Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상

1. Transformer란 무엇인가

Transformer란 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져온 모델이다. 2xxx년 Vaswani et al. 에 의해 최초로 제안되었으며, 이를 통해 인공 신경망의 구조가 근본적으로 변화하게 되었다. Transformer는 고전적인 순차 모델인 RNN이나 LSTM과는 다르게, 입력 데이터의 전체적인 정보를 한 번에 처리할 수 있는 구조를 가지고 있다. 이 모델은 `Attention Mechanism`이라는 개념을 중심으로 설계되었고, 이는 문맥을 이해하는 데 있어 뛰어난 성능을 발휘하도록 돕는다. Transformer의 핵심은 Self-Attention 메커니즘이다. Self-Attention은 입력 단어 각각이 다른 단어와의 관계를 평가할 수 있게 해준다. 예를 들어, `나는 사과를 좋아한다`라는 문장에서 `나는`이라는 단어가 `사과`와 어떤 관계인지 평가할 수 있다. 이렇게 각 단어 간의 관계를 학습함으로써 모델은 더 풍부한 문맥 정보를 사용할 수 있으며, 이는 번역이나 요약과 같은 작업에서 성능을 극대화한다. Transformer는 두 가지 주요 부분으로 구성된다. 인코더와 디코더로 나눌 수 있으며, 인코더는 입력 데이터를 처리하고, 디코더는 그 결과를 바탕으로 출력 데이터를 생성한다. …