Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상

1. Transformer란 무엇인가

Transformer는 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 발전을 가져온 딥러닝 모델이다. 2xxx년 구글의 연구팀에 의해 발표된 `Attention is All You Need`라는 논문에서 처음 소개되었다. 그 전통적인 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델들이 가진 한계를 극복하기 위해 설계된 이 구조는 주목받는 일부 기술적 요소들을 통합하여 효율적이고 효과적인 학습을 가능케 한다. Transformers의 핵심 요소 중 하나는 `어텐션 메커니즘`이다. 이는 입력 데이터의 각 요소 간의 관계를 평가하여, 중요한 정보에 더 많은 가중치를 부여하는 방식이다. 어텐션 메커니즘은 단어 간의 의존성을 동적으로 파악할 수 있게 해줌으로써, 문맥을 이해하는 데 있어 필수적인 요소로 작용한다. 전통적인 RNN에서는 순차적으로 입력을 처리하기 때문에 긴 문장이나 복잡한 의존성을 다루기 어려운 반면, Transformer는 입력 전체를 동시에 처리할 수 있는 자기 어텐션(self-attention) 기법을 통해 이러한 문제를 해결한다. Transformer는 인코더-디코더 구조로 구성되어 있다. 인코더는 입력 데이터를 받아들여 그것을 고…(생략)