AI. 트랜스포머가 바꾼 세상
ChatGPT부터 의료진단까지, 모든 것을 연결하는 마법의 알고리즘
Attention is All You Need
2017년 구글 연구팀이 발표한 논문의 제목이다. 당시 많은 AI 연구자들은 이 제목에 의문을 품었지만, 7년이 지난 지금 우리는 그들이 얼마나 정확했는지 깨닫고 있다.
Transformer(트랜스포머)란 무엇인가?
트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 혁신을 일으키며 등장한 딥러닝 모델이다. 트랜스포머 이전에 사용하던 신경망의 대표주자 격인 순환신경망(Recurrent neural network, RNN)이나 합성곱신경망(Convolutional neural network, CNN)과는 완전히 다른 접근법을 취한다.
가장 핵심적인 특징은 '자기 어텐션(Self-Attention)' 메커니즘이다. 이는 마치 우리가 문장을 읽을 때 모든 단어를 동시에 고려하며 문맥을 파악하는 것과 같다. 문장을 구성하는 단어들이 서로 비교되며 그 연관성에 따라 가중치를 부여하고, 어떤 단어에 더 집중해야 하는지 스스로 결정한다.
트랜스포머의 핵심 아키텍처
1. 인코더-디코더 구조
트랜스포머는 크게 두 부분으로 나뉜다:
인코더: 입력된 정보를 이해하고 압축한다
디코더: 압축된 정보를 바탕으로 결과를 생성한다
2. 다중 헤드 어텐션
하나의 관점이 아닌 여러 관점에서 데이터를 바라본다. 마치 여러 명의 전문가가 동시에 같은 문제를 분석하는 것과 같다.
3. 피드포워드 네트워크
각 토큰*이 독립적으로 비선형 변환을 거치며, 모델의 표현력을 높인다.
가장 혁신적인 점은 병렬 처리가 가능하다는 것이다. 기존 RNN이 단어를 순서대로 하나씩 처리했다면, 트랜스포머는 모든 단어를 동시에 처리할 수 있어 학습 속도가 획기적으로 빨라졌다.
*토큰: 작은 데이터 단위, 언어 모델이라면 입력받은 문장을 구성하는 단어 혹은 의미를 가지는 글자를 토큰으로 볼 수 있다.
우리 일상을 바꾼 트랜스포머의 활용
자연어 처리의 혁명
ChatGPT, GPT-4, BERT - 이들의 공통점은 모두 트랜스포머 기반이라는 것이다. 기계번역, 텍스트 요약, 질의응답 시스템에서 인간 수준의 성능을 보여준다.
구글 번역기가 자연스러워진 것도, 파파고가 문맥을 정확히 파악하는 것도 모두 트랜스포머 덕분이다.
컴퓨터 비전의 새로운 패러다임
Vision Transformer(ViT)는 이미지를 마치 문장처럼 처리한다. 사진을 작은 패치들로 나누고, 각 패치 간의 관계를 학습하여 전체적인 이미지를 이해한다.
자동차의 자율주행 시스템이 복잡한 도로 상황을 파악하거나, 스마트폰 카메라가 인물과 배경을 정확히 분리하는 기술 뒤에는 트랜스포머가 있다.
의료 분야의 새로운 가능성
트랜스포머 기반 기술들은 의료 영상 분석 분야에서도 주목받고 있다. MRI나 CT 스캔 분석, 심장 영상 분할 등의 작업에서 유망한 결과들이 보고되고 있다.
뇌 질환 진단, 뇌파(EEG) 분석, 뇌 나이 예측 등의 분야에서도 트랜스포머를 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있어 의학 분야의 새로운 도구로 기대를 모으고 있다.
멀티모달 AI의 발전
텍스트와 이미지를 함께 처리하는 AI 기술들이 눈부신 발전을 보이고 있다. 텍스트 설명으로 이미지를 생성하거나, 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 모델들이 등장하면서 창작과 분석의 새로운 가능성을 제시하고 있다.
"석양이 지는 바다 위의 외로운 등대"라는 문장만으로도 AI가 그 장면을 시각적으로 표현할 수 있는 시대가 되었다.
소프트웨어 개발 지원
AI 코딩 도구들이 개발자들의 작업을 도와주고 있다. 자연어 설명을 바탕으로 코드를 제안하거나, 코드 리뷰와 버그 수정을 지원하는 도구들이 점점 더 정교해지고 있다.
트랜스포머의 미래
효율성 개선 연구
현재 트랜스포머의 가장 큰 과제는 많은 계산양과 메모리 사용량이다. 하지만 연구자들은 아키텍처를 최적화하고 경량화하는 다양한 방법을 개발하고 있다.
새로운 응용 분야
시계열 데이터 분석: 주식 예측, 날씨 예보
촉각 인지: 로봇이 물체를 만지고 인식하는 기술
음성 처리: 더 자연스러운 음성 합성과 인식
트랜스포머가 우리에게 던지는 질문
트랜스포머의 성공은 단순히 기술적 성과가 아니다. 이는 attention이라는 인간의 인지 메커니즘을 기계가 모방할 수 있다는 증명이기도 하다.
우리가 집중할 때, 중요한 정보에 더 많은 주의를 기울이는 것처럼, 트랜스포머도 중요한 부분에 더 많은 attention을 준다. 이는 AI가 인간의 사고 과정을 닮아가고 있다는 의미이기도 하다.
어텐션이 만든 세상
2017년 "Attention is all you need"라고 선언했던 연구자들의 예측은 현실이 되었다. ChatGPT와 대화하고, AI가 그린 그림을 감상하며, 의료진단에서 AI의 도움을 받는 일상이 되었다.
트랜스포머는 단순한 알고리즘이 아니다. 이는 정보를 이해하고 연결하는 새로운 방식이며, 인공지능이 인간의 인지 능력에 한 걸음 더 가까워지는 디딤돌이다.
앞으로 트랜스포머가 어떤 새로운 변화를 가져올지 기대해 본다. 분명한 것은 attention이 우리 세상을 완전히 바꿔놓았다는 사실이다.
"모든 혁신의 시작은 주의 깊게 바라보는 것에서 시작된다."
