트랜스포머 (인공 신경망)

트랜스포머는 순차적인 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 구조이다. 텍스트 데이터를 토큰(Token)이라는 수치 단위로 변환하고, 각 토큰을 워드 임베딩 테이블에서 조회를 통해 벡터로 표현하여 처리한다. 데이터 시퀀스의 각 부분이 서로 어떻게 영향을 미치고 상호 연관되는지 복잡하게 파악하는 능력을 갖추고 있다. 기존 모델과 달리 순환 구조를 사용하지 않고도 문맥을 파악할 수 있는 것이 특징이다.

표준 트랜스포머 아키텍처는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된다.

• 인코더: 입력 토큰에 위치 인코딩(Positional Encoding)을 추가하여 순서 정보를 부여하고, 다층의 셀프 어텐션과 피드 포워드 네트워크를 통해 입력 문장의 수치적 표현을 생성한다.
• 디코더: 인코더에서 생성된 정보와 이전 단계까지 생성된 출력을 바탕으로 결과 데이터를 순차적으로 생성한다. 마스크드 셀프 어텐션을 통해 미래의 토큰을 참조하지 못하도록 제한한다.
• 어텐션 메커니즘: 셀프 어텐션은 문장 내에서 서로 떨어져 있는 요소들의 관계를 수학적으로 감지한다. 여러 개의 어텐션을 동시에 사용하는 멀티 헤드 어텐션(Multi-head Attention)을 통해 다양한 문맥적 관계를 동시에 학습한다.
• 정규화 및 연결: 각 계층에는 잔차 연결(Residual Connection)과 레이어 정규화(Layer Normalization)가 포함된다. 정규화 위치에 따라 초기 모델의 Post-LN 방식과 이후 개선된 Pre-LN 방식으로 구분된다.

기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM은 데이터를 순서대로 하나씩 처리해야 했기 때문에 병렬 처리가 어렵고, 문장이 길어질수록 초기 정보를 소실하는 기울기 소실 문제가 발생했다. 반면 트랜스포머는 전체 데이터를 동시에 처리할 수 있어 학습 속도가 비약적으로 빠르다. 또한 셀프 어텐션을 통해 거리와 상관없이 모든 토큰 간의 관계를 직접 계산하므로 훨씬 더 방대한 문맥을 정확하게 수집할 수 있다.

트랜스포머 아키텍처는 현대 생성형 AI 시대를 이끄는 다양한 모델의 기반이 되었다.

트랜스포머는 인공지능의 패러다임을 바꾼 파운데이션 모델로 평가받는다. 초기에는 기계 번역과 같은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으켰으나, 현재는 다양한 영역으로 확장되었다.

• 컴퓨터 비전: 이미지를 패치 단위로 나누어 처리하는 비전 트랜스포머(ViT)를 통해 이미지 분류 및 분석에 활용된다.
• 생명 과학: DNA 유전자 사슬 분석이나 단백질 아미노산 구조 이해를 통한 신약 개발 가속화에 기여한다.
• 멀티모달 및 로봇공학: 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 처리하거나 로봇의 제어 알고리즘 설계에 사용된다.
• 산업 및 금융: 이상 징후 감지, 제조 공정 최적화, 온라인 추천 시스템 및 부정 거래 방지 시스템의 핵심 기술로 쓰인다.