[머신러닝] LLM에서 트랜스포머(Transformer)에 대해서 쉽게 말로 설명하면?

트랜스포머는 문장이나 단어 시퀀스를 처리하는 인공지능 구조로, 특히 언어를 이해하고 생성하는 데 강력한 도구예요. 이건 과거의 방식처럼 단어를 하나씩 순서대로 읽는 대신, 문장 전체를 한꺼번에 보고 단어들 사이의 관계를 파악하는 데 초점을 맞춥니다. 핵심 아이디어는 "내가 지금 보는 단어가 문맥에서 다른 단어들과 어떻게 연결되는지"를 빠르고 효율적으로 알아내는 겁니다.

트랜스포머의 중심에는 어텐션(Attention)이라는 개념이 있어요. 어텐션은 쉽게 말하면, 문장에서 중요한 부분에 더 집중하고 덜 중요한 부분은 덜 신경 쓰는 능력이에요. 예를 들어, "고양이가 나무 위에 있다"라는 문장에서 "고양이"와 "나무"가 서로 깊게 연결돼 있다는 걸 알아내고, "위에" 같은 단어는 그 연결을 보조하는 역할을 한다는 식으로 판단합니다. 이 과정에서 트랜스포머는 각 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 동시에 계산해서, 문맥을 빠르게 파악합니다.

구체적으로 트랜스포머는 두 부분으로 나뉘어요: 인코더와 디코더. 인코더는 입력 문장을 받아서 그 의미를 압축하고 정리하는 역할을 합니다. 디코더는 그 정리된 정보를 바탕으로 출력 문장을 만들어내죠. 번역을 예로 들면, 인코더가 "I like to eat"라는 영어 문장을 분석하고, 디코더가 이를 "나는 먹는 걸 좋아해"로 바꿔주는 식이에요. 이 두 부분이 층층이 쌓여서 복잡한 문장도 잘 처리할 수 있습니다.

트랜스포머가 빠르고 강력한 이유는 병렬 처리가 가능하다는 점이에요. 예전 모델들은 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 읽었기 때문에 시간이 오래 걸렸는데, 트랜스포머는 모든 단어를 동시에 볼 수 있어서 훨씬 효율적입니다. 또 단어의 위치 정보를 따로 추가해서 "나는"과 "좋아해"가 멀리 떨어져 있어도 그 관계를 정확히 파악할 수 있어요.

전문적으로 보면, 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention)과 멀티-헤드 어텐션(Multi-Head Attention)이라는 메커니즘을 써서 단어 관계를 여러 각도에서 분석합니다. 그리고 잔차 연결(Residual Connection)과 레이어 정규화(Layer Normalization) 같은 기술로 학습이 안정적으로 잘 되게 만듭니다. 이런 요소들 덕분에 트랜스포머는 언어뿐 아니라 이미지나 음성 같은 분야에서도 활용도가 높아졌죠.