트랜스포머 모델은 셀프 어텐션이라는 메커니즘을 통해 데이터 내의 관계를 추적하여 문맥과 의미를 학습하는 신경망 모델입니다. 이 모델은 미묘한 연관성을 식별하므로 입력 시퀀스를 가져와서 사용하여 관련 출력을 생성할 수 있습니다. 트랜스포머는 대규모 언어 모델, 번역, 복잡한 추론에서 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생성형 AI의 획기적인 성능을 구현하며 AI를 혁신했습니다.
인공 지능에서는 인간의 언어를 정확하게 이해하고 처리하는 것이 항상 중요한 과제입니다. 기존의 모델들은 복잡성과 미묘한 차이를 포착하는 데 어려움을 겪어왔으며, 상황에 맞는 이해가 필요한 작업에서는 부족한 경우가 많았습니다. 실시간 번역이나 지능형 가상 어시스턴트와 같은 용도가 일상 생활에 더 많이 통합되면서 더욱 정교한 언어 모델에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그러나 실제로는 언어 이외에 AI의 다른 측면에서도 문제가 있는데, 바로 복잡한 세트의 데이터 포인트 간 관계를 식별하고 이해하는 것이 어렵다는 점입니다.
이 문제를 해결하기 위해 트랜스포머 모델이 만들어졌습니다. 트랜스포머 모델은 첨단 기술을 활용하여 데이터 내의 맥락과 관계를 이해합니다. AI 시스템이 혼란스러운 입력을 정리하여 의도된 의미를 이해할 수 있도록 세밀한 수학 모델을 적용합니다.
트랜스포머 모델은 2017년 발표된 획기적인 연구 논문인 "Attention is All You Need(관심을 기울이기만 하면 됩니다)"에서 유래되었습니다. 이 논문에서는 셀프 어텐션(self-attention)이라는 메커니즘을 활용하여 데이터 시퀀스 내의 컨텍스트를 처리하고 이해하는 새로운 신경망 아키텍처를 소개했습니다. 트랜스포머의 기본적인 개념인 주의(Attention) 자체는 2014년, Dzmitry Bahdanau 등에 의해 처음 제안되었습니다. Bahdanau는 ServiceNow Research의 연구 과학자입니다. 입력 표현을 보다 의미 있는 출력 표현으로 변환할 수 있는 모델의 능력을 반영하여 "트랜스포머"라는 이름이 선택되었습니다.
최초의 트랜스포머 모델이 개발되면서 AI 역량의 큰 도약이 이루어졌습니다. 이 모델의 학습에는 4일이 채 걸리지 않았는데, 이는 학습 시간이 길고 리소스를 많이 사용했던 이전 모델에 비해 크게 개선된 것입니다. 이는 기계 번역의 정확도에 있어 새로운 기록을 세운 이 모델의 능력과 결합되어 트랜스포머의 잠재력을 강조했습니다.
트랜스포머는 NLP(자연어 처리)의 새로운 발전으로 이어졌으며, GenAI(생성형 AI) 솔루션과 같은 미래의 대규모 언어 모델을 위한 기반을 놓았습니다. 트랜스포머의 도입으로 언어 처리의 정확성과 효율성이 향상되는 것은 물론이고, 보다 다양한 기능을 갖춘 AI 애플리케이션을 개발할 수 있게 되면서 최신 AI의 필수 요소로 그 입지가 공고해졌습니다.
AI 연구원과 컴퓨터 과학자들의 요구를 충족하기 위해 트랜스포머 모델이 확장을 거듭하면서 전문성도 함께 증가하고 있습니다. 특정한 범주와 유형의 트랜스포머는 구체적인 요구 사항을 충족하기 위해 진화하고 있습니다. 최신 트랜스포머에서 발견되는 몇 가지 아키텍처는 다음과 같습니다.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델은 문장 내 주변 단어를 기반으로 단어의 맥락을 이해하도록 설계되었습니다. BERT는 텍스트를 양방향으로 처리하여 이전 모델보다 단어 간의 뉘앙스와 관계를 보다 효과적으로 파악합니다. 이는 일반적으로 질문 답변 및 언어 추론 등의 작업에 사용됩니다.
GPT(사전 학습된 생성형 트랜스포머)는 한 시퀀스에서 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성하는 자동 회귀 모델입니다. 인기 있는 ChatGPT 라인을 포함한 GPT 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력으로 잘 알려져 있으며 개인적, 전문적 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)는 BERT의 양방향 컨텍스트 이해와 GPT의 자동 회귀 텍스트 생성을 결합합니다. 텍스트 생성, 요약, 번역 작업에 효과적이며, 다양한 역량을 통해 일관된 텍스트 출력을 처리하고 생성합니다.
멀티모달 트랜스포머는 텍스트 및 이미지 데이터를 통합하며, 이를 통해 AI 시스템은 다양한 유형의 미디어로 컨텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이러한 모델들은 시각적 질의 응답, 이미지 캡션과 같이 텍스트와 시각 자료를 동시에 해석해야 하는 작업의 기초가 됩니다.
VIT(Vision Transformers)는 이미지를 패치의 시퀀스로 처리하여 이미지 처리를 위한 트랜스포머 아키텍처를 조정합니다. 각 패치가 텍스트 내에서 단어가 처리되는 방식과 유사하게 처리되므로, 모델은 이를 통해 이미지 내의 컨텍스트 관계를 파악할 수 있습니다. ViT는 이미지 분류, 개체 탐지 및 기타 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다.
트랜스포머는 딥 러닝 모델로 간주되는데, 이는 신경망 범주에 속한다는 의미입니다. 하지만 그렇다고 해서 트랜스포머가 신경망 기술의 다른 예와 같지는 않습니다. 트랜스포머 모델은 특히 RNN(순환 신경망)이나 CNN(컨볼루션 신경망)과는 다릅니다.
순환 신경망은 데이터를 순차적으로 처리합니다. 즉, 각 토큰이 차례로 처리되며, 긴 시퀀스에서는 정보가 손실될 수 있으므로 장기 의존성으로 인해 어려움이 발생할 수 있습니다. 반면, 트랜스포머는 시퀀스의 모든 토큰을 동시에 고려할 수 있도록 셀프 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이러한 병렬 처리 덕분에 트랜스포머는 장기 의존성을 더 효과적으로 포착하고 RNN보다 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
컨볼루션 신경망은 로컬 패턴을 감지하여 그리드 같은 데이터(예: 이미지)를 처리하는 데 탁월한 성능을 제공합니다. 그러나 CNN은 데이터 내의 전반적인 관계를 파악하는 효과가 다소 부족합니다. 트랜스포머는 입력 데이터 전체에서 각 부분의 중요도를 평가하는 셀프 어텐션을 사용하여 이 문제를 극복합니다. CNN은 주로 이미지 인식과 같은 작업에 사용되지만, 트랜스포머는 텍스트와 이미지 처리 모두에 적합하게 조정되어 있어 더욱 다양한 솔루션을 제공합니다.
위에서 언급했듯이 트랜스포머는 AI 분야에서 그 역할을 다했습니다. 주요 한계를 극복하고 대대적인 혁신의 문을 열어 준 중대한 도입이었던 것입니다. 이 기술이 제공하는 장점은 많고 다양하지만 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.
트랜스포머는 모듈식 구조를 가지고 있으며, 레이어와 어텐션 헤드를 간단하게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 모델을 생성하면 광범위한 데이터 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 트랜스포머는 긴 시퀀스를 병렬로 처리하여 학습 및 처리 시간을 크게 단축시킵니다. 이와 같은 효율성 덕분에 수십억 개의 매개변수에서 복잡한 언어 표현을 포착할 수 있는 고급 모델(BERT 및 GPT 등)의 개발이 가능합니다.
전이 학습과 RAG(검색증강생성) 등의 기법을 활용하면 더 빠르고 효과적인 커스터마이제이션이 가능해집니다. 대규모 데이터 세트로 사전 학습된 이와 같은 모델은 더 작고 구체적인 데이터 세트로 미세 조정할 수 있으므로 대대적인 투자 없이도 다양한 산업에 맞게 맞춤형 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 사실상 누구나 첨단 AI를 활용할 수 있게 되는 것입니다.
트랜스포머는 텍스트 설명에서 이미지를 생성하는 등 다양한 데이터 형식의 콘텐츠를 해석하고 생성할 수 있는 멀티모달 AI 시스템의 개발을 지원합니다. 트랜스포머는 자연 언어 처리와 컴퓨터 비전을 결합하여 보다 포괄적이고 인간적인 이해와 창의성을 실현합니다.
트랜스포머는 AI 연구 및 산업 혁신에서 위치 인코딩, 셀프 어텐션 메커니즘과 같은 상당한 발전을 이끌어 냈습니다. 위치 인코딩은 모델이 한 시퀀스에서 단어의 위치를 추적하는 데 도움이 되고, 셀프 어텐션은 전체 맥락과의 관계에서 서로 다른 단어의 중요도를 평가할 수 있게 해줍니다. 이러한 혁신으로 인해 새로운 AI 아키텍처와 애플리케이션의 개발이 촉진되었습니다.
트랜스포머 모델은 입력 정보와 마찬가지로 복잡하고 정교하며, 여러 소프트웨어 계층을 기반으로 작동하여 관련성 있고 지능적인 출력을 생성합니다. 이 프로세스에는 다음 각 구성 요소가 필수적입니다.
- 입력 임베딩
- 입력 임베딩은 입력 시퀀스를 AI 모델이 처리할 수 있는 수학 벡터로 변환합니다. 단어와 같은 토큰은 학습 과정에서 습득한 의미론적 및 구문 정보를 전달하는 벡터로 변환됩니다.
- 위치 인코딩
위치 인코딩은 각 토큰의 임베딩에 고유한 신호를 추가하여 토큰이 시퀀스에서 차지하는 위치를 나타내는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 모델이 토큰 순서를 유지하고 시퀀스 내의 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.- 트랜스포머 블록
각 트랜스포머 블록은 멀티 헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 순방향 신경망으로 구성되어 있습니다. 셀프 어텐션은 다양한 토큰의 중요도를 평가하고, 순방향 신경망은 이 정보를 처리합니다.- 선형/softmax 블록
선형 블록은 복잡한 내부 표현을 원래 입력 도메인에 다시 매핑합니다. 그런 다음 Softmax 함수는 출력을 확률 분포로 변환하며, 이는 가능한 각 예측에 대한 모델의 신뢰도를 나타냅니다.
복잡한 입력 시퀀스를 관련성 있는 출력으로 전환하는 것은 간단한 작업이 아니며, 여기에는 위에서 파악된 핵심 구성 요소를 통합하는 몇 가지 필수 단계가 활용됩니다. 이러한 소프트웨어 계층은 시스템에서 어려운 문제를 해결하는 데 필요한 처리 능력을 제공하기 위해 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하려고 합니다. 이러한 신경망은 데이터의 각 부분을 동시에 처리합니다. 이렇게 하면 데이터는 다음 단계를 거칩니다.
- 입력 시퀀스는 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환되며, 이를 통해 토큰의 문맥적 의미를 파악할 수 있습니다.
- 위치 인코딩은 시퀀스 내 토큰의 순서를 보존하기 위해 각 토큰에 고유한 신호를 추가합니다.
- 멀티 헤드 어텐션 메커니즘은 이러한 임베딩을 처리하여 토큰 간의 다양한 관계를 포착합니다.
- 레이어 정규화 및 잔차 연결은 학습 프로세스를 안정화하고 속도를 높입니다.
- 셀프 어텐션 레이어의 출력은 비선형 변환을 위해 순방향 신경망을 통과합니다.
- 여러 개의 트랜스포머 블록이 서로 겹쳐 있으며, 각 블록은 이전 레이어의 출력을 세분화합니다.
- 번역과 같은 작업에서는 별도의 디코더 모듈로 출력 시퀀스를 생성합니다.
- 이 모델은 예측과 정답의 차이를 최소화하기 위해 지도 학습을 사용하여 학습됩니다.
- 추론을 하는 동안, 학습된 모델은 새로운 입력 시퀀스를 처리하여 예측 또는 표현을 생성합니다.
트랜스포머는 비즈니스 분야에서 거의 모든 용도로 활용할 수 있으며 이를 통해 복잡한 데이터 처리 작업을 자동화하고 고객 상호 작용을 개선할 뿐 아니라 의료, 금융, 크리에이티브 산업 등의 분야에서 혁신을 이끌어 나갈 수 있습니다. 트랜스포머 모델의 보다 눈에 띄는 용도는 다음과 같습니다.
- 자연어 처리
- 트랜스포머는 인간의 언어를 더 정확하게 이해하고 해석해서 생성할 수 있도록 기계의 역량을 강화해 줍니다. 이는 문서 요약, 가상 어시스턴트와 같이 언어를 정확하게 이해해야 하는 분야를 지원합니다.
- 기계 번역
- 언어 간 정확한 실시간 번역도 가능합니다. 트랜스포머의 장기 의존성과 문맥 처리 능력 덕분에 특히 이전의 찾기 및 바꾸기 솔루션에 비해 번역의 정확도가 크게 향상됩니다.
- 음성 인식
- 음성 언어가 텍스트로 정확하게 변환된다면 음성 텍스트 변환 분야를 개선할 수 있습니다. 이는 음성 제어 애플리케이션을 개발하고 청각 장애인을 위한 접근성을 개선하는 데 특히 유용합니다.
- 이미지 생성
- 이미지 생성 모델에서는 트랜스포머 등을 사용하여 텍스트 설명을 기반으로 시각적 콘텐츠를 생성하고, 자연어 처리와 컴퓨터 비전 기술을 결합하여 새로운 형태의 미디어를 만들어 냅니다. 이러한 역량은 창작 분야, 마케팅 등에 사용됩니다.
- DNA 염기서열 분석
- 트랜스포머는 DNA 염기서열을 텍스트와 유사하게 처리하여 유전자 변이를 예측하고, 유전자 패턴을 이해하며, 질병 관련 영역을 식별하도록 학습할 수 있습니다.
- 단백질 구조 분석
- 트랜스포머는 단백질 내 아미노산의 순차적 특성을 모델링하여 이들의 3D 구조를 예측할 수 있습니다. 이러한 이해는 신약을 발견하고 생물학적 프로세스를 파악하는 데 매우 중요합니다.
트랜스포머는 고급 자연어 처리, 기계 번역, 음성 인식 등을 통해 기업이 AI를 사용하는 방식을 완전히 바꿔 놓았고, 결과적으로 산업과 시장의 운영을 크게 개선했습니다. 하지만 모든 AI 접근 방식에서 트랜스포머 기술을 최선으로 활용하는 것은 아닙니다.
ServiceNow는 AI를 적절히 활용하여 비즈니스를 최적화하는 데 꼭 필요한 파트너입니다. AI 강화 Now Platform®을 기반으로 구축된 ServiceNow의 다양한 애플리케이션에는 AI 및 트랜스포머 모델이 통합되어 있어 언어 이해, 예측 분석, 자동화된 워크플로우 등을 손쉽게 활용할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 조직은 전과 달리 절차를 간소화하여 고객 상호작용을 강화하고 명확한 인사이트를 얻으며 복잡한 데이터를 실제 경쟁우위로 바꿀 수 있습니다.
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