토큰 간 관계를 산출합니다.

Multi-Head Attention

Attention 연산을 여러 개의 헤드로 병렬 수행합니다. 이를 통해 다양한 관계를 동시에 학습합니다.

Feed Forward Network

Attention 결과를 비선형 변환합니다. 각 토큰에 대해 동일한 구조의 네트워크가 독립적으로 적용됩니다.

Residual Connection과 Layer Normalization

잔차 연결과 정규화를 통해 학습 안정성을 확보합니다. 그래디언트 소실을 완화하고 수렴 속도를 개선합니다.

Encoder와 Decoder 구조

Encoder

Self-Attention과 Feed Forward Network로 구성됩니다. 입력 시퀀스의 문맥 표현을 생성합니다.

Decoder

Masked Self-Attention, Encoder-Decoder Attention, Feed Forward Network로 구성됩니다. 다음 토큰 예측을 수행합니다.

Transformer 계열 모델 분류

Encoder 기반 모델

문장 분류, 검색, 이해 작업에 활용됩니다.

Decoder 기반 모델

텍스트 생성과 대규모 언어 모델에 활용됩니다.

Encoder-Decoder 기반 모델

번역과 요약 작업에 활용됩니다.

Transformer의 장점

병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 빠릅니다. 장기 의존성 문제를 구조적으로 개선합니다. 모델 확장에 유리합니다.

Transformer의 한계

Attention 연산 비용은 입력 길이에 대해 제곱으로 증가합니다. 긴 시퀀스 처리 시 메모리 사용량이 급증합니다.

이를 개선하기 위한 다양한 Attention 변형 구조가 제안되었습니다.

실무 관점 정리

현대의 다수 인공지능 모델은 Transformer 구조를 기반으로 합니다. 딥러닝 프레임워크와 결합되어 실무 적용이 용이합니다.

정리

Transformer는 Attention 중심 구조를 기반으로 한 범용 시퀀스 모델입니다. 현재 딥러닝 모델 설계의 표준 구조로 사용됩니다.