트랜스포머 모델 트랜스포머 모델이란?
트랜스포머 모델은 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 일종의 신경망 아키텍처이지만 다른 유형의 데이터에도 적용 가능합니다. RNN과 같은 이전 모델과는 달리 트랜스포머는 전체 시퀀스를 동시에 처리할 수 있어 더 빠르고 효율적입니다. 생성형 AI 분야에서 트랜스포머는 텍스트 생성, 번역, 요약과 같은 작업에 혁명을 가져왔습니다.
- 트랜스포머와 RNN
- 트랜스포머 모델의 작동 원리
- 트랜스포머 모델의 작동 원리 - 2부
- HPE와의 파트너십
트랜스포머와 RNN의 차이점
트랜스포머와 RNN(순환 신경망)의 주요 차이점은 아키텍처, 데이터 처리 메커니즘, 순차적 데이터의 장거리 종속성 처리 효과에 있습니다.
1. 순차적 처리 대 병렬 처리의 비교
RNN: 이전 단계의 출력을 사용하여 다음 단계에 정보를 제공하고, 한 번에 한 요소씩 입력 시퀀스를 처리합니다. 따라서 RNN은 본질적으로 순차적이므로 계산을 쉽게 병렬화할 수 없습니다.
트랜스포머: 셀프 어텐션이라는 메커니즘을 사용하여 전체 시퀀스를 한꺼번에 볼 수 있습니다. 이를 통해 트랜스포머는 시퀀스의 여러 부분을 병렬로 처리할 수 있어 특히 긴 시퀀스의 경우 학습 시간이 훨씬 단축됩니다.
2. 장거리 종속성 처리
RNN: 소멸/폭발하는 그래디언트 문제에 기인한 장거리 종속성으로 인해 어려움을 겪습니다. 시퀀스의 앞부분에 있던 정보는 시간이 지나면서 사라질 수 있으며, 이로 인해 RNN이 긴 시퀀스에서 중요한 컨텍스트를 유지하기 어려울 수 있습니다.
트랜스포머: 셀프 어텐션을 사용하여 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산하고 이를 통해 장거리 종속성을 더 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 어텐션 메커니즘은 단계별 처리가 필요 없이 먼 단어들을 직접 연결합니다.
3. 아키텍처
RNN: 아키텍처는 순환합니다. 즉, 네트워크에는 루프가 있어 ‘숨겨진 상태’에서 이전 시간 단계의 정보를 담고 있습니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Units)와 같은 변형은 기존 RNN의 문제점을 완화하기 위해 개발되었지만 순차적 특성은 그대로 유지됩니다.
트랜스포머: 순환 구조가 없는 멀티헤드 셀프 어텐션 및 피드포워드 신경망의 레이어로 구성됩니다. 셀프 어텐션 메커니즘은 시퀀스의 두 위치 사이에 직접적인 연결을 허용하기 때문에 숨겨진 상태가 시간 단계마다 전달되는 개념은 없습니다.
4. 교육 효율성
RNN: RNN은 데이터를 순차적으로 처리하므로 일반적으로 학습 속도가 느립니다. 각 시간 단계는 이전 시간 단계에 따라 달라지기 때문에 병렬화가 어렵습니다.
트랜스포머: 트랜스포머는 병렬 처리 기능을 갖추고 있어 특히 GPU, TPU와 같은 최신 하드웨어에서 더욱 효율적으로 학습할 수 있으며, 더 높은 계산 효율성으로 대용량 데이터 세트와 긴 시퀀스를 처리할 수 있습니다.
5. 메모리 및 계산의 복잡도
RNN: 한 번에 하나의 시간 단계만 처리하므로 메모리가 많이 필요하지 않습니다. 그러나 순차적 특성으로 인해 매우 긴 시퀀스를 효율적으로 처리하는 능력이 제한됩니다.
트랜스포머: 모든 토큰 쌍 사이의 어텐션 가중치를 저장하기 때문에 특히 학습 중에 상당히 많은 메모리가 필요합니다. 어텐션 메커니즘으로 인해 계산 복잡도는 시퀀스 길이에 따라 2차식으로 증가합니다.
6. 사용 사례
RNN: 원래는 음성 인식, 언어 모델링, 시계열 예측과 같은 작업에 사용되었습니다. LSTM과 GRU는 긴 시퀀스의 메모리가 필요한 작업에 일반적으로 사용되었습니다.
트랜스포머: NLP(자연어 처리), 기계 번역, 텍스트 생성 등의 작업에서 주도적인 역할을 합니다. BERT, GPT, T5와 같은 모델은 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 이는 광범위한 NLP 작업에서 새로운 성능 벤치마크를 설정했습니다.
트랜스포머와 RNN의 차이점
기능 | RNN(LSTM, GRU 포함) | 트랜스포머 |
|---|---|---|
| 처리 방법 | 순차적 | 병렬 |
| 긴 시퀀스 처리 | 장거리 의존성으로 인한 어려움 | 셀프 어텐션으로 우수함 |
| 아키텍처 | 반복되는 숨겨진 상태 | 멀티헤드 셀프 어텐션 |
| 교육 효율성 | 느리고 병렬화가 어려움 | 더 빠르고 고도의 병렬화 가능 |
| 메모리 효율성 | 메모리 요건 감소 | 메모리 사용량 높음 |
| 일반적인 응용 프로그램 | 시계열, 초기 NLP 작업 | NLP, 번역, 텍스트 생성 등 |
트랜스포머 구성요소 요약:
구성요소 | 상세 설명 |
|---|---|
| 입력 임베딩 | 토큰을 고정된 크기의 벡터로 변환합니다. |
| 위치 인코딩 | 시퀀스에서 토큰 위치에 대한 정보를 추가합니다. |
| 셀프 어텐션 | 모든 토큰 간의 어텐션 점수를 계산하여 종속성을 파악합니다. |
| 멀티헤드 어텐션 | 다양한 관계를 포착하기 위해 여러 개의 어텐션 헤드를 사용합니다. |
| 피드포워드 신경망 | 토큰 표현에 비선형 변환을 적용합니다. |
| 잔여 연결 | 교육을 안정화하고 그래디언트 흐름을 개선하는 데 도움이 됩니다. |
| 인코더 | 입력 시퀀스를 처리하고 컨텍스트 표현을 생성합니다. |
다양한 유형의 트랜스포머:
트랜스포머의 유형
이러한 트랜스포머 모델은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 번역, 가상 비서, 추천 시스템을 포함한 상업적 응용 프로그램을 위해 업계 전반에서 널리 채택되고 있습니다.
모델 유형 | 주목할 만한 모델 | 주요 기능 | 애플리케이션 |
|---|---|---|---|
| 인코더 기반 | BERT, RoBERTa, XLNet, ELECTRA | 텍스트 이해 중심(분류, NER 등) | 텍스트 이해가 필요한 NLP 작업 |
| 디코더 기반 | GPT(1, 2, 3, 4), CTRL, OPT | 생성 작업(텍스트 생성, 대화)에 최적화 | 텍스트 생성, 대화형 AI |
| 인코더-디코더 | T5, BART, mT5, Pegasus | 이해와 생성을 결합(기계 번역, 요약) | 요약, 번역, 질의 응답 |
| 멀티모달 | CLIP, DALL·E, FLAVA | 다양한 데이터 유형(텍스트 + 이미지) 처리 | 이미지 생성, 시각-텍스트 작업 |
