마법 같은 대화, 그 배후의 Transformer 기술

ChatGPT의 답변, 그 놀라운 비밀

“어떻게 이렇게 정확하게 대답하지?”

처음 ChatGPT를 써본 사람이라면 한 번쯤 이렇게 놀랐을 것입니다. 딱히 문장을 잘 다듬지 않아도, 심지어 반말이나 줄임말로 써도 AI는 내 의도를 척척 파악합니다. 마치 사람과 대화하는 것처럼 말이죠.

하지만 불과 몇 년 전만 해도, 컴퓨터는 이런 대화에 서툴렀습니다. 단어나 문장을 ‘하나씩’ 차례대로 읽어야 했고, 문장이 조금만 길어져도 앞에서 말한 내용을 금방 잊어버리곤 했습니다. AI가 문장을 제대로 이해하지 못해, “이런 글은 요약할 수 없습니다”라고 말하던 시절이 있었죠.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 Transformer입니다.

Transformer는 기존 자연어 처리 모델의 한계를 뛰어넘어, 모든 단어를 동시에 이해하고, 각 단어 사이의 관계를 정밀하게 분석할 수 있게 만든 혁신적인 구조입니다.

2017년 구글 연구팀이 발표한 이 기술은 단순한 논문 하나를 넘어, 오늘날 ChatGPT, 번역기, 요약기, 심지어 이미지나 음악 생성 AI의 기반이 되었죠.

Transformer는 어떻게 이런 대변화를 가능하게 만든 걸까요?

이제 그 핵심 원리를 하나씩 살펴보겠습니다.

혁명의 시작: Attention Is All You Need

2017년, 구글의 연구팀이 "Attention Is All You Need"라는 논문을 발표하였고, 이 논문에 등장한 Transformer는 인공지능 기술의 새로운 장을 여는 계기가 되었습니다. 현재까지 논문 인용 수가 145,000회를 넘어서며 Transformer의 혁신성을 입증하고 있습니다.

Transformer는 이전 자연어 처리 기술의 한계를 뛰어넘으며 등장하였습니다. 특히, 순차 처리 방식이 가진 구조적 한계를 극복한 것이 핵심입니다.

기존 딥러닝 모델의 한계

Transformer가 등장하기 전에는 주로 RNN(Recurrent Neural Network) 구조가 사용되었습니다. RNN은 단어를 순차적으로 처리하여 문맥을 이해하는 구조입니다. 예를 들어 "나는 학교에 갔다"라는 문장을 처리할 때 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

먼저 "나는"을 처리합니다.

이어서 "학교에"를 보며 앞 단어와 의미를 연결합니다.

마지막으로 "갔다"를 처리하여 전체 문장의 맥락을 학습합니다.

이 방식에는 두 가지 주요 한계점이 있었습니다.

장기 의존성 문제(Long-term Dependency): 문장이 길어질수록 앞부분의 정보를 잃어버리기 쉬워집니다. 정보가 뒤로 갈수록 희미해지는 현상(Vanishing Gradient) 때문입니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 구조는 이 문제를 일부 해결하였지만, 완전한 해결은 아니었습니다.

순차 처리의 비효율성: 단어를 하나씩 처리해야 하므로 계산 속도가 느리며, 학습 시간도 길어집니다. 구조가 복잡해지면 계산 비용도 증가합니다.

Transformer는 이러한 한계를 해결하였습니다. 과거 모델이 마치 단어들이 줄지어 한 명씩 말하는 구조였다면, Transformer는 모든 단어가 동시에 대화하는 구조라고 볼 수 있습니다.

Self-Attention 메커니즘

Transformer의 핵심은 바로 Self-Attention 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 문장 내 단어들 간의 관계를 정밀하게 계산하고, 전체 문맥을 이해하는 데 필수적인 역할을 합니다.

Self-Attention이란?

Self-Attention은 입력된 문장의 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산하는 메커니즘을 가지고 있습니다. 이 과정을 통해 어떤 단어가 다른 단어와 더 중요한 관계를 맺고 있는지 파악하고 문장 내에서의 의미적 연결고리를 찾아낼 수 있게 되었습니다. 한 단어가 문장의 다른 단어들과 어떻게 연결되는지를 파악해 해당 단어의 백터 표현을 동적으로 조정합니다. 문장에 특정 단어가 등장하면 주변 단어들과의 연결고리를 찾아 그 단어가 어떤 역할을 하는지 평가하는 것입니다.

이렇듯, Self-Attention은 입력된 문장의 모든 단어 간 관계를 동시에 계산하는 구조입니다. 어떤 단어가 다른 단어들과 어떤 관계를 갖는지를 계산하여, 문맥적으로 중요한 정보를 부각시키는 방식입니다.

예를 들어 "서울의 봄날은 아름답다"라는 문장에서,

“서울”은 “봄날”과 관련성이 크며,

“아름답다”는 “봄날”과 의미적으로 연결됩니다.

이 관계를 각 단어마다 병렬적으로 계산하게 됩니다.

Self-Attention은 입력 문장을 행렬 연산으로 처리합니다. 입력된 각 단어를 기반으로 아래의 3가지 벡터를 계산하여 값을 생성합니다.

Query 벡터(Q): 어떤 정보를 찾고 있는지 표현합니다. 현재 단어가 다른 단어를 얼마나 주의해야 하는지 결정합니다.

Key 벡터(K): 해당 단어가 어떤 정보를 갖고 있는지를 나타냅니다. 특히 현재 단어가 다른 단어들에게 얼마나 중요한지 나타냅니다.

Value 벡터(V): 실제 단어의 정보를 담습니다.

Query와 Key의 내적을 통해 어떤 단어가 다른 단어에 주의를 기울여야 할지(Attention Weight)를 결정하고, 이 값을 Value에 곱해 새로운 문맥 기반 벡터를 생성합니다. 즉 Attention Weight는 단어와 단어 간의 관계를 측정한 값입니다. 이는 모델이 텍스트를 순서대로 읽는 게 아니라, 문맥 속에서 단어 간의 의미적 관계를 이해하도록 만들어 줍니다.

Q, K, V라는 백터 개념이 사실 처음 들으면 어렵게 느껴질 수 있습니다. 하지만 쉽게 풀어보겠습니다. “봄에 서울에 여행 가고 싶다”라는 문장이 있다고 하면 먼저 봄”, “서울”, “여행”, “가고”, “싶다”라는 단어 각각이 벡터로 변환됩니다. 그리고 이 단어들이 문장 안에서 서로 어떻게 연결되어야 의미가 맞는지를 Self-Attention이 계산합니다.

여행(Q)”이 다른 단어들의 K와 비교하며 “나랑 관련 있는 단어가 누구일까?”를 찾습니다. “여행(Q)”과 “서울(K)”, “봄(K)” 간의 연관성을 점수(유사도)로 계산합니다. 점수가 높으면 “서울(V)”, “봄(V)”의 정보를 가져와 “여행”과 연관된 새로운 벡터를 생성합니다. 이 과정을 문장 내의 모든 단어에 대해 병렬적으로 수행하여 각 단어가 문맥 속에서 어떤 의미를 가져야 하는지를 학습하게 됩니다.

이 과정을 통해 Transformer는 “봄에 서울 여행 가고 싶다”라는 문장을 단순한 단어들의 나열이 아닌, “봄 + 서울 + 여행”의 관계가 강조된 맥락 정보로 변환하여 이해하게 됩니다.

또한 Transformer는 Multi-Head Self-Attention을 통해 다양한 의미적 관계(다차원 문맥 정보)를 동시에 학습할 수 있도록 설계되어 있습니다.

Transformer는 문장 안의 단어들이 맺는 관계를 한 가지 관점으로만 보는 것이 아니라, 여러 개의 관점(Head)으로 동시에 살펴봅니다. 마치 한 문장을 여러 사람에게 보여주고 “각자 중요하다고 생각되는 관계를 찾아보라”고 시키는 것과 같습니다.

예를 들어 “봄에 서울 여행 가고 싶다”라는 문장을 처리할 때

어떤 Head는 “봄”과 “여행”의 계절적 연관성에 주목합니다.

다른 Head는 “서울”과 “여행”의 장소적 연관성을 강조합니다.

또 다른 Head는 “가고 싶다”라는 표현과 “여행”의 의도적 연결에 주목합니다.

이렇게 여러 Head가 동시에 다양한 관계를 살피면서 문장 내에서 어떤 단어가 어떤 의미로 중요하게 작용하는지를 더 풍부하고 정밀하게 이해합니다. 마지막에 이 다양한 관점에서 얻은 결과들을 다시 모아서 결합하므로, Transformer는 문장을 훨씬 입체적으로 이해하게 됩니다.

즉, Multi-Head Self-Attention 덕분에 Transformer는 사람처럼 문장을 다각도로 해석하며, 중요한 의미를 놓치지 않고 파악할 수 있게 되는 것입니다.

FFN 메커니즘

FFN(Feed-Forward Network)은 Self-Attention 메커니즘으로 계산된 정보를 비선형 변환을 통해 더욱 풍부하고 복잡한 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 이로 인해 단순 선형 변환으로는 표현할 수 없는 복잡한 의미를 학습하게 됩니다.

선형 변환은 입력 데이터를 선형적, 직선적으로만 변환합니다. 하지만 실제 언어는 비선형적이고 복잡한 패턴을 가집니다. 다양한 문맥, 다양한 뜻을 가진 단어를 떠올리면 됩니다. 비선형 활성화 함수인 ReLU는 이런 비선형 관계의 패턴을 학습할 수 있도록 합니다. 예로 “The cat sat on the mat.” 문장에서 선형 변환이 cat과 sat 간의 단순한 위치 관계만 학습한다면 비선형 변환은 동작 주체나 행동 같은 의미적 관계를 학습합니다.

FFN은 입력받은 벡터를 고차원 공간으로 매핑하여 벡터화한 뒤 다시 선형 변환으로 단순화시킵니다.

또한 Self-Attention의 출력을 단어 단위로 처리해 더 풍부한 특징 표현을 학습합니다. 즉, 각 단어에 독립적으로 적용되며, 단어 간의 상호작용에는 관여하지 않습니다. 각 단어에만 집중해 더 복잡한 의미 표현으로 변환합니다. 이로써 Self-Attention이 학습한 문맥적 관계를 유지하면서 단어 자체의 특성을 보완하는 것입니다.

Positional Embedding

Transformer는 데이터를 순차적으로 처리하지 않기 때문에 단어의 순서 정보를 직접 반영할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 Positional Encoding이 도입되었습니다. Positional Encoding은 각 단어의 위치 정보를 벡터로 추가하여, Transformer가 단어의 순서를 이해하고 문장 구조를 학습할 수 있게 합니다.

다만 기존 RNN, LSTM 등이 순서 정보를 내저적으로 반영하는 반면 Transformer는 이 정보를 따로 분류하여 하나의 입력 데이터로 추가시킵니다. 이를 통해 Transformer는 문장 구조를 이해하고, 단어의 순서에 따라 문맥을 학습할 수 있게 됩니다.

병렬 처리

기존의 RNN이나 LSTM은 정보를 한 번에 하나씩 순차적으로 처리해야 했습니다. 마치 한 명의 번역가가 단어 하나하나를 순서대로 번역하는 것처럼, 시간이 많이 걸렸습니다.

Transformer의 병렬 처리 방식

Transformer는 Self-Attention 메커니즘을 활용하기 때문에 문장의 모든 단어를 동시에 처리합니다. 이는 마치 수백 명의 번역가가 협력해 문장을 한꺼번에 처리하는 것과 같습니다. 순차 처리를 벗어나게 되면서 자연스럽게 병렬처리가 가능해진 것입니다.

병렬 처리는 GPU와 같은 하드웨어 가속기의 장점을 극대화하여 학습 시간을 크게 단축합니다. 이를 통해 두 가지 중요한 성과를 얻을 수 있습니다.

더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, 모델이 대규모 데이터에서 효과적으로 학습합니다.

모델 파라미터를 늘리는 것이 현실적으로 가능해져, 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

즉 병렬처리는 더 많은 데이터로 더 효과적인 학습을 가능하게 만듭니다.

구조적 단순성

Transformer는 Self-Attention으로 구성된 Attention Layer 뒤에 Position-wise Feedforward Network(FFN)를 사용합니다. FFN은 단순한 비선형 변환으로 이루어져 있어, 레이어 수와 파라미터를 늘리는 것이 상대적으로 효율적입니다.

또한 Transformer의 구조는 모듈화되어 있어, 모델을 더 쉽게 확장할 수 있습니다. 동일한 Self-Attention Layer와 Feedforward Layer를 반복적으로 쌓는 방식으로 모델 확장이 가능합니다. 이는 RNN/LSTM과 달리, 구조적으로 단순하여 파라미터 수를 늘려도 복잡도가 비례적으로 증가하지 않게 합니다.

이런 구조적 단순성은 확장성의 효율을 가져왔고 그에 따라 초대규모 모델인 LLM이 등장할 수 있었습니다. 이러한 모델들은 대규모 데이터를 학습하고 높은 성능을 내면서도 계산 효율성을 유지합니다. 아래는 최근에 설계된 모델들의 파라미터 규모 예시입니다.

범용 머신러닝 기술: 경계를 넘어서

Transformer의 진정한 혁신은 그 범용성에 있습니다. 처음에는 자연어 처리(NLP)를 위해 개발되었지만, 지금은 거의 모든 데이터 영역에서 활용됩니다. 긴 문맥을 처리하는 능력과 병렬 처리하는 능력으로 그 범용성이 가능해졌습니다. 몇 가지 다양한 도메인에서의 사례를 알아보겠습니다.

사례 1: 번역

기존 방식

번역 시스템이 문장을 단어 단위로 순차 처리했습니다. 긴 문장은 처리 속도가 느리고, 번역 품질이 낮아졌습니다.(중간에 문맥 정보 손실 가능).

Transformer의 방식

병렬 처리를 통해 긴 문장을 빠르게 번역합니다. Google Translate에서 Transformer 기반 모델을 도입한 후 번역 속도와 품질이 크게 개선되었습니다. 길고 다양한 문맥을 고려하여 더 자연스럽고 정확한 번역이 가능해졌습니다.

사례 2: 질문 응답, 요약

기존 방식

RNN 기반 모델은 한 단어씩 생성하면서 다음 단어를 예측하게 됩니다. 긴 텍스트 생성 시 속도가 느리고 문맥 연결이 부자연스럽습니다.

Transformer의 방식

병렬 처리로 이전 단어와 문맥을 동시에 계산해 빠르게 다음 단어를 생성합니다. ChatGPT와 같은 모델은 긴 대화나 복잡한 질문에도 빠르게 답변이 가능합니다.

사례 3: 정보 검색

기존 방식

문서와 쿼리 간의 유사도를 계산할 때 순차적 접근으로 처리 속도가 느립니다. 긴 문서를 비교할수록 처리 시간이 크게 증가합니다.

Transformer의 방식

병렬 처리를 통해 모든 문서와 쿼리 간의 관계를 동시에 계산합니다. 검색 속도가 빨라지고, 문서와 쿼리의 문맥적 유사성을 더 잘 반영할 수 있게 됩니다.

사례 4: 이미지 처리 (Vision Transformer)

기존 방식

CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지의 각 패치를 순차적으로 처리합니다. 이미지가 복잡할수록 계산 비용이 증가하게 됩니다.

Transformer의 방식

이미지를 작은 패치로 나누고, 패치 간의 관계를 병렬로 계산합니다. Vision Transformer(ViT)는 이미지의 복잡한 패턴과 관계를 더 빠르고 효율적으로 학습할 수 있게 되었습니다.

사례 5: 음성 처리

기존 방식

음성 데이터를 시간 축에 따라 순차적으로 처리합니다. 실시간 음성 인식이나 긴 음성 파일 처리에 시간이 오래 걸리게 됩니다.

Transformer의 방식

병렬 처리를 통해 긴 음성 데이터를 빠르게 분석합니다. 예로 OpenAI의 Whisper 모델은 Transformer를 활용해 음성을 텍스트로 빠르게 변환합니다.

사례 6: 추천 시스템

기존 방식

사용자의 이전 행동 데이터를 순차적으로 분석해 추천 알고리즘에 활용합니다. 많은 데이터를 분석하려면 시간이 오래 걸리게 됩니다.

Transformer의 방식

병렬 처리를 통해 사용자 행동 데이터의 모든 관계를 동시에 분석합니다. Netflix, YouTube 등의 추천 시스템에서 Transformer 기반 모델이 더 정교한 추천을 제공할 수 있게 되었습니다.

결론: ChatGPT의 실용성의 기반은 Transformer

Transformer 기반 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT는 문맥을 깊이 있게 이해합니다. 단순히 텍스트를 읽는 것이 아니라, 대화의 흐름과 맥락을 깊이 이해합니다. 기억의 연속성을 가지고 있어 이전 대화 기록을 종합적으로 기억하고 그 내용을 기반으로 일관된 응답을 생성합니다.

추상적인 질문에도 유연하게 대응하여 논리적인 답변을 할 수 있고 공손한 톤, 친근한 톤, 기술적인 톤 등 다양한 방식으로 대화가 가능합니다.

Transformer 기술은 단순한 기술적 혁신을 넘어, AI와 인간 상호작용의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. ChatGPT와 같은 모델은 이 기술의 가장 성공적인 응용 사례 중 하나입니다. 앞으로 우리는 더욱 자연스럽고, 지능적이며, 맥락을 이해하는 AI를 만나게 될 것입니다. Transformer는 그 여정의 중요한 이정표일 뿐이며, 더 놀라운 혁신이 우리를 기다리고 있으리라 생각합니다.