트랜스포머 모델의 이해 및 핵심구조

트랜스포머(Transformer)는 현대 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 분야에서 획기적인 모델로서 현재 인공지능 분야의 혁신을 이끌고 있는 언어모델로 자리 잡았습니다. 2017년 구글 브레인 팀의 논문 “Attention is All You Need”에서 처음 소개된 이래, 트랜스포머는 NLP의 많은 영역에서 필수적인 모델로 자리매김했습니다. 이번 글에서는 Transformer의 개발 과정과 그 역사에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

트랜스포머(Transformer) 이전의 NLP 모델

Transformer가 등장하기 전에, 자연어 처리 분야는 주로 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 의존했습니다. 이들 모델은 sequential data를 처리하는 데 강점을 지니고 있었지만, 몇 가지 주요한 한계를 가지고 있었습니다.

RNN과 LSTM의 한계

  • 순차 처리의 비효율성

RNN과 LSTM은 순차적으로 데이터를 처리해야 하므로 병렬 처리가 어렵습니다.

  • 장기 의존성 문제

긴 시퀀스를 처리할 때, 중요한 정보가 앞부분에 위치한 경우 이를 잊어버릴 가능성이 있습니다.

  • 기울기 소실 문제

역전파 과정에서 기울기 소실 문제가 발생할 수 있어, 모델 학습이 어려워집니다.

AI기술의 발전 역사에 대해서 알아보기

트랜스포머의 탄생

이러한 문제를 해결하기 위해, 구글 브레인 팀은 2017년 트랜스포머 모델을 제안했습니다. 트랜스포머는 Attention Mechanism을 기반으로 하여, 병렬 처리가 가능하고 긴 시퀀스에서도 효율적으로 작동할 수 있는 모델입니다.

“Attention is All You Need” 논문

2017년 6월, Vaswani et al.은 논문 “Attention is All You Need”를 통해 Transformer 모델을 소개했습니다. 이 논문은 다음과 같은 혁신적인 아이디어를 제안했습니다:

  • Self-Attention Mechanism

시퀀스의 모든 위치가 서로를 참고하여 중요도를 계산하는 방식입니다. 각 단어의 중요도를 계산하여 정보를 효율적으로 처리하는 방식인데, 어텐션 메커니즘은 다음과 같은 과정을 거칩니다.

1. 쿼리(Query), 키(key), 밸류(value) 생성

입력 벡터를 세 개의 행렬로 변환합니다.

2. 스케일드 닷 프로덕트 어텐션(Scaled Dot-Product Attention)

쿼리와 키의 닷 프로덕트를 계산하고, 이를 키워 차원 수의 제곱근으로 나눕니다.

3. 어텐션 가중치 계산

소프트맥스를 적용하여 어텐션 가중치를 계산합니다.

4. 어텐션 출력 생성

어텐션 가중치와 밸류를 곱하여 최종 출력을 생성합니다.

  • 병렬 처리의 가능성

RNN과 달리, 모든 위치의 벡터를 동시에 처리할 수 있어 병렬 처리가 가능합니다.

  • 더 간단한 구조

RNN이나 LSTM보다 구조가 단순하여 구현과 확장이 용이합니다.

트랜스포머의 구조

Transformer는 인코더-디코더 구조로 구성되어 있습니다. 이 구조는 기계 번역과 같은 작업에서 주로 사용됩니다. 인코더는 입력 문장을 처리하고, 디코더는 이를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다. 트랜스포머의 핵심은 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)으로, 이는 입력 시퀀스에서 모든 부분을 동시에 처리하여 각 부분의 중요도를 계산하는 방식을 의미합니다.

인코더

인코더는 여러 개의 동일한 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 피드 포워드 네트워크(Feed-Forward Network)로 이루어져 있습니다.

멀티헤드 어텐션은 입력 시퀀스의 각 단어에 대해 다른 단어들이 얼마나 중요한지 계산합니다. 이를 위해 여러 개의 어텐션 헤드를 사용하여 서로 다른 부분의 정보에 집중합니다.

피드 포워드 네트워크는 어텐션의 출력을 처리하는 단순한 신경망 층입니다. 각 위치의 벡터는 독립적으로 처리됩니다.

디코더

디코더 역시 여러 개의 동일한 레이어로 구성되며, 인코더와 유사한 구조를 가지고 있습니다. 주요 차이점은 디코더가 두 가지 멀티헤드 어텐션 레이어를 갖는다는 것입니다. 하나는 입력 시퀀스에 대한 어텐션이고, 다른 하나는 인코더의 출력을 참고하는 어텐션입니다.

디코더의 첫 번째 멀티헤드 어텐션 레이어인 마스크드 멀티 헤드 어텐션(Masked Multi-Head Attention)은 마스킹을 적용하여 현재 단어 이후의 단어를 보지 못하게 합니다. 이는 모델이 예측할 때 미래 정보를 사용할 수 없도록 합니다.

인코더-디코더 어텐션(Encoder-Decoder Attention)은, 디코더가 인코더의 출력을 참고하여 출력을 생성할 수 있게 합니다. 이는 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 간의 상관 관계를 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.

피드 포워드 네트워크(Feed-Froward Network)는 인코더와 디코더의 각 레이어 내에서 사용됩니다. 두 개의 완전 연결(Dense) 레이어로 구성되어 있으며, 입력 벡터를 독립적으로 처리한다는 특징이 있습니다.

트랜스포머의 발전과 응용

트랜스포머 모델은 발표된 이후, NLP와 AI의 여러 분야에서 빠르게 발전하고 응용되었습니다.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

2018년, 구글은 BERT 모델을 발표했습니다. BERT는 트랜스포머의 인코더 구조를 기반으로 한 모델로, 문맥을 양방향으로 이해할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. BERT는 다양한 NLP 태스크에서 최고 성능을 기록하며, 트랜스포머의 응용 가능성을 크게 확장시켰습니다.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

2018년, 오픈AI는 GPT 모델을 발표했습니다. GPT는 트랜스포머의 디코더 구조를 기반으로 한 언어 모델로, 자연어 생성(task)에 강점을 지니고 있습니다. 이후 GPT-2, GPT-3 등의 발전된 모델이 출시되며, AI의 창의적이고 유창한 텍스트 생성 능력을 보여주었습니다.

기타

트랜스포머 모델은 기계 번역, 텍스트 요약, 감정 분석, 질의응답 시스템 등 다양한 NLP 태스크에 적용되고 있습니다. 또한, 이미지 처리와 시퀀스 데이터 분석 등 NLP를 넘어선 분야에서도 트랜스포머의 잠재력이 입증되고 있습니다.

트랜스포머의 이해 및 핵심구조

트랜스포머는 NLP와 AI 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 병렬 처리가 가능한 구조와 강력한 어텐션(attention) 메커니즘 덕분에 높은 성능과 효율성을 자랑하며, 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

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