Transformer 완벽 가이드: 구조와 원리를 쉽게 이해하기

Transformer 완벽 가이드: 구조와 원리를 쉽게 이해하기

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1. 왜 Transformer가 필요할까?

딥러닝이 자연어 처리(NLP) 분야에 본격적으로 적용되면서, 초기에는 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순환 신경망 구조가 주로 활용되었습니다.

 

이들 모델은 입력 문장을 단어 순서대로 처리하기 때문에 문맥을 반영할 수 있다는 장점이 있었지만, 동시에 몇 가지 근본적인 한계를 가지고 있었습니다.

1. 순차적 처리로 인한 속도 한계

RNN과 LSTM은 데이터를 앞에서부터 하나씩 순차적으로 처리해야 합니다. 이 때문에 GPU 병렬 연산을 제대로 활용하기 어렵고, 문장이 길어질수록 학습 속도가 크게 느려집니다.

 

2. 긴 문맥 이해의 어려움
예를 들어, “오늘은 비가 와서 우산을 챙겼다”라는 문장에서 “우산”이 “비”와 연관되어 있다는 사실은 문장 앞뒤가 멀리 떨어져 있어도 유지되어야 합니다. 하지만 RNN/LSTM은 시퀀스가 길어질수록 앞쪽 정보를 잊어버리기 쉽고, 긴 문맥을 충분히 반영하지 못합니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 구글은 2017년 “Attention Is All You Need” 논문을 발표했습니다. 이 논문에서 처음 제안된 아키텍처가 바로 Transformer입니다. 이름 그대로 “Attention만으로도 충분하다”는 발상에서 출발한 Transformer는 순차적 구조 없이 병렬 연산이 가능하고, 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있었습니다.

비유하자면, RNN은 책을 앞에서부터 한 장씩 차례대로 읽으면서 기억을 더해 가는 방식이라면, Transformer는 책 전체를 펼쳐 두고 중요한 문장끼리 직접 연결해 읽는 방식이라고 할 수 있습니다. 이 차이 덕분에 Transformer는 훨씬 더 빠르고, 긴 문맥을 이해하는 데도 강력한 성능을 발휘합니다.

 

2. Transformer 기본 구조 한눈에 보기

Transformer는 크게 인코더(Encoder) 와 디코더(Decoder) 두 부분으로 나눌 수 있습니다.

🔸 Encoder는 입력 문장을 받아 각 단어의 의미와 문맥을 벡터 형태로 추출합니다.

🔸 Decoder는 인코더에서 나온 정보를 활용하여 번역, 요약, 텍스트 생성 등 최종 결과를 만듭니다.

 

하나의 Encoder 블록과 Decoder 블록은 여러 층으로 반복되며 쌓여 있는데, 그 안에는 다음과 같은 핵심 요소들이 포함되어 있습니다.

👉 Encoder = 인코더 블록 × N개 (반복된 층들의 집합)

👉 Decoder = 디코더 블록 × N개 (반복된 층들의 집합)

 

🔷 1) Self-Attention
Self-Attention은 Transformer의 핵심입니다. 문장 안에서 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 계산합니다.
예를 들어, “The cat sat on the mat”이라는 문장에서 “cat”이라는 단어가 “sat”이라는 동사와 밀접하게 연결되어 있음을 모델이 자동으로 학습할 수 있습니다.

즉, 단어 하나를 독립적으로 보지 않고, 같은 문장 안의 다른 단어들과의 연관성을 고려해 표현을 풍부하게 만드는 것입니다.

 

🔷 2) Multi-Head Attention

실제 문장은 문법, 의미, 위치 등 다양한 관점에서 해석될 수 있습니다. 그래서 Transformer는 여러 개의 Attention 헤드를 동시에 학습시켜 각기 다른 관점에서 문맥을 파악합니다.

 

▸ 어떤 헤드는 문법적 관계(주어–동사)를 잘 학습하고,

▸ 또 다른 헤드는 의미적 관계(사람–행동)를 잘 포착하며,

▸ 다른 헤드는 단어의 위치적 연결성을 집중적으로 살펴봅니다.

이렇게 병렬적으로 학습된 여러 시각이 합쳐져, 문장의 의미를 훨씬 정교하게 이해할 수 있게 됩니다.

 

🔷 3) Feed Forward Network (FFN)

Attention을 통해 관계를 학습했다면, 이제는 각 단어별로 비선형 변환을 적용합니다. 이를 통해 단순한 선형 관계를 넘어 더 복잡하고 깊은 패턴을 학습할 수 있습니다.

특징적인 점은, 이 Feed Forward Network는 모든 단어 벡터에 독립적으로 적용된다는 것입니다. 즉, Attention에서 얻은 맥락 정보를 각 단어의 표현 속으로 확장해 주는 단계라고 할 수 있습니다.

 

🔷 4) Residual Connection + Layer Normalization

딥러닝 모델이 깊어질수록 학습이 불안정해지고, 기울기 소실 문제가 발생하기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 Transformer는 Residual Connection(잔차 연결) 구조를 사용합니다.

즉, 입력값을 그대로 출력에 더해주면서 학습이 안정적으로 이루어지도록 하는 방식입니다. 여기에 Layer Normalization까지 적용해 학습 과정이 더 균일하게 진행되도록 합니다.

 

🔷 5) Positional Encoding

마지막으로 중요한 요소가 Positional Encoding입니다.
Transformer는 RNN처럼 순차적으로 데이터를 읽지 않기 때문에, 단어가 문장에서 몇 번째에 위치했는지 알 수 없습니다. 하지만 언어는 단어의 순서에 따라 의미가 크게 달라집니다.

예를 들어, “dog bites man”과 “man bites dog”는 같은 단어를 사용했지만 의미는 정반대입니다.

이를 해결하기 위해 Transformer는 각 단어에 위치 정보를 추가로 부여합니다. 보통 사인(sin)과 코사인(cos) 함수 기반으로 위치에 따른 고유한 벡터를 만들어 단어 벡터에 더해 줍니다.

 

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3. Self-Attention 동작 원리 자세히 살펴보기

Transformer의 핵심은 바로 Self-Attention입니다. 이름 그대로, 문장 안에서 단어들이 서로를 “주의 깊게 바라보는” 과정이라고 이해할 수 있습니다. 단순히 단어 하나를 독립적으로 처리하는 것이 아니라, 문맥 속 다른 단어들과의 관계를 고려해 더 의미 있는 표현을 만들어 내는 방식입니다. Self-Attention의 동작 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

 

🔷 1) Q, K, V 벡터 생성

먼저 입력된 각 단어를 벡터로 임베딩한 뒤, 이를 다시 세 가지 벡터로 변환합니다.

▸ Query(Q): 현재 단어가 “다른 단어들에게 어떤 질문을 하는지”를 나타냅니다.

▸ Key(K): 각 단어가 “내가 어떤 정보를 가지고 있는지”를 표현합니다.

▸ Value(V): 실제로 전달할 정보의 내용입니다.

즉, Query는 질문지, Key는 답변자, Value는 답변 내용이라고 비유할 수 있습니다.

 

🔷 2) 유사도 계산

이제 특정 단어의 Query와 다른 단어들의 Key를 내적(dot product)하여 연관성 점수를 계산합니다.

예를 들어, “나는 오늘 우산을 챙겼다”라는 문장에서 “우산”이라는 단어의 Query는 “비”라는 단어의 Key와 높은 연관성을 갖게 됩니다. 반대로, “오늘”이라는 단어와는 상대적으로 낮은 연관성을 보일 수 있습니다.

 

🔷 3) Softmax 적용

앞에서 구한 연관성 점수들을 Softmax 함수에 통과시키면, 각 단어가 얼마나 중요한지를 확률처럼 표현할 수 있습니다. 이 단계에서 중요한 단어에는 높은 가중치가, 덜 중요한 단어에는 낮은 가중치가 부여됩니다.

 

🔷 4) Value 가중합

마지막으로 각 단어의 Value 벡터에 위에서 구한 가중치를 곱하고 모두 합쳐서 최종 Attention 출력을 얻습니다. 이렇게 하면 한 단어는 자기 자신뿐만 아니라 문장 속 다른 단어들의 정보까지 적절히 반영한 새로운 표현 벡터로 변환됩니다.

 

✔️ Multi-Head Attention의 확장

Transformer는 이러한 Attention을 단 한 번만 적용하지 않습니다. 여러 개의 Attention 헤드를 병렬로 두어, 서로 다른 관점에서 동시에 문맥을 해석할 수 있도록 합니다.

 

▸ 어떤 Attention 헤드는 문법적 관계(주어-동사)를 잘 학습합니다.

▸ 또 다른 헤드는 의미적 연결(인물-행동)을 포착합니다.

▸ 또 다른 헤드는 대명사와 참조 대상 간의 관계를 찾아냅니다.

이렇게 다양한 관점에서 얻은 정보를 종합하면, 훨씬 더 풍부하고 정교한 문맥 이해가 가능해집니다.

 

4. Transformer의 확장과 실제 활용

2017년 발표된 Transformer는 단순히 하나의 아키텍처에 머무르지 않았습니다. 이후 수많은 연구자와 기업이 이를 기반으로 다양한 파생 모델을 개발하며, 오늘날 인공지능 분야의 핵심 기술로 자리 잡게 되었습니다.

 

🔷 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

문장을 양방향으로 동시에 바라보며 문맥을 이해하는 데 강점을 가집니다. 예를 들어, “나는 은행에 갔다”라는 문장에서 ‘은행’이 금융기관인지, 강가의 제방을 뜻하는지 앞뒤 문맥을 모두 고려하여 구분할 수 있습니다.

 

🔷 GPT 시리즈 (Generative Pretrained Transformer)

한쪽 방향(왼쪽에서 오른쪽)으로 학습해 텍스트를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 챗GPT처럼 대화형 AI 서비스가 바로 GPT 계열 모델의 대표적인 성과입니다.

 

🔷 T5, BART

“문장을 입력하면 새로운 문장을 출력한다”는 텍스트 변환 작업(번역, 요약, 문서 생성 등)에 최적화된 구조를 가지고 있습니다. 실무에서는 기계 번역이나 뉴스 요약, 검색 결과 최적화 같은 서비스에 널리 활용됩니다.

 

🔷 Vision Transformer(ViT)

텍스트뿐 아니라 이미지를 일정한 크기의 패치(patch) 단위로 나누어 Transformer에 적용합니다. 이를 통해 이미지 분류, 객체 탐지 등 컴퓨터 비전 분야에서도 탁월한 성능을 보이고 있습니다.

 

✔️ Transformer의 한계와 연구 동향

물론 Transformer에도 한계는 존재합니다.

▸ 거대한 모델 크기: 수십억 개의 파라미터를 가진 모델은 학습과 추론에 막대한 연산 자원을 필요로 합니다.

▸ 데이터 의존성: 성능을 끌어올리려면 대규모 데이터셋이 필요한데, 이는 많은 기업과 연구자에게 부담이 됩니다.

 

이러한 한계를 극복하기 위해, 연구자들은 경량화 모델(예: DistilBERT, ALBERT)을 개발하거나, 연산 효율성을 높이는 새로운 Attention 구조(예: Longformer, Performer)를 제안하고 있습니다. 이를 통해 실제 산업 현장에서 비용 대비 효율을 높이는 방향으로 발전이 이루어지고 있습니다.

 

 

 

※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.