Transformer 기반 모델 이란

Transformer 기반 모델은 2017년 구글이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 소개된 새로운 유형의 신경망 아키텍처입니다. Transformer는 특히 자연어 처리(NLP)에서 뛰어난 성능을 보여주며, 이후 많은 혁신적인 모델의 기초가 되었습니다.

 

Transformer 아키텍처의 주요 구성 요소

1. 입력 임베딩 (Input Embedding)
   - 입력 텍스트를 고차원 벡터로 변환합니다. 일반적으로 각 단어 또는 토큰을 임베딩 벡터로 매핑합니다.

2. 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding)
   - Transformer 모델은 순서를 고려하지 않는다는 단점을 보완하기 위해 포지셔널 인코딩을 사용합니다. 입력 임베딩에 위치 정보를 추가하여 단어의 순서를 인식할 수 있게 합니다.

3. 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)
   - Transformer 모델의 핵심이며, 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 위치에 대해 중요성을 가중치로 계산하여 중요한 정보에 집중하게 합니다.
   - 셀프 어텐션 (Self-Attention): 입력 시퀀스의 각 단어가 다른 단어와 어떻게 관련되어 있는지 파악합니다. 각 단어의 임베딩이 다른 모든 단어와의 관계를 계산하여 새로운 임베딩을 만듭니다.
   - 멀티헤드 어텐션 (Multi-Head Attention): 여러 개의 어텐션 헤드를 사용하여 다양한 관계를 병렬로 계산합니다. 이를 통해 모델이 더 풍부한 정보를 학습할 수 있습니다.

4. 피드포워드 네트워크 (Feedforward Neural Network):
   - 어텐션 메커니즘 후에 각 위치의 임베딩 벡터를 독립적으로 처리하는 완전 연결 층입니다. 비선형 변환을 통해 복잡한 패턴을 학습합니다.

5. 레이어 정규화 및 드롭아웃 (Layer Normalization & Dropout):
   - 모델의 과적합을 방지하고 훈련의 안정성을 높이기 위해 레이어 정규화와 드롭아웃을 사용합니다.

6. 인코더-디코더 구조 (Encoder-Decoder Architecture):
   - Transformer 모델은 인코더와 디코더로 구성됩니다.
   - 인코더 (Encoder): 입력 시퀀스를 처리하여 의미 있는 표현을 만듭니다. 여러 개의 인코더 레이어로 구성되며, 각 레이어는 어텐션과 피드포워드 네트워크로 이루어져 있습니다.
   - 디코더 (Decoder): 인코더의 출력을 기반으로 출력 시퀀스를 생성합니다. 디코더 역시 여러 개의 디코더 레이어로 구성되며, 각 레이어는 인코더-디코더 어텐션과 셀프 어텐션, 피드포워드 네트워크로 이루어져 있습니다.

Transformer 기반 모델의 예시

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
   - 양방향 인코더를 사용하여 문맥을 더 잘 이해합니다. 사전 훈련된 후 특정 작업에 맞게 미세 조정됩니다.
   - 주로 문장 분류, 문장 쌍 분류, 질의 응답 등에 사용됩니다.

2. GPT (Generative Pre-trained Transformer):
   - 단방향(왼쪽에서 오른쪽으로) 디코더를 사용하여 텍스트를 생성합니다. 언어 생성 작업에 뛰어난 성능을 발휘합니다.
   - GPT-2, GPT-3 등의 변형이 있으며, 자연어 생성, 대화형 AI 등에 사용됩니다.

3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
   - 모든 NLP 작업을 텍스트-텍스트 형식으로 변환하여 통합적으로 처리합니다. 입력과 출력을 모두 텍스트 시퀀스로 표현합니다.
   - 다양한 NLP 작업에 대해 일관된 접근 방식을 제공합니다.

4. Transformer-XL:
   - 긴 문맥을 처리할 수 있도록 개선된 Transformer 모델입니다. 긴 시퀀스에서 더 나은 성능을 보입니다.

5. DistilBERT:
   - BERT 모델의 경량화 버전으로, 속도와 효율성을 높이면서도 성능을 유지합니다.

Transformer의 장점

- 병렬 처리: 순차적 처리가 아닌 병렬 처리가 가능하여 훈련 속도가 빠릅니다.
- 문맥 이해: 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 문맥 정보를 효과적으로 이해합니다.
- 범용성: 다양한 NLP 작업에 적용할 수 있습니다.

 

Transformer의 단점

- 자원 소모: 큰 모델의 경우 훈련에 많은 계산 자원과 메모리가 필요합니다.
- 데이터 필요량: 높은 성능을 위해 대량의 데이터가 필요합니다.

Transformer 모델은 NLP 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내며, 다양한 응용 프로그램에서 광범위하게 사용되고 있습니다.