트랜스포머 모델의 구조: 쉽게 이해하는 NLP 기초

안녕하세요 여러분! 이번 포스트에서는 자연어 처리(NLP)에서 많이 사용되는 트랜스포머(Transformer) 모델의 내부 구조를 알아보도록 하겠습니다. 트랜스포머는 현대의 많은 언어 모델들의 기초가 되는 중요한 아키텍처인데요, 이 글에서는 트랜스포머의 주요 구성 요소와 그 역할을 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 풀어 설명드리겠습니다.

이번 주 학습에서는 트랜스포머의 인코더(Encoder), 디코더(Decoder), 그리고 다양한 주목할 만한 특징들에 대해 깊이 있게 다뤄볼 것입니다. 그럼 시작해 볼까요?

목차

1. 트랜스포머란 무엇인가?
2. 트랜스포머 아키텍처의 개요
3. 인코더의 역할과 구성 요소
4. 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘
5. 디코더의 역할과 차이점
6. 트랜스포머에서의 멀티-헤드 어텐션
7. 포지셔널 임베딩(Positional Embedding)
8. 결론 및 다음 주 학습 주제

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1. 트랜스포머란 무엇인가?

트랜스포머는 2017년에 등장한 딥러닝 아키텍처로, RNN과 CNN을 대체하며 NLP 분야의 혁신을 가져왔습니다. 트랜스포머는 자연어 처리뿐만 아니라 기계 번역, 텍스트 요약 등에서 놀라운 성과를 내고 있는데요, 주요 특징은 바로 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용해 긴 문맥의 정보를 효율적으로 처리할 수 있다는 것입니다.

2. 트랜스포머 아키텍처의 개요

트랜스포머는 크게 **인코더(Encoder)**와 디코더(Decoder) 두 부분으로 나뉩니다. 인코더는 입력 문장을 이해하고, 디코더는 그 정보를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다. 이를 통해 번역 작업처럼 입력을 받아 출력을 만들어내는 구조를 이룹니다.

• 인코더: 입력 토큰의 시퀀스를 받아들여 각 토큰의 컨텍스트(의미를 담은 벡터)를 생성합니다. 인코더는 여러 개의 레이어가 쌓여 있으며, 각 레이어는 **멀티-헤드 셀프 어텐션(Multi-Head Self-Attention)**과 피드 포워드 네트워크로 구성됩니다.
• 디코더: 인코더로부터 받은 정보를 바탕으로 하나씩 토큰을 생성하여 최종 문장을 만들어 냅니다. 디코더는 인코더와 유사한 구조를 가지지만, Masked Multi-Head Self-Attention과 인코더-디코더 어텐션이 추가되어 이전에 생성된 단어를 참고하면서 새로운 단어를 생성합니다.

3. 인코더의 역할과 구성 요소

인코더는 입력된 시퀀스를 처리하여 컨텍스트를 생성하는 역할을 합니다. 인코더에는 여러 레이어가 쌓여 있으며, 각 레이어는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 토큰 임베딩(Token Embedding): 입력 텍스트를 숫자 벡터로 변환합니다.
• 포지셔널 임베딩(Positional Embedding): 입력 텍스트의 순서 정보를 추가합니다. 이 과정이 없다면 트랜스포머는 각 토큰의 순서를 알 수 없기 때문에 의미를 잃게 됩니다.
• 멀티-헤드 셀프 어텐션(Multi-Head Self-Attention): 입력된 각 토큰에 대해 다른 모든 토큰과의 관계를 계산하여 중요한 정보를 찾아내는 과정입니다. 이 과정이 인코더의 핵심입니다.
• 피드 포워드 레이어(Feed-Forward Layer): 각각의 토큰 임베딩에 독립적으로 적용되는 두 개의 완전 연결 신경망으로 구성되어 있습니다. 각 레이어는 스킵 연결(Skip Connection)과 **레이어 정규화(Layer Normalization)**를 사용하여 안정적인 학습을 돕습니다.

4. 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘

셀프 어텐션은 트랜스포머의 가장 중요한 특징 중 하나입니다. 입력된 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 어떻게 연관되는지를 계산하여, 각 단어의 의미를 문맥에 맞게 업데이트합니다. 이를 통해 모델은 더 나은 의미 표현을 할 수 있습니다.

셀프 어텐션 계산 과정은 다음과 같습니다:

1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 벡터 생성: 입력 임베딩으로부터 세 가지 벡터를 생성합니다.
2. 유사도 계산: 쿼리와 키 간의 내적(dot product)을 통해 유사도를 계산합니다.
3. 스케일링 및 소프트맥스(Softmax) 적용: 안정적인 학습을 위해 스케일링을 한 후 소프트맥스를 적용해 확률 분포를 만듭니다.
4. 가중합 계산: 각 값(Value) 벡터에 확률 가중치를 적용해 최종 출력을 만듭니다.

이 과정에서 각 단어는 문장 내 다른 단어들과 얼마나 중요한지를 파악하고, 그 정보를 반영하여 더 의미 있는 표현으로 변환됩니다.

5. 디코더의 역할과 차이점

디코더는 인코더의 출력과 이전에 생성한 토큰들을 이용해 새로운 토큰을 생성합니다. 디코더는 인코더와 구조가 비슷하지만, Masked Multi-Head Self-Attention이라는 다른 메커니즘을 사용합니다. 이 메커니즘은 현재 생성 중인 토큰 이후의 정보를 보지 못하도록 막아주는 역할을 하여, 올바른 순서로 문장을 생성하도록 돕습니다.

디코더는 또한 인코더-디코더 어텐션(Encoder-Decoder Attention) 레이어를 통해 인코더로부터 받은 정보를 활용합니다. 이를 통해 디코더는 입력 문장에 대한 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성할 수 있게 됩니다.

6. 트랜스포머에서의 멀티-헤드 어텐션

트랜스포머의 또 다른 중요한 특징은 바로 **멀티-헤드 어텐션(Multi-Head Attention)**입니다. 이는 여러 개의 셀프 어텐션을 동시에 수행하여 서로 다른 관점에서 입력을 바라보게 하는 방법입니다. 이렇게 하면 모델이 더 풍부한 정보를 학습할 수 있고, 서로 다른 문맥에서 단어의 의미를 더 잘 포착할 수 있습니다.

멀티-헤드 어텐션은 각각의 어텐션 헤드에서 독립적으로 셀프 어텐션을 수행한 후, 그 결과를 결합하여 최종 출력을 만듭니다. 이를 통해 모델은 더 다양한 관계를 학습하게 됩니다.

7. 포지셔널 임베딩(Positional Embedding)

트랜스포머 모델은 입력된 토큰들이 순서를 가지지 않은 상태로 입력됩니다. 이를 해결하기 위해 포지셔널 임베딩을 사용합니다. 포지셔널 임베딩은 각 토큰의 위치 정보를 임베딩에 추가하여, 모델이 각 단어의 순서를 인식할 수 있도록 돕습니다. 이를 위해 고정된 사인(sine)과 코사인(cosine) 함수의 값들을 사용하거나, 학습 가능한 벡터를 활용할 수 있습니다.

8. 결론 및 다음 주 학습 주제

이번 포스트에서는 트랜스포머의 구조와 각 구성 요소에 대해 살펴보았습니다. 트랜스포머는 NLP 분야에서 큰 혁신을 가져왔고, 그 핵심에는 인코더-디코더 구조, 셀프 어텐션, 멀티-헤드 어텐션, 그리고 포지셔널 임베딩이 있었습니다.

다음 주에는 **토큰 분류(Token Classification)**와 **다중 언어 개체명 인식(Multilingual Named Entity Recognition)**에 대해 알아볼 예정입니다. 트랜스포머의 활용 범위가 어떻게 확장되는지, 그리고 실제로 어떤 방식으로 적용되는지 기대해 주세요!

궁금한 점이나 더 알고 싶은 내용이 있다면 댓글로 남겨주세요. 여러분의 의견이 저에게 큰 도움이 됩니다. 그럼 다음 포스트에서 또 만나요!