트랜스포머(Transformer)
ChatGPT와 같은 현대 AI의 핵심이 되는 신경망 아키텍처로, 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 혁신적인 성능을 달성했습니다.
트랜스포머란 무엇인가요?
트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글에서 발표한 "Attention Is All You Need" 논문에서 소개된 신경망 아키텍처입니다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리, 오직 어텐션 메커니즘만을 사용해 텍스트를 처리합니다.
가장 큰 특징은 '셀프 어텐션(Self-Attention)' 구조입니다. 문장 속 각 단어가 다른 모든 단어들과 직접 연결되어, 문맥상 중요한 관계를 파악할 수 있습니다. 마치 책을 읽을 때 앞뒤 문맥을 동시에 고려하는 것처럼, 전체 문장을 한 번에 이해하는 방식입니다.
왜 혁신적인가요?
기존 RNN은 단어를 순서대로 하나씩 처리했기 때문에 속도가 느리고, 긴 문장에서는 앞부분 정보를 잊어버리는 문제가 있었습니다. 반면 트랜스포머는 모든 단어를 병렬로 처리하여 학습 속도가 훨씬 빠르고, 장거리 의존성도 잘 포착합니다.
예를 들어 "그는 공원에서 산책하다가 오래된 친구를 만났다"라는 문장에서, '그는'과 '만났다'가 멀리 떨어져 있어도 트랜스포머는 이들의 관계를 정확히 파악할 수 있습니다.
현재 어디에 사용되나요?
트랜스포머는 현재 거의 모든 대화형 AI의 기반이 되었습니다. GPT 시리즈, BERT, T5 등 주요 언어 모델들이 모두 트랜스포머 구조를 사용합니다. 번역, 요약, 질의응답은 물론 최근에는 이미지 생성, 음성 인식 등 다양한 분야로 확장되고 있어 AI 발전의 핵심 동력이 되고 있습니다.