트랜스포머 모델의 이해: 자연어 처리의 혁신

자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머 모델은 혁신적인 변화의 시작이었습니다. 본 포스트에서는 트랜스포머의 등장 배경과 발전 과정을 간결하고 쉽게 설명하고자 합니다.

 

 

목차

1. 트랜스포머 모델의 등장과 발전 과정
   • 트랜스포머의 초기 소개와 현재까지의 발전을 살펴봅니다.
2. 기존 자연어 처리 모델의 한계
   • RNN과 LSTM 기반 순환 신경망의 한계와 인코더-디코더 프레임워크를 다룹니다.
3. 트랜스포머와 셀프 어텐션 메커니즘
   • 트랜스포머의 주요 혁신 요소인 셀프 어텐션 메커니즘에 대해 설명합니다.
4. 어텐션 메커니즘의 필요성
   • 기존 인코더-디코더 모델의 정보 병목 현상을 해결하는 어텐션 메커니즘의 역할을 알아봅니다.
5. 셀프 어텐션 vs 전통적 어텐션
   • 셀프 어텐션의 혁신적 측면과 기존 어텐션 메커니즘과의 차이를 설명합니다.
6. 트랜스포머의 성능과 그 영향
   • 기계 번역과 같은 실제 응용에서 트랜스포머가 어떻게 더 나은 성능을 보여주었는지 소개합니다.

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1. 트랜스포머 모델의 등장과 발전과정

 

트랜스포머 모델의 발전과정

 

 

트랜스포머는 2017년 "Attention Is All You Need" 논문을 통해 처음 세상에 소개되었습니다. 트랜스포머 모델의 도입으로 인해 기존의 전통적인 순환 신경망 대신 셀프 어텐션 메커니즘을 사용함으로써 더 효율적이고 확장 가능한 언어 모델 학습이 가능해졌습니다.

 

- 2017년: 오리지널 트랜스포머 모델이 소개되어 향후 발전의 기초를 마련했습니다.

- 2018년: ULMFiT와 첫 번째 버전의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 출시되어 대규모 데이터셋 사전 학습의 강력함을 보여주었습니다.

- 2019년: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 GPT-2가 출시되었으며, 특히 BERT는 양방향 문맥을 활용하여 다양한 NLP 작업에서 새로운 기준을 설정했습니다.

- 2020년: RoBERTa(BERT의 최적화 버전), DistilBERT(작고 빠른 BERT 버전), XLM-R(다중 언어 모델) 등이 트랜스포머 기반 모델의 기능을 확장했습니다.

- 2021년: GPT-3, T5(Text-To-Text Transfer Transformer), DeBERTa(Disentangled attention을 사용한 BERT의 향상 버전)가 NLP의 한계를 더욱 넓혔으며, 특히 GPT-3는 이전에 볼 수 없었던 언어 생성 능력을 보여주었습니다.

- 2021년: GPT-Neo와 GPT-J 같은 모델들이 등장하여, 고성능 언어 모델을 커뮤니티에서 더 쉽게 접근할 수 있도록 개방형 소스 대안을 제공했습니다.

 

추후에 순서대로 논문을 읽어가며 위의 모델을 공부한 글을 올릴 계획입니다.

 

2. 기존 자연어 처리 모델의 한계

과거의 자연어처리 모델: RNN기반 

순환 신경망 아키텍쳐

트랜스포머가 등장하기 전, 자연어 처리(NLP)의 최신 모델은 LSTM(장단기 메모리)과 같은 순환 신경망(RNN) 아키텍처를 기반으로 했습니다. 이러한 모델에서는 각 단계의 상태 정보가 시퀀스의 다음 단계로 전달됩니다.

RNN 기반 모델은 이전 단계의 정보를 추적하여 다음 단계에 대한 예측을 내리는 데 사용합니다. 이러한 순차적 처리를 통해 데이터의 시간적 종속성을 효과적으로 포착할 수 있습니다. 

 

 

RNN기반 Encoder-Decoder Framework

RNN기반 Encoder-Decoder Framework  에서 인코더는 입력 시퀀스를 처리하고 이를 고정 크기의 컨텍스트 벡터로 요약합니다. 이 컨텍스트 벡터는 종종 인코더의 마지막 은닉 상태로 표현되며, 입력 시퀀스의 본질을 효과적으로 캡처하여 디코더가 사용할 수 있는 형태로 압축합니다.

인코딩 과정이 완료되면 디코더가 그 역할을 이어받습니다. 디코더는 인코더의 마지막 hidden stage로부터 전달된 context vecter를 입력으로 사용하여 출력 시퀀스를 생성합니다. 디코더는 이 정보를 순차적으로 처리하여 번역된 문장을 한 단어씩 구성합니다. 이러한 메커니즘은 모델이 다양한 길이의 입력 및 출력 시퀀스를 처리할 수 있게 하여, 다른 언어와 번역 작업에 적응할 수 있게 합니다.

 

제시된 예에서 입력 문장 "Transformers are great!"는 인코더 블록의 일련의 RNN 셀을 통해 처리됩니다. 문장의 의미를 캡슐화한 최종 은닉 상태가 디코더 블록에 전달됩니다. 디코더는 이 정보를 사용하여 다른 언어로 된 동등한 문장을 생성함으로써 인코더-디코더 아키텍처의 번역 기능을 보여줍니다.

 

RNN 기반 모델들은 순차적인 데이터 처리에 유리했지만, 긴 시퀀스를 다룰 때 정보가 손실되는 '정보 병목' 현상이 발생하는 문제가 있었습니다. 특히 입력 시퀀스가 길거나 복잡할 때, 인코더-디코더 구조에서는 마지막 은닉 상태에 모든 정보를 요약하려다 보니, 중요한 정보가 유실될 수밖에 없었습니다.

 

 

3. 트랜스포머와 셀프 어텐션 메커니즘

이러한 한계를 극복하고자 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하는 트랜스포머와 같은 대체 아키텍처가 개발되었습니다.

트랜스포머의 핵심은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이 메커니즘 덕분에 모델은 입력 시퀀스의 모든 단어가 서로의 중요성을 파악하고 주의를 기울일 수 있습니다.

기존의 마지막 은닉 상태에 의존하는 대신, 어텐션 메커니즘은 인코더의 모든 은닉 상태를 활용하여 모델이 출력의 각 단어를 생성할 때 입력의 다양한 부분을 고려할 수 있게 한다. 

 

 

 

어텐션 메커니즘은 각 은닉 상태에 가중치를 할당해 디코딩 단계에서 입력 시퀀스의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 인코더의 각 상태는 입력 처리의 단계별 은닉 상태를 나타내며, 어텐션 메커니즘은 이 상태들을 평가하여 적절한 가중치를 부여합니다. 이 방식은 더 많은 문맥을 유지하고 정보 손실을 줄여, 보다 정확하고 일관된 결과를 제공합니다.

 

어텐션 메커니즘은 NLP에서 중요한 발전을 이뤄, 트랜스포머와 같은 모델이 다양한 작업에서 뛰어난 성과를 내는 데 기여했습니다.

 

 

더 나아가 셀프 어텐션 메커니즘은 전통적인 순환 신경망(RNN)의 핵심 구성 요소인 순환 구조의 필요성을 제거하는 중요한 혁신입니다. 셀프 어텐션은 정보를 순차적으로 처리하는 대신 입력 시퀀스의 모든 위치를 동시에 고려할 수 있게 해줍니다. 이는 동일한 층에 있는 모든 은닉 상태들에 대해 어텐션 점수를 계산함으로써 이루어지며, 시퀀스 내의 다른 단어들과의 관계에서 각 단어의 중요성을 평가할 수 있게 합니다.

 

셀프 어텐션은 이러한 어텐션 가중치가 적용된 표현을 추가로 처리하기 위해 주로 피드 포워드 신경망(FF NN)을 사용합니다. 셀프 어텐션의 주요 장점 중 하나는 병렬 처리를 지원할 수 있다는 점인데, 이는 모델의 효율성과 확장성을 크게 향상시킵니다. 이러한 병렬화 기능은 자연어 처리 분야에서 중요한 혁신을 의미하며, 더 빠른 학습 시간과 더 긴 시퀀스를 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.

 

트랜스포머 아키텍처는, 특히 기계 번역 분야에서 전통적인 순환 신경망(RNN)보다 현저히 우수한 성능을 보여주었습니다. 이 아키텍처는 셀프 어텐션 메커니즘을 활용하여 문장 내 단어 간의 종속성을 더 효과적으로 포착할 수 있도록 합니다. 그 결과, 트랜스포머는 번역 품질을 향상시켰을 뿐만 아니라 병렬로 데이터를 처리할 수 있는 능력 덕분에 학습 비용도 절감할 수 있었습니다.

 

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이번 포스트에서는 트랜스포머의 배경과 핵심 개념인 어텐션, 셀프 어텐션 메커니즘을 살펴보았습니다. 다음 글에서는 트랜스포머의 발전 단계별 모델(GPT, BERT 등)의 세부 구조와 그 실제 활용 사례에 대해 다뤄볼 예정입니다. 계속해서 관심을 가져 주세요! 더 흥미로운 이야기로 찾아뵙겠습니다.