트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머(Transformer) 는 2017년 구글 브레인 팀이 발표한 논문 “Attention Is All You Need” 에서 처음 제안된 딥러닝 기반 아키텍처로, 자연어 처리(NLP) 와 시퀀스 모델링 분야에서 기존 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)의 한계를 획기적으로 뛰어넘은 기술입니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 도입해, 모든 위치의 토큰 간 상호 연관관계를 병렬적으로 계산함으로써 장기 의존성(Long-range dependency) 을 효율적으로 처리하고, 학습 속도와 성능을 크게 개선했습니다.
1. 트랜스포머의 핵심 개념: Attention
(1) 어텐션(Attention)
어텐션 기법은 모델이 입력 시퀀스 내의 중요 부분을 스스로 찾아내도록 돕는 방식
셀프 어텐션(Self-Attention)은 한 문장 내에서 각 단어(토큰)이 다른 단어들과의 연관도(가중치) 를 동시에 계산하여, 문맥 정보를 풍부하게 추출
(2) 인코더-디코더 구조
인코더(Encoder)
입력 시퀀스를 받아 여러 개의 셀프 어텐션 블록을 거치며, 고차원 표현 벡터를 생성
디코더(Decoder)
인코더에서 전달된 정보를 참조(인코더-디코더 어텐션)하며, 출력 시퀀스를 단계적으로 생성
2. 트랜스포머가 가져온 혁신
병렬 연산
RNN류 모델이 토큰을 순차적으로 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 동시에(병렬) 각 위치를 계산 → 대규모 데이터에서 학습 속도 대폭 향상
장기 의존성 처리
문장 길이가 길어져도, 셀프 어텐션이 단어 간 의존 관계를 효율적으로 포착
모델 확장성
레이어 수, 멀티-헤드 어텐션 수 등을 늘려 대규모 언어 모델(LLM) 구현 → GPT, BERT, T5 등 탄생
3. 대표 트랜스포머 기반 모델
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
구글이 제안한 모델로, 양방향 문맥 이해를 통해 질의응답, 문장 분류, NER 등에서 혁신적 성능 달성
GPT 시리즈 (Generative Pre-trained Transformer)
오픈AI가 제안한 생성(Generation) 특화 모델로, 최근 ChatGPT, GPT-4 등이 폭발적 관심
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
구글이 발표, 모든 NLP 작업을 “텍스트 입력→텍스트 출력” 형태로 통합 → 번역, 요약, 문장 완성 등 광범위 적용
Vision Transformer (ViT)
이미지 처리 분야에서도 CNN 없이 트랜스포머만으로 높은 성능을 보여, 멀티모달 확장성 입증
4. 왜 중요한가?
자연어 처리(NLP) 혁신
번역, 요약, 질의응답(QA), 감성 분석 등 전 영역에서 기존 모델 대비 탁월한 성능
대규모 데이터 처리
트랜스포머 구조가 GPU 병렬화와 잘 맞아 대규모 학습 가능 → 거대 언어 모델(LLM) 등장
멀티모달 확장
이미지, 음성, 영상과 결합해 시각 언어 모델, 음성 인식, 자율주행 등 다양한 분야로 확장
5. 트랜스포머의 구조적 특징
포지셔널 인코딩(Positional Encoding)
RNN처럼 순차적 구조가 없으므로, 토큰 위치 정보를 추가해 순서/문맥 인식
멀티-헤드 어텐션(Multi-Head Attention)
어텐션을 여러 개의 헤드로 나누어 병렬적으로 계산, 다양한 시각에서 문맥 파악
피드포워드 네트워크(Feed-Forward Network)
어텐션 블록 뒤에 위치, 비선형 변환으로 정보 재조합
레이어 정규화/잔차 연결(Residual & LayerNorm)
안정적 학습과 빠른 수렴, 깊은 모델에서 그라디언트 소실 방지
6. 트랜스포머의 미래 전망
LLM 발전 가속: GPT, PaLM, Llama 등, 트랜스포머 기반 초대형 모델로 인해 생성형 AI 붐 지속
멀티모달 모델: 텍스트+이미지+음성 등 서로 다른 데이터 결합, 종합적 이해와 생성 가능
효율화 기법: 모델이 방대해질수록 메모리·연산량 증가 → 지식 증류, 스파스 어텐션 등 경량화·최적화 기법 등장
산업 전반 적용: 챗봇, 검색, 자동 번역, 요약, 추천 시스템, 자율주행 등 다양한 산업에 트랜스포머 기술 확장
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). “Attention Is All You Need.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Radford, A., et al. (2018/2019). “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.” OpenAI. & “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.”
Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165. (GPT-3)
Dosovitskiy, A., et al. (2020). “An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.” (Vision Transformer)
트랜스포머(Transformer)란?
트랜스포머(Transformer) 는 2017년 구글 브레인 팀이 발표한 논문 “Attention Is All You Need” 에서 처음 제안된 딥러닝 기반 아키텍처로, 자연어 처리(NLP) 와 시퀀스 모델링 분야에서 기존 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)의 한계를 획기적으로 뛰어넘은 기술입니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 도입해, 모든 위치의 토큰 간 상호 연관관계를 병렬적으로 계산함으로써 장기 의존성(Long-range dependency) 을 효율적으로 처리하고, 학습 속도와 성능을 크게 개선했습니다.
1. 트랜스포머의 핵심 개념: Attention
(1) 어텐션(Attention)
어텐션 기법은 모델이 입력 시퀀스 내의 중요 부분을 스스로 찾아내도록 돕는 방식
셀프 어텐션(Self-Attention)은 한 문장 내에서 각 단어(토큰)이 다른 단어들과의 연관도(가중치) 를 동시에 계산하여, 문맥 정보를 풍부하게 추출
(2) 인코더-디코더 구조
인코더(Encoder)
입력 시퀀스를 받아 여러 개의 셀프 어텐션 블록을 거치며, 고차원 표현 벡터를 생성
디코더(Decoder)
인코더에서 전달된 정보를 참조(인코더-디코더 어텐션)하며, 출력 시퀀스를 단계적으로 생성
2. 트랜스포머가 가져온 혁신
병렬 연산
RNN류 모델이 토큰을 순차적으로 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 동시에(병렬) 각 위치를 계산 → 대규모 데이터에서 학습 속도 대폭 향상
장기 의존성 처리
문장 길이가 길어져도, 셀프 어텐션이 단어 간 의존 관계를 효율적으로 포착
모델 확장성
레이어 수, 멀티-헤드 어텐션 수 등을 늘려 대규모 언어 모델(LLM) 구현 → GPT, BERT, T5 등 탄생
3. 대표 트랜스포머 기반 모델
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
구글이 제안한 모델로, 양방향 문맥 이해를 통해 질의응답, 문장 분류, NER 등에서 혁신적 성능 달성
GPT 시리즈 (Generative Pre-trained Transformer)
오픈AI가 제안한 생성(Generation) 특화 모델로, 최근 ChatGPT, GPT-4 등이 폭발적 관심
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
구글이 발표, 모든 NLP 작업을 “텍스트 입력→텍스트 출력” 형태로 통합 → 번역, 요약, 문장 완성 등 광범위 적용
Vision Transformer (ViT)
이미지 처리 분야에서도 CNN 없이 트랜스포머만으로 높은 성능을 보여, 멀티모달 확장성 입증
4. 왜 중요한가?
자연어 처리(NLP) 혁신
번역, 요약, 질의응답(QA), 감성 분석 등 전 영역에서 기존 모델 대비 탁월한 성능
대규모 데이터 처리
트랜스포머 구조가 GPU 병렬화와 잘 맞아 대규모 학습 가능 → 거대 언어 모델(LLM) 등장
멀티모달 확장
이미지, 음성, 영상과 결합해 시각 언어 모델, 음성 인식, 자율주행 등 다양한 분야로 확장
5. 트랜스포머의 구조적 특징
포지셔널 인코딩(Positional Encoding)
RNN처럼 순차적 구조가 없으므로, 토큰 위치 정보를 추가해 순서/문맥 인식
멀티-헤드 어텐션(Multi-Head Attention)
어텐션을 여러 개의 헤드로 나누어 병렬적으로 계산, 다양한 시각에서 문맥 파악
피드포워드 네트워크(Feed-Forward Network)
어텐션 블록 뒤에 위치, 비선형 변환으로 정보 재조합
레이어 정규화/잔차 연결(Residual & LayerNorm)
안정적 학습과 빠른 수렴, 깊은 모델에서 그라디언트 소실 방지
6. 트랜스포머의 미래 전망
LLM 발전 가속: GPT, PaLM, Llama 등, 트랜스포머 기반 초대형 모델로 인해 생성형 AI 붐 지속
멀티모달 모델: 텍스트+이미지+음성 등 서로 다른 데이터 결합, 종합적 이해와 생성 가능
효율화 기법: 모델이 방대해질수록 메모리·연산량 증가 → 지식 증류, 스파스 어텐션 등 경량화·최적화 기법 등장
산업 전반 적용: 챗봇, 검색, 자동 번역, 요약, 추천 시스템, 자율주행 등 다양한 산업에 트랜스포머 기술 확장
함께 읽으면 좋은 아티클 😎
＃AICC ＃AI컨택센터 ＃리슨ai ＃listenai ＃트랜스포머 ＃신경망 ＃챗봇 ＃LLM ＃머신러닝 ＃RAG ＃SQL ＃컨택센터 ＃BPO＃콜센터아웃소싱
＃인공지능컨택센터
참고 자료
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). “Attention Is All You Need.” Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Radford, A., et al. (2018/2019). “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training.” OpenAI. & “Language Models are Unsupervised Multitask Learners.”
Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165. (GPT-3)
Dosovitskiy, A., et al. (2020). “An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.” (Vision Transformer)