Transformer 모델이란?

Transformer 모델은 자연어 처리 분야에서 최근에 가장 인기 있는 딥러닝 모델 중 하나입니다.
주로 기계 번역, 질의응답, 챗봇 등 다양한 자연어 처리 태스크에 사용됩니다.

 

기존의 RNN, LSTM 등의 모델과는 달리, Attention 메커니즘을 사용하여 시퀀스를 처리합니다.

이는 입력 시퀀스의 각 위치에서 다른 모든 위치에 대한 상대적인 중요도를 계산하여 출력 시퀀스를 생성합니다.

이러한 Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 위치를 동시에 처리하므로, 병렬 처리가 가능하고 학습 속도가 빠릅니다.

 

Transformer 모델은 대략적으로 인코더와 디코더로 구성됩니다.

인코더는 입력 시퀀스를 인코딩하고, 디코더는 출력 시퀀스를 디코딩합니다. 인코더와 디코더는 여러 개의 층(layer)으로 구성되며, 각 층은 여러 개의 서브층(sublayer)으로 구성됩니다.

서브층은 주로 다음과 같은 두 가지로 구성됩니다.

 

- Multi-Head Attention: 입력 시퀀스의 각 위치에 대해 다른 위치들과의 Attention을 계산합니다. 이때 여러 개의 Attention 헤드를 사용하여 복수의 관점에서 정보를 추출하고, 이를 결합하여 다양한 특징을 추출합니다.

- Feed-Forward Neural Network: Multi-Head Attention을 거친 결과를 입력으로 받아, 각 위치에서 독립적으로 처리합니다. 이를 통해 각 위치별로 다양한 특징을 추출하고, 다양한 표현(representation)을 만들어 냅니다.

 

Transformer 모델은 인코더와 디코더가 서로 다른 Attention 메커니즘을 사용하는 "self-attention"과 "encoder-decoder attention"을 모두 사용합니다.

이를 통해 입력과 출력의 시퀀스 간 상관 관계를 고려하면서, 각 시퀀스의 내부 구조도 잘 파악할 수 있습니다.

 

최근에는 Transformer 모델의 변형으로 GPT, BERT, T5 등의 모델이 나오면서 자연어 처리 분야에서 매우 높은 성능을 보이고 있습니다.