Attention Is All You Need : AI 혁명의 시작

Transformers 시리즈(1)  : Attention Is All You Need

 

현재 AI를 한다고 하는 사람들이라면, Attention Is All You Need 라는 논문을 한 번이라고 읽어보거나 하다못해 들어봤을 것이라고 생각됩니다. Attention Is All You Need는 현재 GPT, Claude와 같은 현 시대의 아이콘과 같은 생성형 AI들의 모태가 되는 논문입니다. 그렇기에 AI  제가 Attention Is All You Need이라는 논문 이름 옆에 AI 혁명의 시작이라는 부제를 붙인 이유이기도 합니다.제가 블로그를 시작하고 AI 첫 포스트로 이 논문을 선택한 이유이기도 합니다. 

 

이 논문의 초록에서는 자신들이 이 논문에서 제시한 새로운 방법론에 대해서 다음과 같이 서술하고 있습니다. 

 

"지배적인 시퀀스 변환 모델은 일반적으로 인코더-디코더 구성의 복잡한 순환 신경망(Recurrent Neural Networks) 또는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)을 기반으로 합니다. 최고 성능의 모델들은 인코더와 디코더를 주의(attention) 메커니즘을 통해 연결하기도 합니다. 우리는 주의 메커니즘만을 기반으로 하는 새로운 간단한 네트워크 아키텍처인 Transformer를 제안하며, 순환 구조와 합성곱 구조를 완전히 제거했습니다. "

이것을 쉽게 풀어서 써보면, 이 논문의 핵심은 Transformer라는 새로운 신경망 아키텍처를 제안한 것입니다. 기존 모델의 순환(RNN)이나 합성곱(CNN) 구조를 없애고 주의 메커니즘만으로 작동하는 단순한 구조를 통해, 더 빠르고 병렬 처리에 적합하면서도 번역 품질에서 최고 성능을 달성한 모델을 만든 것입니다. 

 

그렇다면, 순환(RNN)이나 합성곱(CNN) 구조는 무슨 문제가 있었기에, Transformer라는 새로운 신경망 아키텍처를 이 논문에서 제시하였을까요?

 

자연어 처리(NLP)는 텍스트나 음성과 같은 순차적인 데이터를 처리하기 때문에, 시간적 흐름(시퀀스)을 잘 반영해야 합니다. 과거에는 이를 위해 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN)이 주로 사용되었습니다.

 

• RNN: 데이터를 순차적으로 처리하며 이전 상태(hidden state)를 활용해 문맥을 이해합니다. 그러나 입력 데이터가 길어질수록 정보가 소실되거나 처리 속도가 느려지는 문제(장기 의존성 문제)가 있었습니다.
• CNN: 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 속도가 빠르지만, 고정된 크기의 필터를 사용하기 때문에 긴 문맥을 처리하는 데 한계가 있습니다.

이 두 가지 모델은 "순차적 데이터 처리"라는 문제를 해결하려 했지만, 학습 속도와 정보 처리 능력에서 제약이 많았습니다. 특히 긴 문장을 번역하거나 문맥을 이해해야 하는 작업에서는 효율적이지 못했습니다. 이런 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 Transformer입니다.

 

Transformer란 무엇인가?

Transformer는 **주의 메커니즘(Attention Mechanism)**을 중심으로 설계된 신경망 모델입니다. 이 모델은 기존의 RNN이나 CNN과 달리, 데이터를 완전히 병렬로 처리하며, 모든 입력 단어(토큰) 간의 관계를 효율적으로 학습할 수 있습니다. Transformer는 크게 두 가지 핵심 아이디어를 기반으로 작동합니다:

1. Self-Attention
   Self-Attention은 각 단어가 문장 내 다른 모든 단어와 어떤 관계가 있는지 계산하는 메커니즘입니다. 예를 들어, "I went to the bank to deposit money"라는 문장에서 "bank"가 "money"와 관련이 있음을 파악하는 식입니다.
   이를 통해 Transformer는 단어 간의 문맥적 상호작용을 동적으로 학습하며, 특히 긴 문장에서도 중요한 정보를 효율적으로 추출할 수 있습니다.
2. 병렬 처리
   RNN은 데이터를 순차적으로 처리해야 했지만, Transformer는 입력 데이터를 한꺼번에 처리합니다. 이로 인해 학습 속도가 획기적으로 빨라지고, 대규모 데이터 학습에 적합한 구조가 됩니다.

Transformer의 핵심 구성 요소

Transformer는 크게 **인코더(Encoder)**와 디코더(Decoder) 두 부분으로 나뉩니다.

• 인코더: 입력 문장을 처리하고 중요한 특징을 추출합니다.
• 디코더: 인코더에서 추출한 정보를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다.

각 부분은 다음과 같은 세부 모듈로 구성됩니다:

1. Multi-Head Attention

단어 간의 관계를 여러 관점에서 살펴보는 역할을 합니다. 하나의 Attention만 사용할 경우 놓칠 수 있는 패턴을 보완하기 위해 여러 개의 Attention을 병렬로 계산합니다.
이를 통해 모델은 다양한 문맥 정보를 학습하며, 단어 간의 복잡한 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

2. Feed-Forward Neural Network (FFN)

각 단어의 정보를 독립적으로 변환하는 역할을 합니다. Attention이 단어 간의 관계를 학습했다면, FFN은 각 단어 자체의 특징을 강화하거나 변환합니다.

3. Residual Connection & Layer Normalization

이 두 가지는 학습을 안정화하고 성능을 향상시키는 역할을 합니다. Residual Connection은 이전 층의 입력을 그대로 다음 층으로 전달해 정보 소실을 막고, Layer Normalization은 학습 속도를 높입니다.

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Self-Attention의 작동 원리: Q, K, V의 비밀

Self-Attention은 입력 데이터를 Query(Q), Key(K), Value(V)로 변환하여 작동합니다.

• Query: 현재 단어의 정보를 나타냅니다.
• Key: 문장 내 다른 단어의 정보를 나타냅니다.
• Value: 단어가 가진 실제 정보를 나타냅니다.

Self-Attention은 Query와 Key의 내적(dot product)을 계산해 두 단어 간의 연관성을 측정합니다. 이 연관성을 **가중치(weight)**로 사용해 Value를 조합하여 최종 출력을 만듭니다. 이를 통해 모델은 각 단어가 문장 내에서 얼마나 중요한지 파악할 수 있습니다.

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Transformer의 장점

1. 병렬 처리 가능
   RNN처럼 순차적으로 데이터를 처리할 필요가 없어, GPU를 활용해 학습 속도가 매우 빠릅니다.
2. 긴 문맥 처리 능력
   Self-Attention은 단어 간의 관계를 전 범위에서 계산하기 때문에, 긴 문장에서도 중요한 정보를 잃지 않습니다.
3. 단순하고 유연한 구조
   모델이 간단하게 설계되어, 다른 작업에 쉽게 확장할 수 있습니다.

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Transformer의 영향과 활용

Transformer는 단순히 기계 번역에서 뛰어난 성능을 보인 것에 그치지 않았습니다. 이후 등장한 BERT, GPT, T5 등은 모두 Transformer를 기반으로 개발되었습니다. 이 모델들은 번역뿐만 아니라 챗봇, 요약, 질문-응답, 코드 생성 등 다양한 NLP 작업에 사용되고 있습니다.

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결론: 단순함이 강력함이다

"Attention Is All You Need" 논문은 복잡한 구조 대신 단순하고 효율적인 구조로도 놀라운 성능을 낼 수 있음을 증명했습니다. Transformer는 NLP의 패러다임을 바꿔놓았고, 현재까지도 인공지능 연구와 산업의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.