트랜스포머는 문장 안에 있는 단어와 표현의 관계를 효율적으로 분석할 수 있도록 설계된 딥러닝 구조입니다.
오늘날 많은 대규모 언어 모델이 자연스러운 문장을 이해하고 생성할 수 있는 배경에는 트랜스포머가 있습니다.
과거의 언어 모델은 문장을 앞에서부터 순서대로 처리하는 방식이 많았습니다. 반면 트랜스포머는 문장 전체에서 어떤 단어가 서로 얼마나 관련되어 있는지를 계산하면서 문맥을 처리할 수 있습니다.
이 글에서는 트랜스포머가 무엇인지, 어텐션과 셀프 어텐션은 어떤 역할을 하는지, LLM과 어떤 관계가 있는지 초보자도 이해할 수 있도록 정리합니다.
트랜스포머 핵심 요약
- 트랜스포머는 자연어 처리에 널리 사용되는 딥러닝 구조입니다.
- 문장 안의 단어 사이 관계를 계산하는 어텐션 메커니즘이 핵심입니다.
- 셀프 어텐션을 이용해 같은 문장 안의 여러 단어가 서로 어떤 영향을 주는지 파악합니다.
- 문장을 순차적으로만 처리하지 않아 병렬 계산에 유리합니다.
- 현대의 많은 LLM은 트랜스포머 구조를 기반으로 발전했습니다.
- 긴 문맥 처리에는 강점이 있지만 계산량과 메모리 사용량이 커질 수 있습니다.
트랜스포머란 무엇인가?
트랜스포머는 영어로 Transformer라고 합니다.
쉽게 설명하면 문장 속 단어들을 하나씩 따로 보는 것이 아니라 전체 문맥 안에서 서로 어떤 관계를 가지고 있는지 계산하는 신경망 구조입니다.
예를 들어 다음 문장을 생각해보겠습니다.
철수는 비가 온다는 예보를 보고 우산을 챙겼다.
이 문장에서 ‘우산’이라는 단어를 이해하려면 ‘비’, ‘예보’, ‘챙겼다’ 같은 표현과의 관계를 함께 보는 것이 중요합니다.
트랜스포머는 이런 관계를 계산하면서 어떤 단어가 현재 문맥에서 더 중요한지 파악합니다.
트랜스포머가 등장하기 전에는 어떻게 문장을 처리했을까?
트랜스포머이 등장하기 전에도 다양한 신경망이 언어 처리에 사용되었습니다.
대표적으로 순환신경망 계열의 모델은 문장을 앞에서부터 순서대로 처리했습니다.
예를 들어 다음 문장을 입력한다고 생각해보겠습니다.
나는 → 오늘 → 아침에 → 따뜻한 → 커피를 → 마셨다
순차적인 구조에서는 앞에서 처리한 정보를 다음 단계로 넘기면서 문장을 이해합니다.
이 방식은 문장의 순서를 처리하는 데 자연스럽지만 문장이 길어질수록 앞부분의 정보를 충분히 유지하기 어렵거나 계산을 병렬로 처리하기 어렵다는 한계가 있었습니다.
트랜스포머는 문장 전체에서 단어들의 관계를 직접 계산하는 방식으로 이러한 문제를 개선했습니다.
어텐션이란 무엇인가?
트랜스포머를 이해할 때 가장 중요한 개념이 어텐션입니다.
어텐션은 현재 정보를 처리할 때 입력된 내용 가운데 어떤 부분을 더 중요하게 참고해야 하는지 계산하는 방법입니다.
사람도 글을 읽을 때 모든 단어를 똑같이 중요하게 보지는 않습니다.
질문의 핵심과 관련된 단어나 문장에 더 집중합니다.
예를 들어 다음 문장을 살펴보겠습니다.
민수는 파란 우산을 샀고 영희는 빨간 모자를 샀다. 비가 오는 날 필요한 물건을 산 사람은 누구인가?
정답을 찾으려면 ‘비’, ‘우산’, ‘민수’의 관계에 집중해야 합니다.
어텐션은 이처럼 어떤 단어가 현재 처리 중인 내용과 관련성이 높은지 계산하는 데 도움을 줍니다.
셀프 어텐션이란 무엇인가?
트랜스포머에서 자주 등장하는 또 하나의 개념이 셀프 어텐션입니다.
셀프 어텐션은 하나의 입력 안에서 각 단어가 다른 단어와 어떤 관계를 가지고 있는지 계산하는 방식입니다.
쉽게 말하면 문장 안의 단어들이 서로를 참고한다고 생각할 수 있습니다.
예를 들어 다음 문장이 있다고 가정해보겠습니다.
영희는 새 노트북을 샀다. 그것은 매우 가벼웠다.
‘그것’이 무엇을 의미하는지 이해하려면 앞에 나온 ‘노트북’과 연결해야 합니다.
셀프 어텐션은 이런 식으로 문장 안에 있는 여러 단어의 관계를 계산하면서 문맥을 이해하는 데 활용됩니다.
트랜스포머는 단어의 관계를 어떻게 계산할까?
트랜스포머 내부에서는 각 토큰을 수치 형태로 변환한 뒤 서로의 관련성을 계산합니다.
이 과정에서 자주 등장하는 개념이 다음 세 가지입니다.
- Query
- Key
- Value
처음 보면 어렵게 느껴질 수 있지만 개념 자체는 단순하게 이해할 수 있습니다.
Query
현재 처리하고 있는 토큰이 다른 정보 중 무엇을 참고해야 하는지 찾기 위한 기준입니다.
Key
각 토큰이 어떤 정보를 가지고 있는지 비교할 수 있도록 만드는 값입니다.
Value
실제로 다음 계산에 활용할 정보라고 이해할 수 있습니다.
모델은 Query와 Key의 관계를 계산해 어떤 Value를 얼마나 참고할지 결정합니다.
초보자라면 세부 수식보다 현재 단어와 관련성이 높은 다른 단어를 찾아 그 정보를 더 많이 참고하는 과정이라고 이해하면 충분합니다.
멀티헤드 어텐션이란?
트랜스포머는 하나의 기준으로만 단어 관계를 보는 것이 아니라 여러 관점에서 동시에 관계를 살펴볼 수 있습니다.
이 구조를 멀티헤드 어텐션이라고 합니다.
하나의 어텐션 헤드는 문법적인 관계를 중요하게 볼 수 있고 다른 헤드는 주어와 목적어의 관계, 또 다른 헤드는 문장의 의미적 연결을 더 중요하게 볼 수 있습니다.
여러 관점의 결과를 함께 활용하면 문맥을 더 풍부하게 표현할 수 있습니다.
트랜스포머는 단어 순서를 어떻게 알까?
트랜스포머는 문장 전체를 한 번에 처리하는 구조이기 때문에 단순히 어텐션만 사용하면 단어의 순서 정보를 직접 알기 어렵습니다.
예를 들어 다음 두 문장은 단어 구성은 비슷하지만 의미가 다릅니다.
- 고양이가 강아지를 쫓았다.
- 강아지가 고양이를 쫓았다.
누가 누구를 쫓았는지 이해하려면 단어의 순서가 중요합니다.
그래서 트랜스포머는 토큰의 위치 정보를 함께 제공하는 방식을 사용합니다.
이러한 위치 정보를 통해 모델은 단어 사이의 관계뿐 아니라 문장 안에서 각 단어가 어디에 위치하는지도 함께 처리할 수 있습니다.
트랜스포머의 인코더와 디코더란?
초기의 트랜스포머 구조는 크게 인코더와 디코더로 설명할 수 있습니다.
인코더
입력된 내용을 분석하고 의미 있는 내부 표현으로 변환하는 역할을 합니다.
번역을 예로 들면 원래 언어로 작성된 문장의 의미와 문맥을 분석하는 과정에 해당합니다.
디코더
인코더에서 얻은 정보와 지금까지 생성한 결과를 참고해 새로운 출력을 만드는 역할을 합니다.
번역에서는 대상 언어의 문장을 한 단계씩 생성하는 과정으로 생각할 수 있습니다.
현대의 언어 모델은 목적에 따라 인코더 중심, 디코더 중심 또는 두 구조를 함께 활용하는 등 다양한 형태로 발전했습니다.
트랜스포머와 LLM은 어떤 관계일까?
트랜스포머와 LLM은 같은 개념은 아닙니다.
트랜스포머는 신경망 구조이고, LLM은 대규모 텍스트를 학습해 언어를 처리하는 모델입니다.
현대의 많은 LLM이 트랜스포머를 기반으로 만들어지기 때문에 두 용어가 자주 함께 등장합니다.
| 구분 | 의미 |
|---|---|
| 딥러닝 | 다층 인공신경망을 활용하는 머신러닝 방법 |
| 트랜스포머 | 어텐션을 중심으로 문맥을 처리하는 신경망 구조 |
| LLM | 대규모 텍스트에서 언어 패턴을 학습한 모델 |
| 생성형 AI | 글, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 만드는 AI |
관계를 단순하게 보면 딥러닝 기술을 이용한 트랜스포머 구조를 기반으로 대규모 언어 모델을 만들 수 있다고 이해하면 쉽습니다.
트랜스포머가 LLM에 적합한 이유
긴 문맥의 관계를 처리할 수 있다
어텐션을 활용해 문장 안에서 서로 떨어져 있는 단어들의 관계를 직접 계산할 수 있습니다.
병렬 계산에 유리하다
이전의 일부 순차 모델은 앞 단계의 계산이 끝나야 다음 단계로 넘어갈 수 있었습니다.
트랜스포머는 학습 과정에서 많은 토큰을 병렬로 처리할 수 있어 대규모 데이터 학습에 유리합니다.
모델 규모를 확장하기 좋다
더 많은 데이터와 계산 자원을 활용해 모델을 크게 확장할 수 있었고, 이것이 대규모 언어 모델 발전에 중요한 기반이 되었습니다.
트랜스포머는 어디에 활용될까?
질문 답변
사용자의 질문과 문맥을 분석하고 이에 맞는 답변을 생성하는 데 활용됩니다.
문서 요약
긴 글에서 중요한 부분을 파악하고 핵심 내용을 짧게 재구성하는 작업에 활용할 수 있습니다.
번역
원문의 문맥을 분석해 다른 언어의 자연스러운 문장으로 변환하는 데 사용됩니다.
글 생성
주어진 조건과 앞부분의 문맥을 참고해 이어지는 문장을 생성할 수 있습니다.
코드 생성
프로그래밍 언어 역시 일정한 문법과 패턴을 가지고 있기 때문에 코드 작성과 설명에도 트랜스포머 기반 모델이 활용될 수 있습니다.
트랜스포머의 장점
- 단어 사이의 장거리 관계를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 대규모 데이터 학습에 적합합니다.
- 학습 과정에서 병렬 처리가 가능합니다.
- 텍스트뿐 아니라 다양한 데이터 처리 방식으로 확장할 수 있습니다.
- 현대 생성형 AI와 LLM의 기반 구조로 폭넓게 활용됩니다.
트랜스포머의 한계
긴 입력에서는 계산량이 커질 수 있다
기본적인 셀프 어텐션은 많은 토큰 사이의 관계를 계산해야 하기 때문에 입력이 길어질수록 계산량과 메모리 사용량이 커질 수 있습니다.
많은 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있다
대규모 트랜스포머 모델을 학습하려면 많은 GPU와 전력, 데이터센터 자원이 필요할 수 있습니다.
문맥을 처리한다고 해서 항상 정확한 것은 아니다
트랜스포머가 긴 문장의 관계를 처리할 수 있어도 모델이 항상 사실에 맞는 답변을 생성한다는 뜻은 아닙니다.
잘못된 정보나 추론 오류가 발생할 수 있으므로 중요한 정보는 별도 검증이 필요합니다.
트랜스포머를 이해할 때 흔히 하는 오해
트랜스포머가 곧 생성형 AI인가?
아닙니다. 트랜스포머는 모델을 만드는 신경망 구조이고 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 AI 분야를 의미합니다.
트랜스포머는 텍스트에만 사용되나?
아닙니다. 트랜스포머 아이디어는 이미지, 음성 등 다양한 데이터 처리 분야에도 활용될 수 있습니다.
어텐션을 사용하면 AI가 사람처럼 이해하나?
사람과 동일한 방식으로 이해한다고 보기는 어렵습니다. 모델은 입력 데이터를 수치화하고 학습한 패턴을 기반으로 관계를 계산합니다.
트랜스포머를 공부할 때 알아두면 좋은 순서
- AI와 머신러닝의 차이를 이해합니다.
- 딥러닝과 인공신경망의 기본 개념을 익힙니다.
- 토큰과 임베딩의 개념을 이해합니다.
- 어텐션과 셀프 어텐션을 학습합니다.
- 인코더와 디코더 구조를 이해합니다.
- LLM과 생성형 AI로 범위를 확장합니다.
개발자가 아니라면 처음부터 수식과 구현 코드를 모두 이해할 필요는 없습니다.
문장의 여러 부분이 서로 얼마나 관련되어 있는지를 계산해 문맥을 처리하는 구조라는 핵심부터 이해하면 이후의 LLM 개념도 훨씬 쉽게 연결됩니다.
트랜스포머에 대해 자주 묻는 질문
트랜스포머와 어텐션은 같은 것인가요?
같은 개념은 아닙니다. 어텐션은 정보 사이의 관련성을 계산하는 방법이고, 트랜스포머는 어텐션을 핵심적으로 활용하는 신경망 구조입니다.
셀프 어텐션은 무엇인가요?
같은 입력 안에 있는 토큰들이 서로 어떤 관계를 가지고 있는지 계산하는 방법입니다. 문장 안의 단어들이 서로를 참고하면서 문맥을 처리한다고 이해할 수 있습니다.
모든 LLM이 트랜스포머인가요?
현대의 대표적인 LLM 상당수가 트랜스포머 계열 구조를 사용하지만 언어 모델이라는 개념 자체가 특정 구조 하나만을 의미하는 것은 아닙니다.
트랜스포머는 왜 병렬 처리에 유리한가요?
문장을 반드시 앞에서부터 한 단계씩 처리해야 하는 일부 순차 모델과 달리 학습 과정에서 여러 토큰의 관계를 동시에 계산할 수 있기 때문입니다.
트랜스포머를 알면 생성형 AI를 이해하기 쉬워지나요?
그렇습니다. 트랜스포머와 어텐션의 기본 원리를 이해하면 LLM이 문맥을 처리하고 문장을 생성하는 원리를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
핵심 정리
트랜스포머는 어텐션을 이용해 문장 안의 여러 단어와 표현 사이의 관계를 계산하는 딥러닝 구조입니다.
특히 셀프 어텐션을 통해 같은 문장 안에서 어떤 토큰이 서로 관련되어 있는지를 파악하고, 문맥을 반영한 내부 표현을 만들 수 있습니다.
이러한 특징과 병렬 처리의 장점 덕분에 트랜스포머는 대규모 텍스트 학습에 적합했고 현대 LLM과 생성형 AI 발전의 중요한 기반이 되었습니다.
다만 트랜스포머 기반 모델도 항상 정확한 것은 아닙니다. 많은 계산 자원이 필요할 수 있고 잘못된 정보를 생성할 수도 있습니다.
초보자라면 먼저 트랜스포머는 문장의 단어들을 서로 연결해 중요한 관계를 찾아내는 구조라고 이해한 뒤 어텐션, 토큰, LLM으로 개념을 확장하면 좋습니다.
