#6 트랜스포머

트랜스포머(Transformer)는 딥러닝에서 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 관련된 다양한 작업에 사용되는 모델 중 하나로, "Attention Is All You Need" 라는 논문에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 기존의 시퀀스 모델 대신에 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장을 처리하는 혁신적인 아키텍처를 제시했습니다. 트랜스포머 모델은 특히 번역, 문장 생성, 감성 분석, 기계 번역 등과 같은 시퀀스 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.

트랜스포머의 기본 아이디어는 인코더와 디코더라는 두 부분으로 구성되어 있다는 점입니다. 간단히 말하면, 인코더는 입력 문장을 벡터 표현으로 변환하고, 디코더는 해당 벡터 표현을 기반으로 출력 문장을 생성합니다. 이러한 인코더와 디코더는 여러 개의 층으로 구성되어 있으며, 각 층은 여러 개의 어텐션과 피드포워드 신경망(feed-forward neural network) 레이어로 이루어져 있습니다.

트랜스포머의 핵심은 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘입니다. 어텐션은 각 단어가 문장 내 다른 단어와 얼마나 관련있는지를 계산하여 중요한 정보에 더 많은 가중치를 주는 방식으로 작동합니다. 이는 문장 내 단어 간의 관계를 파악하는 데에 유용하며, 특히 문장이 길어지면서 기존의 RNN 등에서 발생하는 장기 의존성 문제를 해결하는데 도움이 됩니다.

트랜스포머의 인코더와 디코더 각각의 층은 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다:

셀프 어텐션(Self-Attention): 입력 시퀀스 내의 단어들 간의 상대적인 중요도를 계산하여 각 단어의 표현을 조정합니다.

피드포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network): 셀프 어텐션의 출력을 이용하여 단어 표현을 다시 한번 변환해주는 전방향 신경망입니다.

레지듀얼 커넥션(Residual Connection)과 노멀라이제이션(Normalization): 네트워크의 깊이가 깊어질 때 그래디언트 소실 문제를 방지하기 위해 레지듀얼 커넥션과 레이어 노멀라이제이션을 사용합니다.

트랜스포머의 학습은 손실 함수로 주로 교차 엔트로피(Cross-Entropy)를 사용하며, 학습은 역전파 알고리즘을 기반으로 진행됩니다. 또한, 트랜스포머는 병렬 처리가 가능하다는 장점을 가지고 있어서 GPU를 효율적으로 사용하여 학습할 수 있습니다.

트랜스포머의 등장은 NLP 분야에 큰 변화를 가져왔으며, 이후 여러 다른 모델의 기반이 되었습니다. 예를 들어, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시즈, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa 등이 트랜스포머 모델을 기반으로 한 성공적인 모델들입니다.