트랜스포머 모델에 대해
[AI 입문 강의안 중] 트랜스포머 모델에 대해
오늘 우리는 현대 인공지능의 슈퍼히어로라고 할 수 있는 '트랜스포머'에 대해 이야기해보려고 합니다. 여러분은 혹시 '알파고'나 'ChatGPT'에 대해 들어보셨나요?
이런 놀라운 AI 기술들의 비밀 무기가 바로 오늘 우리가 살펴볼 '트랜스포머'입니다.
1. 트랜스포머의 탄생과 영향
2017년, 구글의 연구진이 '트랜스포머'라는 새로운 AI 모델을 세상에 내놓았습니다. 이는 마치 요리사가 새로운 레시피를 공개한 것과 같았죠. 그런데 이 레시피가 너무나 훌륭해서, 전 세계의 요리사들이 이를 기반으로 더 맛있는 요리를 만들기 시작했어요.
실제로 트랜스포머는 'Attention Is All You Need'라는 논문으로 발표되었는데, 이는 "주의력만 있으면 충분해"라는 의미입니다. 이 논문은 AI 분야에서 가장 많이 인용되는 논문 중 하나가 되었죠.
2. 트랜스포머의 핵심 기술: 셀프 어텐션
트랜스포머의 가장 중요한 부분은 '셀프 어텐션'이라는 기술입니다. 이를 이해하기 위해, 우리가 파티에 참석한 상황을 상상해봅시다.
파티장에 들어서면, 여러분은 한 번에 모든 사람을 둘러보며 누가 어디에 있는지, 누구와 대화하고 있는지를 파악하죠? 이것이 바로 '셀프 어텐션'과 비슷합니다. 모든 정보를 동시에 살펴보고, 중요한 관계를 파악하는 거예요.
조금 더 전문적으로 설명하자면, 셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 어떤 관련이 있는지를 계산합니다. 이를 위해 Query, Key, Value라는 세 가지 벡터를 사용하는데, 이는 마치 파티에서 여러분이 누구를 찾고(Query), 누가 거기 있으며(Key), 그들이 어떤 정보를 가지고 있는지(Value)를 파악하는 것과 비슷합니다.
3. 트랜스포머의 확장성과 병렬 처리
트랜스포머의 또 다른 강점은 '확장성'입니다. 이를 이해하기 위해, 대형 마트에서 계산을 하는 상황을 생각해봅시다.
계산대가 하나밖에 없다면, 모든 손님은 줄을 서서 차례를 기다려야 하죠. 하지만 여러 개의 계산대가 열리면 어떻게 될까요? 훨씬 더 빨리 계산을 마칠 수 있겠죠? 트랜스포머도 이와 비슷합니다. 여러 개의 GPU(그래픽 처리 장치)를 사용해 동시에 많은 작업을 처리할 수 있어요.
전문적인 용어로는 이를 '병렬 처리'라고 부릅니다. 트랜스포머는 'Multi-Head Attention'이라는 기술을 사용해 여러 개의 어텐션 메커니즘을 동시에 적용할 수 있습니다. 이는 마치 여러 명의 전문가가 동시에 같은 문제를 다른 각도에서 분석하는 것과 비슷하죠.
4. 트랜스포머의 응용
트랜스포머는 처음에는 언어 번역을 위해 만들어졌지만, 지금은 훨씬 더 다양한 분야에서 사용되고 있어요.
예를 들어, 여러분이 스마트폰으로 찍은 사진을 AI가 분석하여 설명해주는 기술이 있죠? 이런 기술에는 'Vision Transformer'라는 모델이 사용됩니다. 이 모델은 이미지를 작은 조각(패치)으로 나누어 각 조각을 단어처럼 취급하여 분석합니다.
또한, 음성 인식 분야에서는 'Wav2Vec 2.0'이라는 모델이 트랜스포머 구조를 활용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 이는 마치 AI가 사람의 귀와 뇌를 모방하여 소리를 이해하는 것과 같죠.
결론적으로, 트랜스포머는 현대 AI 기술의 핵심이며, 우리의 미래를 크게 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술이 어떻게 발전하고 우리 사회에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 것은 매우 흥미진진한 일이 될 것입니다.
