트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 이해

트랜스포머란

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 연구팀이 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개한 신경망 아키텍처입니다. 이전의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리, 트랜스포머는 완전히 새로운 접근 방식을 취했습니다. 이 모델의 가장 중요한 혁신은 '셀프 어텐션(Self-Attention)' 메커니즘으로 이를 통해 문장 내 모든 단어들 간의 관계를 효과적으로 모델링할 수 있게 되었습니다.

 

트랜스포머의 핵심 구성 요소

1. 셀프 어텐션 메커니즘

셀프 어텐션은 트랜스포머의 핵심 요소로 시퀀스 내 각 위치가 다른 모든 위치와 어떻게 관련되는지 계산합니다. 예를 들어 "그는 사과를 먹었다. 그것은 맛있었다."라는 문장에서, '그것'이 '사과'를 가리킨다는 것을 모델이 이해할 수 있게 합니다.

셀프 어텐션은 세 가지 주요 벡터를 사용합니다:

• 쿼리(Query): 현재 단어가 찾고 있는 정보
• 키(Key): 다른 단어들이 가진 정보의 '열쇠'
• 값(Value): 실제로 전달되는 정보

이 세 벡터를 사용하여 단어들 간의 관계 점수를 계산하고, 이를 바탕으로 문맥을 파악합니다.

2. 멀티헤드 어텐션

여러 개의 어텐션 메커니즘을 병렬로 실행함으로써 모델은 여러 관점에서 동시에 정보를 분석할 수 있습니다. 각 '헤드'는 문장의 다른 측면에 집중할 수 있어 더 풍부한 표현이 가능합니다.

3. 포지셔널 인코딩

트랜스포머는 모든 단어를 병렬로 처리하기 때문에 단어의 순서 정보가 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 '포지셔널 인코딩'을 사용하여 각 단어의 위치 정보를 임베딩에 추가합니다.

4. 인코더-디코더 구조

원래의 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성됩니다:

• 인코더: 입력 시퀀스를 분석하여 의미를 추출
• 디코더: 인코더의 출력을 바탕으로 새로운 시퀀스 생성

현대 LLM들은 이 구조를 다양하게 활용합니다. BERT는 인코더만 사용하고 GPT는 디코더만 사용하며 T5 같은 모델은 둘 다 사용합니다.

 

트랜스포머가 LLM 혁명을 가져온 이유

트랜스포머 아키텍처가 자연어 처리에 혁명을 가져온 주요 이유는 다음과 같습니다:

1. 병렬 처리: RNN과 달리 시퀀스를 병렬로 처리할 수 있어, 훨씬 더 큰 데이터셋으로 훨씬 더 큰 모델을 훈련할 수 있습니다.
2. 장거리 의존성 포착: 셀프 어텐션을 통해 문장 내 멀리 떨어진 단어들 간의 관계도 효과적으로 포착합니다.
3. 확장성: 구조가 매우 확장 가능하여, 파라미터 수를 늘리면 성능이 계속 향상되는 특성이 있습니다(물론 충분한 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다).

 

현대 LLM의 발전

2017년 원래 트랜스포머 모델 이후, 다양한 변형과 발전이 있었습니다:

• BERT(2018): 양방향 인코더 표현을 사용하여 문맥 이해력 향상
• GPT(2018)와 후속 모델들: 자기회귀적 언어 모델링으로 텍스트 생성 능력 향상
• T5(2019): 모든 NLP 태스크를 텍스트-투-텍스트 형식으로 통합
• GPT-3(2020)와 이후 모델들: 모델 크기의 대폭 확장과 새로운 학습 방법론 도입

최근의 LLM들은 수천억 개의 파라미터를 가지며, 트랜스포머 구조에 기반하지만 다양한 개선과 최적화가 적용되었습니다. 특히 강화학습 기반 인간 피드백(RLHF)과 같은 방법으로 모델의 유용성과 안전성을 크게 향상시켰습니다.

 

결론

트랜스포머 모델은 자연어 처리의 패러다임을 완전히 바꾸었습니다. 병렬 처리 능력과 문맥 이해력을 바탕으로, 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전을 이끌었고, 이는 다시 AI의 대화형 응용 프로그램의 혁신으로 이어졌습니다.

앞으로도 트랜스포머 기반 모델은 계속 발전하여, 더욱 정교한 언어 이해와 생성 능력을 보여줄 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 기계의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.