트랜스포머 (Transformer)
트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문 “Attention Is All You Need”에서 제안된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처로, 언어·이미지·음성 등 다양한 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 셀프 어텐션(Self-Attention) 시스템이다. 이 구조는 문맥 전체를 동시에 고려하며, 단어 간 관계를 효율적으로 학습해 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 기술적 토대를 이루고 있다.
Ⅰ. 개념과 등장 배경
트랜스포머는 기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM이 문장을 순차적으로 처리하는 한계를 극복하기 위해 등장했다. RNN은 단어 순서에 따라 정보를 순차적으로 처리해야 했기 때문에 긴 문장이나 복잡한 문맥을 다루는 데 비효율적이었다. 반면 트랜스포머는 병렬 처리와 전체 문맥 기반의 학습을 가능하게 함으로써 언어 이해와 생성의 정확도 및 속도를 획기적으로 개선했다.
Ⅱ. 작동 원리
트랜스포머의 핵심은 어텐션(Attention) 메커니즘이며, 특히 단어가 문맥 속 다른 단어와 어떤 연관성을 가지는지를 계산하는 셀프 어텐션(Self-Attention) 구조에 있다.
- ① 인코더(Encoder) — 입력 문장을 처리하고 각 단어의 의미를 문맥적으로 인코딩한다.
- ② 디코더(Decoder) — 인코더로부터 받은 정보를 바탕으로 다음 단어를 예측하며 문장을 생성한다.
- ③ 어텐션(Attention) — 입력 내 모든 단어의 관계를 가중치로 계산하여, 문맥 전체를 고려한 정보 처리를 가능하게 한다.
이 구조 덕분에 모델은 단순히 “앞뒤 단어의 관계”를 넘어서 문장 전체의 의미적 연결을 이해하고, 문맥에 맞는 출력을 만들어낼 수 있다.
Ⅲ. 주요 구성 요소
- Self-Attention — 각 단어가 문장 내 다른 단어와 어떤 관계를 가지는지 계산.
- Multi-Head Attention — 다양한 관점에서 문맥을 해석하여 더 풍부한 표현 학습.
- Positional Encoding — 순서 정보가 사라지지 않도록 단어 위치를 수치로 인코딩.
- Feed Forward Layer — 어텐션 결과를 비선형 변환으로 정제하여 정보 추출.
- Residual Connection & Layer Normalization — 학습 안정성과 효율성 향상.
Ⅳ. 트랜스포머 기반 모델의 확장
트랜스포머 구조는 이후 다양한 응용 모델의 기반이 되었다.
- BERT — 양방향 인코더 구조를 이용한 문맥 이해 모델.
- GPT — 디코더 중심 구조로, 텍스트 생성에 최적화된 모델.
- T5 — “입력-출력 모두 텍스트” 형태로 통합한 범용 언어 모델.
현재 트랜스포머는 언어뿐 아니라 이미지 생성(디퓨전 모델), 음성 인식, 단백질 구조 예측 등 다양한 AI 분야로 확장되고 있다.
Ⅴ. 의의와 영향
트랜스포머는 “문맥 전체를 동시에 이해하는 AI”라는 새로운 접근을 제시함으로써, 현대 인공지능의 패러다임을 완전히 바꿔놓았다. 이 구조 덕분에 대규모 데이터 학습이 가능해졌고, LLM과 같은 지능형 언어 시스템이 등장할 수 있었다. 오늘날의 생성형 AI 혁신 대부분은 트랜스포머의 구조적 아이디어에서 출발했다고 평가된다.