[개념/IT]물체의 관계를 주목해 정보를 처리하는 트랜스포머

💡 개념 요약

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문 *“Attention is All You Need”*에서 처음 소개됨.
기존 RNN, LSTM 기반 시퀀스 모델이 가진 연산 병렬화 문제와 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 제안된 구조임.

트랜스포머는 입력 시퀀스의 각 요소 간 관계를 '어텐션'으로 계산해 병렬 처리 가능하고, 긴 문맥도 효과적으로 학습 가능함.
현재 자연어 처리(NLP)를 넘어 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에 폭넓게 사용되고 있음.

 

❓ 내가 가졌던 의문

“BERT나 GPT가 트랜스포머 기반이라는데, 트랜스포머가 뭐고 어떻게 학습되는 걸까?”

처음엔 그냥 RNN이랑 비슷한 줄 알았음. 그런데 학습은 더 빠르고, 결과는 더 좋다고 해서 궁금해짐.
GPT가 '언어를 잘 아는 이유'도 트랜스포머 덕분이라기에 그 원리가 뭘까 하는 의문이 생김.

GPT와 대화하며 트랜스포머가 RNN 없이 어텐션만으로 문맥을 학습하는 구조라는 걸 이해하게 됐음.

 

🧠 개념 이해 과정

1. 핵심은 '어텐션 메커니즘'

트랜스포머는 입력된 단어들을 한 번에 받아서, 각 단어가 다른 단어에 주는 '중요도'를 계산함.
이게 바로 Self-Attention (자기-어텐션) 구조임.

• Q(Query), K(Key), V(Value)로 변환 후
• 어텐션 = Softmax(QKᵀ / √d) × V
  이걸 통해 각 단어가 다른 단어에 얼마큼 주목해야 할지 가중치를 부여함.

Self-Attention(자기-어텐션) 메커니즘의 계산 과정을 시각화 도식

구성 요소 설명:

1. Input (입력 토큰들)
   • 입력된 단어 시퀀스가 동일하게 Q, K, V로 각각 변환됨
2. Q / K / V 생성
   • 입력 벡터가 각각 Query, Key, Value로 선형 변환됨
   • 같은 입력값을 복사해서 각각 다른 가중치 행렬을 곱하는 것
3. 어텐션 가중치 계산
   • Q와 K의 내적 후 √d로 나눔
   • softmax를 통해 각 토큰 간의 상대적 중요도를 확률처럼 표현함
4. 가중치를 Value에 곱하기
   • 각 단어에 대해 다른 단어들을 얼마나 참고해야 할지 반영한 후,
     그 비중만큼 Value 벡터를 합쳐 새로운 출력 벡터 생성
5. Output (출력)
   • 최종적으로, 문맥을 반영한 벡터가 출력됨

2. 인코더-디코더 구조

• 인코더: 입력 시퀀스를 어텐션과 피드포워드 신경망으로 처리
• 디코더: 인코더 결과 + 이전 출력 결과 기반으로 다음 토큰 예측

→ 하지만 최근 GPT 등은 디코더만 사용하는 구조로 간소화되어 등장함.

3. 학습은 어떻게?

• 보통 언어 모델 학습 시 입력 시퀀스 일부를 마스킹하거나 다음 단어 예측을 수행
• 손실 함수로 Cross-Entropy 사용
• 백프롭(역전파)으로 어텐션 가중치와 파라미터 업데이트

 

🛠 핵심 기술 요약 표

항목설명

정의	어텐션 메커니즘 기반의 시퀀스 모델
핵심 개념	Self-Attention, Positional Encoding, 병렬 처리
사용 분야	자연어 처리, 이미지 분류, 음성 처리, 추천 시스템 등
대표 기술/제품	BERT, GPT, T5, ViT, Whisper
유사 기술	RNN, LSTM, GRU (시퀀스 기반 신경망)

 

 

👣 대상별 학습 및 활용 전략

대상학습 방법활용 방안

학생	유튜브 개념 영상 → 직관적인 어텐션 시각화 툴 사용	NLP 수업, 간단한 번역기 실습
취준생	블로그 정리 → HuggingFace 모델 실습	포트폴리오 프로젝트 (텍스트 요약, 챗봇 등)
현직자	논문 리뷰 → 사내 적용 모델 분석	신규 서비스에 BERT 기반 검색, GPT API 연동 등

 

 

📚 학습 및 진로 연결법

👨‍🎓 학생

• 선형대수, 확률통계, 딥러닝 기초 이해 필요
• 어텐션 시각화 실습, PyTorch로 BERT 직접 학습 시켜보기 등으로 체험

👨‍💼 취업 준비생

• HuggingFace 라이브러리 숙련이 중요
• GPT로 글 자동 생성, BERT로 감정 분석 등 실전 응용 프로젝트 추천

👨‍🔧 현직자 (개발자 / 엔지니어 / 기획자)

• 기존 RNN 기반 모델 대비 전환 시 고려사항: 처리 속도, 메모리 효율성, fine-tuning 전략
• API 연동(GPT, Claude 등), 사내 데이터와의 커스텀 모델 개발 등 실무 연계 가능

 

📚 공부 자료 추천

• The Illustrated Transformer – 트랜스포머 시각화 설명 (영문)
• 모두의 트랜스포머 강의 – 유튜브 강의 (국문)
• HuggingFace 튜토리얼: https://huggingface.co/transformers/
• GitHub: https://github.com/huggingface/transformers

💬 ChatGPT에게 물어보세요:
“트랜스포머 어텐션 연산을 시각화한 예시를 보여줘”
“BERT와 GPT의 구조 차이점을 그림으로 설명해줘”

 

🧠 오늘의 질문

"트랜스포머는 순서를 모르는데 어떻게 문장의 순서 정보를 반영할까?"
→ 포지셔널 인코딩 개념으로 확장 학습 가능

 

✨ 마무리 통찰

트랜스포머는 단순히 모델 하나를 넘어서, 딥러닝 아키텍처의 큰 패러다임 전환을 이끈 기술임.
특히 어텐션 메커니즘의 범용성과 확장성 덕분에, 언어뿐 아니라 이미지·음성·멀티모달 분야에서도 두루 활용되고 있음.

 

✅ 마무리 요약

한 줄 요약: “트랜스포머란 결국 순차 데이터를 병렬로 처리하며 문맥 관계를 학습하기 위해 사용하는 어텐션 기반 딥러닝 기술이다.”

 

gpt로 요약한 4컷 만화로 글자 깨짐이 있습니다.