트랜스포머의 원리 – 어텐션 메커니즘부터 GPT까지

자연어 처리 모델을 구축하던 중, 기존의 순환 신경망 기반 구조로 긴 문장을 다루면서 성능 저하 문제를 반복해서 겪은 적이 있습니다. 특히 문장의 앞부분과 뒷부분 사이의 관계를 모델이 제대로 이해하지 못하는 현상은 성능 개선에 큰 장애물이었습니다. 이 한계를 극복하고자 처음 접한 것이 바로 트랜스포머 구조였으며, 어텐션 메커니즘이 중심이 된 이 모델은 제가 기존에 사용하던 방식과는 완전히 다른 패러다임을 제시했습니다. 이번 글에서는 트랜스포머의 핵심 원리와 어텐션 메커니즘의 역할, 그리고 GPT와 같은 모델로의 발전 과정을 설명하겠습니다.

어텐션 메커니즘 – 문맥을 반영하는 핵심 아이디어

트랜스포머 구조의 핵심은 어텐션(attention) 메커니즘입니다. 기존 RNN이나 LSTM은 입력을 순차적으로 처리하여 시간적인 의존성을 유지하지만, 이로 인해 장기 의존 관계를 학습하는 데 한계가 있었습니다. 반면 어텐션은 모든 입력 단어 간의 관계를 한 번에 계산할 수 있어, 문장의 어느 위치에 있든 관계없이 의미를 파악할 수 있습니다.

어텐션의 핵심은 Query, Key, Value의 세 요소를 기반으로 각 단어가 다른 단어에 얼마나 집중할지를 계산하는 것입니다. Query는 현재 단어의 표현, Key는 다른 단어들의 특성, Value는 실제 정보입니다. Query와 Key의 내적을 통해 각 단어 간의 유사도를 측정하고, 그 가중치를 기반으로 Value들을 가중 평균하여 새로운 표현을 생성합니다.

특히 트랜스포머에서는 이러한 어텐션을 한 번이 아니라 여러 개의 '헤드'로 병렬적으로 수행하는 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 적용하여, 다양한 관점에서 문맥을 해석할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이로 인해 단어 간의 다양한 의미 관계를 효과적으로 학습할 수 있으며, 순서를 고려하지 않고도 전체 문장의 구조를 이해할 수 있습니다.

이러한 구조 덕분에 트랜스포머는 병렬 연산이 가능하며, 훈련 속도 측면에서도 RNN 계열에 비해 월등히 효율적입니다. 이점은 대규모 데이터셋에서 학습을 수행할 때 특히 큰 장점으로 작용합니다.

트랜스포머 구조 – 인코더와 디코더의 구성

트랜스포머는 기본적으로 인코더와 디코더라는 두 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 문장을 처리하여 내부 표현을 생성하고, 디코더는 이를 기반으로 원하는 출력을 생성합니다. 각각의 인코더와 디코더 블록은 여러 개의 동일한 층을 반복하여 구성되어 있으며, 각 층은 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망으로 이루어져 있습니다.

인코더는 입력 단어 임베딩에 포지셔널 인코딩을 추가하여 단어의 위치 정보를 보완합니다. 이후 다중 헤드 어텐션을 통해 단어 간의 관계를 분석하고, 피드포워드 네트워크를 통해 정보를 변환합니다. 이러한 구조가 반복되며, 최종적으로 문장의 의미가 집약된 표현이 생성됩니다.

디코더는 인코더의 출력과 이전 디코더 출력들을 이용하여 새로운 단어를 생성합니다. 디코더의 각 층은 자기 어텐션(Self-Attention), 인코더-디코더 어텐션, 피드포워드 네트워크로 구성되며, 각 단계에서 마스크를 적용하여 미래 정보를 참조하지 못하도록 제약을 줍니다. 이는 문장을 생성할 때 현재 시점까지의 정보만으로 예측이 이뤄지도록 하기 위한 장치입니다.

트랜스포머는 이처럼 입력과 출력 사이의 관계를 효과적으로 학습할 수 있으며, 번역, 요약, 문장 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 무엇보다 순차적인 처리 대신 병렬 연산이 가능하다는 점에서 대규모 모델 학습에 최적화된 구조라 할 수 있습니다.

GPT로의 확장 – 트랜스포머 디코더의 진화

트랜스포머 구조는 이후 다양한 변형 모델로 확장되었으며, 그중 대표적인 것이 GPT(Generative Pre-trained Transformer)입니다. GPT는 트랜스포머의 디코더 부분만을 사용하여 언어 생성에 최적화된 구조로 설계되었으며, 대규모 데이터셋에 대한 사전 학습을 통해 다양한 작업에 응용 가능한 범용 언어 모델로 자리잡았습니다.

GPT는 자기 회귀적(autoregressive) 방식으로 작동합니다. 즉, 이전까지의 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 구조입니다. 이 방식은 문장 생성, 요약, 번역 등에서 자연스러운 결과물을 생성하는 데 유리하며, 특히 프롬프트 기반 학습(prompt learning)과 잘 결합되어 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

GPT-2부터 GPT-3, 그리고 GPT-4에 이르기까지 모델의 크기와 학습 데이터는 기하급수적으로 증가하였으며, 성능 또한 크게 향상되었습니다. 이러한 대형 언어 모델들은 단순한 문장 완성 기능을 넘어서, 질문 응답, 코드 생성, 논리 추론 등 고차원적인 작업까지 수행할 수 있게 되었습니다.

GPT는 사전 학습(pre-training)과 후속 작업을 위한 미세 조정(fine-tuning)이라는 두 단계로 훈련됩니다. 최근에는 사전 학습만으로도 다양한 작업에 대응할 수 있는 제로샷(zero-shot) 또는 소수샷(few-shot) 학습이 가능해졌으며, 이는 트랜스포머 구조가 얼마나 강력한 표현력을 가지는지를 잘 보여주는 사례입니다.

결론 – 트랜스포머는 현대 딥러닝의 핵심 기반

트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 중심으로 문맥 정보를 효과적으로 학습할 수 있는 구조로 설계되었으며, 자연어 처리뿐 아니라 이미지, 음성, 구조화 데이터까지 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 특히 GPT 시리즈와 같은 거대 언어 모델은 트랜스포머 기반 구조의 성능을 극한까지 끌어올린 대표적인 사례입니다.

제가 처음 RNN 기반 모델에서 트랜스포머로 전환했을 때, 모델의 표현력이 극적으로 향상된 경험은 아직도 기억에 남습니다. 긴 문장에서도 앞뒤 단어 간의 관계를 정확히 파악하고, 더 자연스러운 예측이 가능해졌으며, 전체 학습 시간도 단축되어 생산성이 크게 높아졌습니다. 이러한 구조적 이점은 실무 적용에서도 뚜렷한 성과로 이어졌습니다.

트랜스포머는 단순한 딥러닝 모델을 넘어, 현대 인공지능 발전의 중심에 있는 기술입니다. 앞으로도 다양한 구조적 개선과 함께 더욱 정교하고 강력한 모델들이 등장할 것이며, 트랜스포머를 이해하는 것은 그 출발점이 될 것입니다.