[신경망 모델] 트랜스포머(Transformer) 모델이란?

트랜스포머 모델이란?

 

트랜스포머 모델(Transformer)은 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망이다. 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 분야에서 혁신적인 변화를 가져온 모델로, 특히 번역, 텍스트 생성, 요약 등 다양한 언어 관련 작업에서 뛰어난 성능을 보인다.

 

트랜스포머 모델은 어텐션(attention) 또는 셀프어텐션(self-attention)이라 불리며 진화를 거듭하는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터 요소들의 의미가 관계에 따라 미묘하게 달라지는 부분까지 감지해낸다.

이 모델은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 소개된 모델이다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모리 네트워크(LSTM)와 같은 모델들이 시간 순서에 따라 데이터를 처리하는 것과 달리, 트랜스포머는 모든 입력 데이터를 한 번에 처리할 수 있다. 이는 병렬 처리가 가능하게 만들어, 모델의 학습 속도를 크게 향상시킨다.

 

스탠퍼드대학교 연구진은 2021년 8월에 발표한 논문에서 트랜스포머를 “파운데이션 모델(foundation model)”로 일컬은 바 있다. 이 모델들이 AI의 패러다임 변화를 견인하고 있다고 봤기 때문인데, “지난 몇 년 사이 등장한 파운데이션 모델의 놀라운 규모와 범위는 우리가 가능하다고 상상하는 것들의 범주를 넓혀왔다”고 평가했다.

트랜스포머는 지금까지 개발된 모델 중 가장 새롭고 강력하다. ‘트랜스포머 AI’라 불리기도 하는 머신 러닝계의 혁신을 주도하고 있다.

 

불과 5년 전까지도 가장 인기 있는 딥 러닝 모델로 손꼽혔던 합성곱과 순환 신경망(CNN과 RNN)을 이제는 트랜스포머가 대체하고 있다.
실제로 지난 2년간 아카이브(arXiv)에 게재된 AI 관련 논문의 70%에 트랜스포머가 등장한다. 2017년 전기전자학회(IEEE) 논문에 패턴 인식 분야의 최고 인기 모델로 RNN과 CNN이 보고됐다는 사실을 감안하면 이는 아주 전위적인 변화인 셈이다.

 

트랜스포머 모델은 딥러닝과 NLP 분야에서 빼놓을 수 없는 중요한 도구로 자리잡았다. 셀프 어텐션 메커니즘을 바탕으로 병렬 처리와 높은 성능을 자랑하는 이 모델은, 앞으로도 더욱 발전하여 다양한 분야에 응용될 것이다. 트랜스포머에 대한 이해는 향후 AI와 딥러닝 기술을 이해하는 데 큰 도움이 될 것이다.

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트랜스포머 모델의 차이점

 

트랜스포머 모델의 핵심 혁신은 심각한 단점이 있는 신경망 접근 방식인 순환신경망(RNN) 또는 합성곱신경망(CNN)에 의존하지 않아도 된다는 점이다. GPU를 더 추가한다고 해서 속도가 빨라지는 것은 아니므로 입력 시퀀스를 병렬로 처리하는 트랜스포머는 트레이닝과 추론에 매우 효율적이다. 트랜스포머 모델은 LSTM(장단기 메모리)과 같은 이전의 순환 신경망 아키텍처보다 학습 시간이 짧다.

RNN과 LSTM은 각각 1920년대와 1990년대로 거슬러 올라간다. 이러한 기술은 입력의 각 구성 요소를 순서대로(예: 한 단어씩) 계산하므로 계산에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 또한 두 가지 접근 방식 모두 입력된 정보 사이의 '거리'가 길면 컨텍스트를 유지하는 데 한계가 있다.

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트랜스포머의 핵심 개념: 셀프 어텐션(Self-Attention)

 

신경망 대부분이 그렇듯 트랜스포머 모델도 기본적으로는 데이터를 처리하는 대형 인코더/디코더 블록에 해당한다.
이 블록에 작지만 전략적인 요소들을 추가해 트랜스포머를 더욱 특별하게 개선할 수 있다.

트랜스포머 모델의 핵심은 바로 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘이다. 셀프 어텐션은 입력된 문장에서 단어들이 서로 얼마나 관련이 있는지를 계산하여, 각 단어가 문장의 다른 모든 단어에 주의를 집중할 수 있게 한다.

예를 들어, 문장 "The cat sat on the mat"가 있다고 가정해보자. "cat"이라는 단어는 "sat"와 밀접하게 관련이 있다. 셀프 어텐션 메커니즘은 이러한 연관성을 계산하여, 모델이 더 정확하게 문맥을 이해할 수 있도록 돕는다.

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트랜스포머의 구조

트랜스포머 모델은 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다.

• 인코더(Encoder): 입력 문장을 이해하는 역할을 한다. 여러 층으로 구성되며, 각 층은 셀프 어텐션과 피드포워드 네트워크로 이루어져 있다.
• 디코더(Decoder): 인코더에서 이해한 정보를 바탕으로 출력 문장을 생성한다. 디코더 역시 여러 층으로 구성되며, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션, 피드포워드 네트워크를 포함한다. 이 구조는 병렬 처리를 가능하게 하며, 긴 문장에서도 효율적으로 작동한다.

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트랜스포머 모델의 기능

 

트랜스포머는 텍스트와 음성을 거의 실시간으로 옮겨 청각 장애인 등 다양한 청중의 회의와 강의 참여를 지원한다.

 

DNA의 유전자 사슬과 단백질의 아미노산에 대한 이해를 도와 신약 디자인을 가속하기도 한다.

출처: https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-a-transformer-model/

 

파운데이션 모델이라고도 불리는 트랜스포머는 여러 데이터 소스와 함께 다양한 영역에서 활용되고 있다.

트랜스포머는 트렌드와 이상 징후를 감지해 부정 방지, 제조 간소화, 온라인 추천, 헬스케어 개선 등에 기여한다.

우리가 구글이나 마이크로소프트 빙(Microsoft Bing)에서 검색할 때에도 트랜스포머를 사용한다.

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트랜스포머 AI의 선순환

 

순차적 텍스트나 이미지, 비디오 데이터를 사용하는 애플리케이션은 무엇이든 트랜스포머 모델이 될 수 있다.

이는 트랜스포머 AI의 선순환으로 이어집니다. 대규모 데이터세트로 구축된 트랜스포머들은 정확한 예측을 통해 자신들의 보다 효과적인 쓰임새를 찾아내고, 이에 힘입어 더 많이 생성한 데이터로 더 나은 모델을 구축할 수 있게 된다.

출처: https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-a-transformer-model/

 

스탠퍼드 연구진은 트랜스포머가 AI 발전의 다음 단계, 일명 트랜스포머 AI의 시대를 주도할 것이라고 말한다.

NVIDIA 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)도 GTC 2022 키노트에서 트랜스포머가 “자기지도(self-supervised) 학습을 가능하게 하고, AI가 초고속으로 움직이게 만듭니다”라고 평가한 바 있다.

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트랜스포머의 장점

트랜스포머 모델은 다음과 같은 장점들을 가지고 있다:

• 병렬 처리: RNN이나 LSTM과 달리, 트랜스포머는 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 학습 속도가 빠르다.
• 긴 문장 처리: 셀프 어텐션 메커니즘 덕분에, 문장의 길이가 길어져도 성능이 크게 떨어지지 않는다.
• 강력한 성능: 트랜스포머는 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 특히 번역, 텍스트 생성 등에서 많이 사용된다.

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트랜스포머의 응용 분야

트랜스포머 모델은 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 예를 들어:

• 기계 번역: 트랜스포머는 입력된 문장을 다른 언어로 번역하는 데 매우 효과적이다.
• 텍스트 요약: 긴 문서나 기사의 주요 내용을 간략하게 요약하는 데 사용된다.
• 질의 응답: 사용자가 질문을 입력하면, 관련된 답변을 생성하는 시스템에 활용될 수 있다.

이러한 모델은 텍스트와 음성을 거의 실시간으로 번역할 수 있다. 예를 들어, 이제 관광객이 길거리에서 자신의 모국어로 현지인들과 소통할 수 있게 도와주는 앱이 있다. 또 이 모델은 연구자들이 DNA를 더 잘 이해하고 약물 설계 속도를 높일 수 있도록 도와준다. 금융 및 보안 분야에서 이상 징후를 감지하고 사기를 방지할 수도 있다. 비전 트랜스포머는 컴퓨팅 비전 작업에도 유사하게 사용된다.

OpenAI에서 선보인 인기 있는 ChatGPT 텍스트 생성 툴은 예측, 요약, 질문 답변 등에 트랜스포머 아키텍처를 사용하는데, 이 해당 모델이 입력된 텍스트에서 가장 관련성이 높은 부분에 집중할 수 있도록 해주기 때문이다. 툴의 다양한 버전에 표시되는 'GPT'(예: GPT-2, GPT-3)은 '생성형 사전 학습 트랜스포머'를 의미한다. ChatGPT와 같은 텍스트 기반의 생성형 AI 툴은 대규모의 복잡한 데이터 세트를 기반으로 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 더 쉽게 예측하는 트랜스포머 모델의 이점을 활용할 수 있다.

BERT 모델 또는 트랜스포머의 양방향 인코더 표현은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다. 2019년 현재 BERT는 거의 모든 영어 Google 검색 결과에 사용되고 있으며, 70개 이상의 다른 언어 결과에도 적용되었다.

★ BERT 모델이란?

[NLP 모델] BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)란?

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트랜스포머의 미래

 

트랜스포머 모델은 등장 이후 다양한 변형과 확장이 이루어졌다. 대표적으로는 BERT, GPT, T5 등의 모델이 있으며, 이들 역시 NLP 분야에서 큰 성과를 내고 있다. 앞으로도 트랜스포머 기반 모델들은 더욱 발전하여, 언어 처리뿐만 아니라 영상, 음성 인식 등 다양한 분야에서도 그 가능성을 넓혀갈 것으로 기대된다.

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[출처: Nvidia 블로그, IBM]