인공지능 기술의 핵심 : Transformer

Transformer: 인공지능 기술에서 “주목”해야할 기술

“Attention is all you need.” 2017년에 발표된 이 논문은 인공지능 연구에 혁명을 일으켰습니다. 이 글에서는 Transformer에 대해 처음 듣는 사람들도 쉽게 이해할 수 있도록, 그 기본적인 개념과 작동 원리를 최대한 쉽게 설명해서 글을 써보려 합니다.

A computer that can think and respond like a human.

인공지능과 언어 이해: 컴퓨터가 ‘말’을 배우는 방법

우리는 일상생활에서 언어를 사용하여 지식을 획득하고 소통합니다. 만약 컴퓨터도 우리처럼 언어를 이해하고 반응할 수 있다면, 그 컴퓨터는 거의 인간처럼 느껴질 것입니다. 실제로, 이런 컴퓨터를 만들기 위해 연구자들은 다양한 방법으로 컴퓨터가 언어를 ‘이해’할 수 있도록 노력해 왔습니다.

컴퓨터는 언어를 어떻게 ‘이해’하나요?

컴퓨터는 숫자를 이해합니다. 따라서 컴퓨터에게 언어를 가르치려면, 우선 텍스트를 숫자로 변환해야 합니다. 이 숫자들은 컴퓨터가 분석할 수 있는 통계적 패턴을 포함하고 있습니다. 이 패턴을 통해 컴퓨터는 단어와 문장이 어떻게 사용되는지를 학습합니다.

언어를 처리하는 컴퓨터 알고리즘

컴퓨터가 언어를 이해하도록 돕는 알고리즘에는 CNN(Convolutional Neural Network), 시퀀스 데이터 처리에는 RNN(Recurrent Neural Network) 또는 LSTM(Long Short-Term Memory)등이 있습니다. 이들은 모두 텍스트에서 패턴을 찾아내어 컴퓨터가 문맥을 이해하고 적절한 반응을 할 수 있도록 합니다.

Transformer: 언어 처리의 혁신

Transformer는 이러한 알고리즘들 중에서도 특히 중요한 발전을 이룬 기술입니다. 처음에는 언어 번역을 목적으로 개발되었지만, 이제는 질문에 답하거나 요약을 생성하는 등 다양한 작업에 사용됩니다. Transformer의 가장 큰 특징은 ‘자기 주의 메커니즘‘을 통해 문장 속에서 각 단어가 서로 어떻게 연결되어 있는지를 더 정확하게 파악할 수 있다는 점입니다.

AI 모델 만들기: 단계별로 살펴보기

1. 작업 선택하기

AI를 만들기 전에, 무엇을 하게 할지 결정해야 합니다. 예를 들어, 우리가 만들 AI가 텍스트를 생성하게 하려고 한다면, 이 작업을 목표로 설정합니다.

2. 데이터 수집하기

AI가 텍스트를 생성하려면, 먼저 많은 텍스트 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 인터넷에서 찾을 수 있는 기사, 책, 블로그 등 다양한 텍스트로 구성될 수 있습니다. 이 단계에서는 AI가 학습할 수 있도록 충분하고 다양한 데이터를 모아야 합니다.

• 데이터 수집: AI 모델을 훈련시키기 위해, 관련 있는 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 수 있는 예제들을 포함하고 있어야 합니다.
• 데이터 전처리: 수집된 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터는 숫자로 인코딩되거나, 이미지는 픽셀 값으로 변환됩니다.

3. 데이터를 숫자로 변환하기

컴퓨터는 텍스트보다 숫자를 더 잘 처리할 수 있습니다. 따라서 모은 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 과정이 필요합니다. 이 숫자들은 각각의 단어나 문장을 나타내며, AI는 이 숫자들을 사용하여 학습합니다.

4. 신경망 구축하기

신경망은 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 역할을 합니다. 신경망은 많은 수학적 계산을 포함하지만, 기본적으로는 데이터를 입력받아 결과를 출력하는 고급 계산기라고 생각할 수 있습니다.

5. 신경망 훈련시키기

신경망을 훈련시킨다는 것은, 주어진 데이터에 대해 최적의 결과를 내도록 조정하는 과정입니다. 이 과정에서 다양한 변수(가중치와 편향)를 조정하면서, 신경망이 데이터를 정확하게 해석하고 적절한 출력을 할 수 있도록 합니다.

6. 모델 테스트하기

마지막 단계는 훈련된 AI 모델을 새로운 데이터로 테스트하여 그 성능을 확인하는 것입니다. 이를 통해 AI가 실제로 적절하고 정확한 출력을 내는지 검증할 수 있습니다.

7. Transformer의 역할

이 모든 단계에서 Transformer는 특히 텍스트 처리와 생성에 강력한 도구입니다. 그것은 각 단어의 중요성과 문장의 문맥을 더 잘 이해하도록 설계되어, 보다 자연스러운 텍스트 생성이 가능하게 합니다.

시퀀스 모델링: 문장 이해의 시작

시퀀스 모델링이란?

시퀀스 모델링은 문장을 구성하는 단어들의 순서를 이해하고, 다음에 올 단어를 예측하는 인공지능의 한 방법입니다. 여기서 ‘시퀀스’란 단어들이 일렬로 나열된 것을 의미합니다. 예를 들어, “오늘 날씨는 매우” 다음에 어떤 단어가 올지 예측하는 것이 시퀀스 모델링의 한 예입니다.

문장과 시퀀스 모델링

문장은 단어의 연속으로 이루어져 있습니다. 우리가 일상적으로 말하는 모든 문장은 이러한 단어의 시퀀스입니다. 시퀀스 모델링을 사용하면 컴퓨터가 이런 문장을 보고 다음에 나올 단어를 ‘추측’할 수 있습니다.

시퀀스 모델링의 목표

시퀀스 모델링의 궁극적인 목표는 인간의 언어를 컴퓨터가 마치 인간처럼 이해하고 사용할 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 컴퓨터는 문장을 완성하거나, 질문에 대답하거나, 심지어는 문서를 요약하는 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

왜 시퀀스 모델링이 중요한가?

시퀀스 모델링은 컴퓨터에게 문맥을 이해할 수 있는 능력을 부여합니다. 예를 들어, “사과를 먹고 싶어”와 “사과를 사러 갔어”에서 “사과”라는 단어의 의미가 각각 어떻게 다른지 이해할 수 있습니다. 이러한 이해는 특히 번역, 자동 문장 생성, 음성 인식 등에서 매우 중요합니다.

전이 학습: AI가 시험 준비를 하는 방법

전이 학습이란?

전이 학습은 AI가 특정 작업을 수행하기 위해 필요한 정보만을 학습하는 방법입니다. 사람이 시험을 준비하듯, AI도 그 시험에 나올 내용만 공부하는 것과 비슷합니다.

예를 들어 보기

상상해 보세요, 내일 퀴즈가 있는데, 여러분이 가진 자료 중 일부는 답이 있고 일부는 답이 없습니다. 전체 책을 다 읽는 대신, 여러분이 가진 예전 시험지의 질문만 공부하는 것을 생각해 봅니다. 이처럼 AI도 많은 데이터 중에서 필요한 부분만 학습하여 빠르고 효율적으로 문제를 해결합니다.

전이 학습의 실제 적용

전이 학습은 특히 데이터에 레이블(즉, 명확한 답)이 부족할 때 유용합니다. AI는 레이블이 있는 몇 개의 데이터를 사용하여 학습을 시작하고, 레이블이 없는 많은 데이터에서 패턴이나 유사성을 찾아 답을 추측합니다. 예를 들어, 레이블이 있는 질문들로부터 학습한 내용을 바탕으로 레이블이 없는 질문에 답을 추론합니다.

왜 전이 학습이 중요한가?

전이 학습은 AI가 적은 양의 데이터로도 더 많은 것을 배울 수 있게 해줍니다. 이 방법은 데이터가 부족하거나 레이블 작업이 많이 필요한 경우에 특히 효과적이며, AI의 학습 과정을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

순환 모델: 이야기를 기억하는 AI

순환 모델이란?

순환 모델은 이야기를 하면서 이전에 한 말을 기억하는 AI의 한 방식입니다. 이 모델은 말하려는 다음 단어를 선택할 때, 지금까지 한 모든 말을 고려합니다. 마치 사람이 대화를 이어가면서 이전에 무슨 말을 했는지 기억하는 것처럼, 순환 모델도 이전의 데이터를 계속해서 ‘기억’하며 다음 단계를 결정합니다.

언어 처리에서의 역할

언어에서 순환 모델은 문장을 만들 때 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 데 큰 도움을 줍니다. 이를 통해 AI는 자연스러운 문장을 구성할 수 있으며, 대화나 이야기에서 어떤 단어들이 자주 함께 나오는지, 문장이 어떻게 구성되는지를 학습합니다.

순환 모델의 한계

하지만 순환 모델은 몇 가지 한계가 있습니다. 가장 큰 문제는 긴 시퀀스, 즉 많은 단어나 긴 문장을 처리할 때 발생합니다. 시퀀스가 길어질수록 모델이 기억해야 할 정보가 많아지고, 이는 많은 메모리를 필요로 하며 학습 시간도 길어집니다. 또한, 너무 많은 정보를 기억하려고 하면 오래된 정보가 새로운 정보를 방해하는 현상도 발생할 수 있습니다.

더 나은 모델을 향하여

이러한 한계로 인해 연구자들은 순환 모델을 개선하거나, 더 효율적인 다른 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이것이 바로 Transformer 모델과 같은 새로운 기술이 등장한 이유 중 하나입니다.

“순환 모델”은 시퀀스 데이터 처리에 적합한 인공 신경망의 한 유형입니다. 이 모델들은 시간에 따라 정보를 전달할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 이전에 처리된 데이터의 컨텍스트를 기억하면서 새로운 입력을 처리할 수 있습니다. 순환 모델은 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

순환 모델의 핵심 구성 요소는 순환 뉴런 또는 셀입니다. 이러한 셀은 각 시간 단계에서 입력을 받고, 이전 단계에서의 정보를 활용하여 현재의 출력을 생성합니다. 이 과정은 시퀀스의 각 요소를 순차적으로 처리하면서 전체 시퀀스에 대한 정보를 축적하는 방식으로 진행됩니다.

주요 특징 및 사용 사례

• 컨텍스트 인식: 순환 모델은 과거의 정보를 활용하여 현재의 작업을 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 문장에서 다음 단어를 예측할 때, 순환 모델은 이미 등장한 단어들의 컨텍스트를 고려하여 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다.
• 가변 길이 입력 처리: 순환 모델은 고정된 크기가 아닌 가변 길이의 시퀀스 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 자연어 처리에서 특히 중요한데, 문장이나 문서의 길이가 다양하기 때문입니다.
• 양방향 처리: 양방향 순환 신경망(BiRNNs)은 과거와 미래의 컨텍스트 모두를 고려할 수 있어, 특정 작업에 대한 이해도를 더욱 향상시킵니다.
• 장기 의존성 문제: 순환 모델은 장기 의존성을 다루는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 고안된 LSTM(Long Short-Term Memory) 또는 GRU(Gated Recurrent Unit)과 같은 특수한 구조가 있습니다.

순환 모델은 그 유연성과 강력한 시퀀스 데이터 처리 능력으로 인해, 많은 시퀀스 기반 작업에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 복잡한 시퀀스 처리 요구 사항을 충족시키기 위해 계속해서 새로운 모델 아키텍처가 개발되고 있습니다.

주의(Attention) 메커니즘

주의 메커니즘이란 무엇인가?

주의 메커니즘은 AI가 중요한 정보에 ‘주의를 기울이는’ 기술입니다. 이를 통해 AI는 입력된 데이터 중 어떤 부분이 더 중요한지를 판단하고, 그 중요한 부분에 더 많은 초점을 맞춥니다.

영화 예제로 이해하기

예를 들어, 마블 시네마틱 유니버스의 모든 영화를 보고 ‘어벤져스: 엔드 게임’에 대한 요약을 만든다고 상상해 보세요. 인간이라면 영화의 중요한 순간, 예를 들어 타노스가 스냅하는 장면 등을 중점적으로 요약에 포함시킬 것입니다. 주의 메커니즘을 사용하는 AI도 비슷한 방식으로 중요한 정보를 선택해 요약을 생성할 수 있습니다.

주의 메커니즘의 작동 원리

기술적으로, 주의 메커니즘은 입력 데이터의 각 부분에 ‘가중치’를 계산하여, 얼마나 중요한지를 결정합니다. 이 가중치는 모델이 어떤 정보를 우선적으로 처리할지를 결정하는 데 도움을 줍니다. 이 과정을 통해, AI는 번역, 텍스트 요약, 질문 응답 등의 작업을 수행할 때 보다 관련성 높고 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.

순환신경망(RNNs)과의 결합

순환신경망(RNNs)은 데이터를 순차적으로 처리하는데, 이 과정에서 초기 정보를 기억하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 주의 메커니즘은 이 문제를 해결하기 위해 모델이 입력 데이터의 모든 부분을 동시에 고려하도록 돕습니다. 이로 인해, 모델은 문장의 어떤 부분에 더 ‘주의를 기울여야’ 할지 결정할 수 있으며, 이는 결과의 정확성을 높입니다.

주의 메커니즘의 중요성

주의 메커니즘은 AI가 효율적으로 정보를 처리하고, 중요한 부분에 집중할 수 있게 하여, 전체적인 성능을 향상시킵니다. 또한, 이 기술은 AI가 더 인간과 유사하게 데이터를 분석하고 이해할 수 있도록 돕습니다.

주의(Attention) 메커니즘은 인공지능(AI) 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 특히 자연어 처리(NLP)와 관련된 작업에서 널리 사용됩니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 ‘주의’를 기울이게 함으로써 정보 처리의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

주의 메커니즘의 핵심 아이디어

주의 메커니즘의 핵심 아이디어는 인간이 정보를 처리할 때 모든 정보를 동일하게 처리하지 않는다는 관찰에 기반합니다. 예를 들어, 문장을 읽거나 대화를 들을 때, 우리는 특정 단어나 구절에 더 많은 주의를 기울이며 이를 통해 전체적인 의미를 더 잘 이해합니다.

주의 메커니즘의 작동 방식

AI에서 주의 메커니즘은 모델이 입력 시퀀스의 다양한 부분에 가중치를 할당하여, 특정 부분에 더 많은 ‘주의’를 기울이도록 합니다. 이로 인해 모델은 전체 입력 중에서 특히 중요한 정보에 집중할 수 있게 됩니다.

주의 메커니즘의 응용

• 자연어 처리: 주의 메커니즘은 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 응답 시스템 등 다양한 NLP 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 기계 번역에서 모델은 문장의 특정 단어에 더 많은 주의를 기울이며 이를 바탕으로 정확한 번역을 생성할 수 있습니다.
• 이미지 처리: 주의 메커니즘은 이미지 캡셔닝이나 시각적 질문 응답과 같은 작업에서도 사용됩니다. 여기서 모델은 이미지의 특정 부분에 주의를 기울이며, 그에 따른 설명을 생성하거나 질문에 답변합니다.

주의 메커니즘의 장점

주의 메커니즘은 모델이 정보를 더 효율적으로 처리하게 하며, 결과적으로 더 정확하고 세밀한 출력을 생성할 수 있도록 합니다. 또한, 모델의 해석 가능성을 향상시킬 수 있으며, 어떤 정보가 결정에 중요한 역할을 했는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

주의 메커니즘은 AI 분야에서 계속해서 발전하고 있으며, 그 응용 범위는 점차 확대되고 있습니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 중요한 부분에 집중하게 함으로써, 보다 효과적이고 정확한 정보 처리를 가능하게 합니다.

자기 주의(Self-Attention): AI가 중요한 정보에 집중하는 방법

자기 주의란 무엇인가?

자기 주의는 AI가 문장의 각 부분을 살펴보고, 각 부분이 전체 문맥에서 얼마나 중요한지를 판단하는 기술입니다. 이 메커니즘은 문장의 모든 단어나 부분을 동시에 고려하여 각 부분의 중요도를 수학적으로 계산합니다.

일상 생활의 예시

이를 이해하기 위해, 여러분이 친구들 사이에 있고 모두 다양한 주제에 대해 이야기하고 있다고 상상해 보세요. 여러분은 특히 좋아하는 영화에 대한 대화가 귀에 들어옵니다. 이 때, 여러분은 그 대화에 더 많은 주의를 기울이면서, 그 사람들이 하는 말을 여러분이 알고 있는 영화 정보와 연결시킵니다. 이 과정에서 여러분은 가장 관심 있는 대화에 집중하게 되며, 이것이 바로 자기 주의 메커니즘이 하는 일입니다.

자기 주의의 기술적 작동 원리

자기 주의 메커니즘은 문장 속에서 각 단어가 서로 얼마나 관련이 있는지, 어떤 단어가 문맥에서 특별히 중요한지를 결정하기 위해 ‘가중치’를 계산합니다. 이 가중치는 AI가 특정 정보를 더 중요하게 처리하도록 합니다. 예를 들어, AI가 문장을 요약할 때, 가장 중요한 단어나 구를 강조하여 요약에 포함시킵니다.

자기 주의의 응용

자기 주의는 텍스트 번역, 요약, 질문에 대한 답변 생성 등 여러 언어 처리 작업에서 사용됩니다. 이 메커니즘은 AI에게 문장의 다른 부분 사이의 관계를 더 잘 이해하고, 전체적인 맥락에서 가장 중요한 정보를 파악할 수 있는 능력을 줍니다.

“자기 주의(Self-Attention)”는 딥러닝, 특히 자연어 처리(NLP)에서 중요한 메커니즘으로, 하나의 시퀀스 내에서 각 요소가 서로에게 얼마나 중요한지를 계산합니다. 이 기술은 입력 데이터의 다른 부분 사이의 관계를 모델링하여, 특정 단어가 문장 내에서 다른 단어와 어떻게 상호작용하는지를 파악하는 데 사용됩니다.

작동 방식

자기 주의 메커니즘은 각 단어(또는 데이터 포인트)가 시퀀스 내의 모든 다른 단어에 대한 ‘주의 점수’를 계산하게 합니다. 이 점수는 해당 단어가 다른 단어와 얼마나 관련이 있는지를 나타내며, 이를 통해 모델은 주어진 작업에 가장 관련성 높은 정보에 집중할 수 있습니다. 자기 주의 과정에서 계산된 주의 점수는 입력 시퀀스를 변환하여 새로운 표현을 생성하는 데 사용됩니다.

중요성

• 컨텍스트 이해 향상: 자기 주의는 모델이 단어 간의 복잡한 관계와 문장 내의 각 단어의 컨텍스트를 더 잘 이해하도록 합니다. 이는 특히 언어 모델링, 기계 번역, 요약 등의 작업에서 중요합니다.
• 장기 의존성 문제 해결: 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 장기 단기 기억(LSTM) 모델은 때때로 문장의 긴 구간에 걸쳐 정보를 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 자기 주의 메커니즘은 모델이 문장 전체에서 중요한 정보에 직접 접근할 수 있게 하여 이 문제를 해결합니다.
• 병렬 처리 향상: 자기 주의를 사용하는 모델은 데이터의 모든 부분을 동시에 처리할 수 있으므로, 훈련 시간을 크게 단축시키고 효율성을 높일 수 있습니다.

활용 예

자기 주의는 Transformer 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 현재 NLP 분야에서 가장 성공적인 모델 중 하나입니다. Transformer와 그 변형은 자연어 이해(NLU), 자연어 생성(NLG), 감정 분석, 이름이 있는 엔티티 인식(NER) 등 다양한 NLP 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다.

자기 주의 메커니즘은 딥러닝 모델이 언어의 복잡성과 다양성을 더 잘 포착하고 이해할 수 있게 함으로써, AI가 인간 언어를 처리하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다.

인코더와 디코더(Encoders and Decoders): AI가 언어를 처리하는 방법

인코더와 디코더란 무엇인가?

현대 AI 시스템에서 인코더와 디코더는 매우 중요한 구성 요소입니다. 이들은 데이터를 처리하고, 이해할 수 있는 출력을 생성하는 데 도움을 줍니다.

인코더의 역할

인코더의 주요 역할은 입력 데이터(예: 문장)를 숫자 형태로 변환하는 것입니다. 이 숫자들은 일반적으로 ‘임베딩’이라고 불리며, 각 숫자는 입력된 문장의 단어들과 그 맥락, 이해, 관계를 표현합니다. 즉, 인코더는 문장을 AI가 이해할 수 있는 언어로 ‘번역’하는 것과 같습니다.

디코더의 역할

디코더는 인코더가 변환한 데이터를 사용하여 새로운 출력을 생성합니다. 예를 들어, 번역 작업에서 인코더는 영어 문장을 숫자로 변환하고, 디코더는 그 숫자를 다시 다른 언어(예: 스페인어)의 문장으로 변환합니다. 이 과정에서 디코더는 인코더로부터 받은 정보를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측하고 생성합니다.

자기 회귀 방식

이 모델은 ‘자기 회귀(auto-regressive)’ 방식으로 작동합니다. 이는 한 번에 하나의 단어를 생성하고, 생성된 단어를 다시 입력으로 사용하여 다음 단어를 생성하는 방식을 의미합니다. 이 과정은 문장의 끝까지 계속됩니다. 이렇게 함으로써, AI는 문맥을 유지하면서 일관된 문장을 만들 수 있습니다.

인코더와 디코더의 중요성

인코더와 디코더는 AI가 텍스트를 이해하고, 새로운 텍스트를 생성하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이들은 번역, 요약, 대화 생성 등 다양한 언어 처리 작업에 널리 사용됩니다.

인코더와 디코더는 주로 기계 번역, 텍스트 요약, 음성 인식 등 자연어 처리(NLP) 작업에서 사용되는 중요한 개념입니다. 이들은 변환기(Transformer) 아키텍처와 같은 고급 모델에서 중심적인 역할을 하며, 정보를 처리하고 이해하는 데 필수적인 구성 요소입니다.

인코더(Encoder)

인코더는 입력 데이터를 받아들여 고정된 크기의 벡터 표현으로 변환합니다. 이 과정에서, 인코더는 입력 데이터의 중요한 특징과 정보를 추출하며, 이 정보는 후속 처리 단계에 사용됩니다. 예를 들어, 기계 번역에서 인코더는 원본 언어의 문장을 받아 이를 내부 표현으로 변환합니다. 이 내부 표현은 입력 문장의 의미와 구조를 포함한 복잡한 정보를 담고 있습니다.

디코더(Decoder)

디코더는 인코더로부터 받은 정보를 사용하여 새로운 출력 데이터를 생성합니다. 이 과정에서, 디코더는 인코더가 제공한 내부 표현을 해석하고, 목표 작업에 맞는 결과물을 생성합니다. 기계 번역의 경우, 디코더는 인코더로부터 얻은 내부 표현을 기반으로 대상 언어로의 문장을 생성합니다.

인코더-디코더 구조의 특징

• 시퀀스-시퀀스 처리: 인코더-디코더 구조는 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 시퀀스-시퀀스(sequence-to-sequence) 작업에 자주 사용됩니다. 이는 입력과 출력이 서로 다른 길이를 가질 수 있는 작업에 특히 유용합니다.
• 주의 메커니즘: 많은 인코더-디코더 모델은 주의(Attention) 메커니즘과 함께 사용됩니다. 주의 메커니즘은 디코더가 인코더의 출력 중 어느 부분에 주의를 기울여야 하는지 결정하게 해줌으로써, 보다 정확하고 관련성 높은 번역이나 요약을 생성할 수 있도록 돕습니다.
• 다양한 응용: 인코더-디코더 구조는 기계 번역뿐만 아니라, 텍스트 요약, 음성 인식, 이미지 캡셔닝 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.

인코더와 디코더는 복잡한 데이터 변환 작업을 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 이들은 모델이 입력 데이터의 중요한 정보를 추출하고, 이를 사용하여 의미 있는 출력을 생성하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

트랜스포머(The Transformer)

트랜스포머(Transformer): AI에서 혁명을 일으킨 구조

트랜스포머 아키텍처란?

트랜스포머 아키텍처는 2017년에 소개된 AI 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 변화를 가져왔습니다. 이 모델은 데이터를 더 잘 이해하고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

트랜스포머의 주요 구성 요소

1. 인코더: 이 부분은 입력받은 문장을 분석합니다. 문장의 각 단어나 토큰을 고차원적인 숫자 정보로 변환하며, 단어 간의 관계와 맥락을 포착합니다. 인코더는 여러 레이어로 구성되어 있으며, 각 레이어는 자기 주의 메커니즘을 포함하여 입력 데이터를 더 잘 처리합니다.
2. 디코더: 인코더에서 처리된 정보를 바탕으로 새로운 문장이나 텍스트를 생성합니다. 디코더 역시 여러 레이어로 구성되어 있으며, 추가적인 주의 메커니즘을 통해 인코더의 출력을 활용합니다.

트랜스포머의 핵심 기능

• 자기 주의(Self-Attention): 이 기능을 통해 모델은 입력된 문장 내의 각 단어가 다른 단어와 어떻게 상호 작용하는지를 파악하고, 중요한 단어에 더 많은 주의를 기울입니다.
• 병렬 처리: 트랜스포머는 문장의 모든 단어를 동시에 처리할 수 있어, 학습 과정이 빨라집니다.
• 포지셔널 인코딩: 이는 문장 내 각 단어의 위치 정보를 모델에 제공하여, 단어의 순서와 위치가 문맥에 미치는 영향을 모델이 이해할 수 있도록 합니다.

트랜스포머의 응용

트랜스포머는 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 응답 시스템 등 다양한 NLP 작업에 널리 사용됩니다. 또한, 이 아키텍처는 GPT, BERT와 같은 다양한 파생 모델을 생성하며 AI 연구와 응용에 중요한 기여를 하고 있습니다.

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT란? GPT는 ‘Generative Pre-trained Transformer’의 약자로, 텍스트를 생성하는 데 사용되는 AI 모델입니다. 이 모델은 사람처럼 자연스러운 문장을 작성할 수 있게 설계되었습니다.

GPT의 작동 방식

• 사전 학습: GPT는 인터넷에서 수집된 많은 텍스트 데이터를 사용해 학습합니다. 이 과정을 통해 언어의 구조와 문장이 어떻게 이루어지는지를 배웁니다.
• 문장 생성: 학습한 데이터를 바탕으로, 새로운 문장을 시작할 때 이전의 단어들을 참고하여 다음에 올 단어를 예측하고 문장을 완성합니다.

GPT의 응용 GPT는 이야기 작성, 대화 생성, 질문에 대한 답변 등 다양한 문장 생성 작업에 사용됩니다.

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT란? BERT는 ‘Bidirectional Encoder Representations from Transformers’의 약자로, 텍스트의 의미를 이해하는 데 특화된 모델입니다. 이 모델은 문장 안의 각 단어가 주변 단어와 어떤 관계에 있는지 파악하여, 문장의 전체적인 의미를 더 잘 이해합니다.

BERT의 작동 방식

• 양방향 학습: BERT는 문장의 앞뒤 문맥을 모두 고려합니다. 이는 단어 하나하나가 문장에서 어떤 역할을 하는지 보다 정확히 파악할 수 있게 해 줍니다.
• 사전 학습과 미세 조정: 큰 텍스트 데이터로 먼저 학습을 하고, 특정 작업에 맞게 다시 조정(미세 조정)을 합니다. 이렇게 하여, BERT는 특정 문장이나 문서의 의미를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.

BERT의 응용 BERT는 문서 분류, 감성 분석, 질문에 대한 답변 생성 등의 작업에서 우수한 성능을 보입니다. 특히, 질문에 대한 정확한 답변을 찾을 때 매우 유용합니다.

The Encoder in the Transformer

Transformer 인코더란? 인코더는 Transformer 아키텍처의 핵심 부분으로, 입력된 데이터를 처리하고 이해하는 데 필요한 여러 단계를 거칩니다. 이 과정은 주로 자연어 처리 작업에 사용되며, 문장의 의미를 파악하고 적절한 출력을 생성하는 데 도움을 줍니다.

인코더의 구조

• 레이어: 인코더는 여러 “레이어”로 구성되어 있으며, 각 레이어는 데이터에 수행되는 수학적 단계입니다. 일반적으로 Transformer 모델은 6개의 레이어를 사용합니다.
• 서브 레이어: 각 레이어는 다음의 두 가지 주요 구성 요소를 포함합니다:
  1. 다중 헤드 자기 주의(Multi-head Self-Attention): 이는 입력된 데이터의 각 부분이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 평가합니다. ‘다중 헤드’라는 말은 이 과정이 여러 ‘헤드’에서 동시에 수행된다는 것을 의미하며, 이는 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있게 합니다.
  2. 완전 연결 피드포워드 네트워크: 자기 주의에서 나온 결과를 받아 추가적인 수학적 연산을 통해 데이터를 변환합니다. 이 과정은 입력을 더 잘 이해하고 표현하는 데 필수적입니다.

레이어의 작동 순서

1. 첫 번째 레이어에서 입력 데이터는 다중 헤드 자기 주의 과정을 거치며, 중요한 정보가 강조됩니다.
2. 정규화 과정: 자기 주의의 결과는 정규화 단계를 거쳐서 데이터가 안정적으로 처리됩니다.
3. 피드포워드 네트워크: 여기서 데이터는 더 복잡한 변환을 거치고, 이 결과도 정규화됩니다.
4. 출력: 이 과정을 거친 후, 첫 번째 레이어의 결과가 생성되며, 이는 다음 레이어의 입력으로 사용됩니다.

여러 레이어를 거치는 이유

• 각 레이어를 거칠 때마다, 입력 데이터는 점점 더 향상된 형태로 변환됩니다. 이렇게 여러 단계를 거치는 이유는 데이터의 복잡한 패턴과 맥락을 더 깊이 이해하고, 더 정확한 결과를 도출하기 위함입니다.
• 각 레이어는 비슷한 수학적 과정을 수행하지만, 사용하는 파라미터(변수)는 다를 수 있습니다. 이 파라미터들은 각 레이어가 최적의 결과를 내도록 조정됩니다.

결과적으로 인코더의 최종 출력은 입력 데이터의 “벡터 표현”이 됩니다. 이는 원래 문장이나 단어의 복잡한 의미를 숫자 형태로 변환한 것으로, 다음 처리 단계로 넘어가기 전에 이해하고 사용할 수 있는 형태입니다.

The Decoder in the Transformer

트랜스포머 디코더란? 디코더는 트랜스포머 아키텍처에서 인코더로부터 받은 정보를 사용해 최종 출력을 생성하는 부분입니다. 이 과정에서 디코더는 번역, 요약, 텍스트 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

디코더의 구조 디코더는 인코더와 유사하게 6개의 레이어로 구성되어 있습니다. 각 레이어는 다음과 같은 서브레이어들로 이루어져 있습니다:

1. 변형된 자기 주의: 이는 마스크된 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용하여, 디코더가 이전에 생성한 출력을 참고하여 다음 출력을 예측합니다. 마스킹은 디코더가 아직 생성하지 않은 출력을 참조하지 않도록 하는 역할을 합니다.
2. 크로스 주의 레이어: 이 서브레이어에서 디코더는 인코더의 출력을 활용하여 더 정확한 다음 단어를 예측합니다. 이는 인코더가 제공하는 컨텍스트 정보를 사용하여 입력 데이터와의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
3. 피드포워드 네트워크: 이 네트워크는 크로스 주의의 결과를 받아 더 복잡한 변형을 수행합니다. 이는 디코더가 입력 데이터를 더 깊이 이해하고, 적절한 출력을 생성하는 데 필수적입니다.

작동 과정

• 각 레이어의 시작에서는 변형된 자기 주의 메커니즘이 적용됩니다.
• 자기 주의의 결과는 “더하기 및 정규화” 단계를 거쳐 정규화되며, 이는 학습 과정을 안정화시키고 데이터를 효과적으로 처리합니다.
• 크로스 주의 레이어는 인코더의 정보를 활용하여 보다 정확한 출력을 돕습니다.
• 크로스 주의 후, 데이터는 피드포워드 네트워크를 거쳐 추가 변환을 받습니다.
• 각 변환 후에는 다시 “더하기 및 정규화” 과정을 거치며, 이는 일관성과 안정성을 보장합니다.

반복 과정

• 이 과정은 각 레이어에서 반복되며, 모든 레이어를 통해 입력이 점차 변환됩니다.
• 각 레이어는 고유한 파라미터 세트를 가지며, 이는 미세 조정을 통해 최적화됩니다.
• 모든 레이어를 거치면, 최종적으로 번역된 문장이나 텍스트가 생성됩니다. 이는 디코더의 능력을 통해 얻은 입력의 복잡한 패턴과 맥락을 반영한 결과입니다.

토큰이란?

• 토큰은 크게 생각하면 문장을 구성하는 조각들입니다. 예를 들어 문장 “I love AI”를 토큰화하면, “I”, “love”, “AI”가 각각의 토큰이 됩니다. 언어 모델에서는 이 토큰들을 기반으로 문장을 이해하고, 새로운 문장을 생성합니다.

임베딩이란?

• 임베딩은 각 토큰을 숫자로 변환하는 과정입니다. 이 숫자들은 컴퓨터가 계산할 수 있는 형태로, 각 단어의 의미와 문맥을 포착하기 위해 고안된 밀도 높은 벡터(숫자의 배열)를 형성합니다. 예를 들어, “love”라는 단어가 주어지면, 이 단어는 특정 숫자 배열로 표현될 수 있습니다. 이 배열은 “love”의 의미를 다차원 공간에서 표현한 것입니다.

AI 발전의 시작

AI 기술은 하루아침에 만들어진 것이 아닙니다. 이는 수십 년 동안 지속된 연구와 실험의 결과입니다. 과학자들은 기존의 지식을 바탕으로 새로운 아이디어를 시험하고, 이전의 연구 결과를 발전시켜 왔습니다.

트랜스포머와 주의 메커니즘의 발전

• 기존 연구의 중요성: 트랜스포머 개발 이전에는 수백 개의 연구 논문이 있었습니다. 이 논문들은 서로 연결되어 있으며, 트랜스포머는 이전 연구의 논리적 결과입니다.
• 점진적 발전: AI 기술의 발전은 점진적입니다. 각 연구는 이전 연구를 바탕으로 하며, 새로운 아이디어와 발견이 추가됩니다. 트랜스포머도 이러한 과정의 일부입니다.

트랜스포머의 구조적 이해

• 인코더와 디코더: 트랜스포머는 복잡한 수학적 연산을 거쳐 입력 데이터를 처리합니다. 이 과정에는 여러 인코더와 디코더 레이어가 사용되며, 각 레이어는 입력 데이터를 변환하여 더 깊은 이해를 돕습니다.
• 주의 메커니즘: 이 메커니즘은 중요한 정보에 더 많은 주의를 기울이도록 돕습니다. 이는 AI가 데이터를 더 효과적으로 처리하고 이해하는 데 중요합니다.

연구와 현실의 연결

• 실험과 적용: OpenAI 같은 조직은 새로운 모델을 실험하고 실제 제품에 적용하여 기술의 가능성을 탐구합니다. 이 과정은 기술이 실제 세계에서 어떻게 작동할 수 있는지를 보여줍니다.
• 직관과 선택: 새로운 기술을 이해하면, 어떤 아이디어가 실제로 유용할지를 판단하는 데 도움이 됩니다. 이는 비즈니스나 제품 개발에서 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

결론

다시한번 정리해 보겠습니다.

1. 문장을 단어로 분리

• 우선, 여러분이 입력한 문장을 개별 단어로 나눕니다. 예를 들어, “I love learning”이라는 문장은 “I”, “love”, “learning”으로 나뉩니다.

2. 단어를 숫자로 변환

• 각 단어는 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환됩니다. 이를 위해 각 단어는 사전에 정의된 숫자(인덱스)와 연결됩니다. 예를 들어, “I”는 1, “love”는 2, “learning”은 3과 같이 숫자로 표현될 수 있습니다.

3. 단어의 위치 추적

• 단어의 순서가 중요하기 때문에, 원래 문장에서 각 단어의 위치를 정확하게 추적합니다. 이는 단어의 순서를 올바르게 유지하는 데 필수적입니다.

4. 인코더를 통한 처리

• 이제 이 숫자들은 인코더의 여섯 레이어를 통과합니다. 인코더의 각 레이어는 복잡한 수학적 연산을 수행하여 숫자들을 더 깊은 이해를 나타내는 새로운 형태의 숫자로 변환합니다. 이 과정은 입력된 문장의 의미와 구조를 더 잘 파악하기 위해 필요합니다.

5. 디코더의 작업 시작

• 동시에 디코더는 “The”와 같은 단어로 시작하여 출력 문장을 생성할 준비를 합니다. 디코더는 인코더가 처리한 정보를 바탕으로, 문장의 다음 단어를 예측하려고 시도합니다.

6. 디코더를 통한 출력 생성

• 디코더의 여섯 레이어를 통과하면서, 문장의 다음 단어를 하나씩 예측합니다. 이 과정은 인코더의 출력에서 얻은 특별한 숫자를 사용하여 수행됩니다. 예를 들어, “The” 다음에 올 가장 가능성 있는 단어를 예측하고, 이를 계속 반복하여 문장을 완성합니다.

7. 최종적인 텍스트 변환

• 많은 계산과 예측을 거쳐, 이 숫자들은 다시 텍스트 형식으로 변환됩니다. 이 과정을 통해 생성된 문장은 입력된 문장의 맥락을 반영하며, 놀랍도록 자연스럽고 정확할 수 있습니다.

왜 AI는 블랙 박스로 여겨질까요?

• 이 모든 과정이 수학적 계산에 기반을 두고 있으며, 이러한 계산이 어떻게 작동하는지 완전히 이해하기 어렵기 때문에 AI는 종종 블랙 박스로 여겨집니다. 그러나 이러한 계산을 통해 AI는 문장의 다음 단어를 예측하고, 이로 인해 지능적으로 보이는 행동을 보여줍니다.

트랜스포머 모델의 핵심만을 이해하기 위해, 수학적 개념과 방정식을 최대한 제외했습니다. 이는 복잡성을 최소화하고, 인공지능의 핵심 기술인 Transformer 에 대한 가독성을 높이기 위해서 입니다. 또한, 언어 모델이 어떻게 훈련되는지와 관련된 ‘파라미터’ 혹은 ‘가중치’등의 중요한 세부적인 설명도 많은 부분 생략되었습니다.

AI 기술은 지속적으로 진화하고 있으며, 이 과정은 연구자들이 기존의 수 많은 아이디어에 혁신을 더하면서 발전하고 있습니다. 이러한 연구와 개발의 결과는 AI가 우리 사회에서 중요한 역할을 수행할 수 있도록 하고 있습니다.

특히 주의 메커니즘과 트랜스포머 모델의 복잡한 개념을 좀더 쉽게 이해할수 있을것을 기대합니다. AI의 발전은 단순한 기술의 진보가 아니라, 우리가 직면한 많은 문제를 해결하고 새로운 가능성을 제공하는 중요한 과정이라고 생각합니다.

마지막으로 유튜브 자료를 첨부합니다.