지난 수년간 인공지능(AI) 분야에서 가장 급진적인 발전을 이끈 기술이 있다면, 단연 Transformer 아키텍처일 것입니다. 처음에는 자연어처리(NLP) 분야에서 ‘혁신’으로 소개되었지만, 이제는 언어, 음성, 영상, 이미지, 심지어 DNA 분석까지 다양한 도메인에서 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 특히 GPT, BERT, T5, Vision Transformer(ViT), Audio Spectrogram Transformer(AST) 등 현대의 주류 AI 모델은 모두 Transformer를 기반으로 설계되어 있다고 해도 과언이 아닙니다.
이처럼 Transformer는 단순한 모델 구조가 아니라 딥러닝 모델 설계의 철학 자체를 바꾸어 놓은 게임 체인저입니다. 이전의 RNN 기반 모델들이 시계열 정보 처리에 치중되어 있었다면, Transformer는 병렬 연산이 가능한 Self-Attention 구조로 속도와 성능 두 마리 토끼를 잡으며 AI 기술을 폭발적으로 성장시키는 원동력이 되었습니다.
이번 글에서는 Transformer의 등장 배경부터 구조적 원리, 핵심 구성 요소인 Self-Attention 메커니즘, 인코더-디코더 구조, 다양한 변형 모델, 최신 응용 분야까지 딥러닝에서 Transformer가 어떻게 주류가 되었는지 그 전 과정을 완벽히 분석해드립니다. AI 연구자, 개발자, 데이터 사이언티스트뿐 아니라 딥러닝을 처음 접하는 입문자에게도 실용적이고 직관적인 이해가 가능하도록 구성했습니다.
Transformer의 등장 배경과 필요성
- 기존 자연어 처리 모델은 대부분 RNN(Recurrent Neural Network) 기반이었음
- RNN은 순차적 계산으로 인해 병렬 처리에 한계 → 학습 속도 느림
- LSTM, GRU 등 개선된 RNN도 장기 의존성(Long-Term Dependency) 문제 완벽히 해결하지 못함
- Google Brain 팀은 2017년 논문 [“Attention Is All You Need”]에서 RNN 없이도 문맥 이해 가능한 모델로 Transformer를 제안함
- 이후 BERT, GPT, T5 등 주요 언어 모델들이 모두 Transformer 기반으로 설계되며 딥러닝 주류로 부상
Transformer의 구조 개요
| Input Embedding | 단어를 고차원 벡터로 변환 |
| Positional Encoding | 순서 정보 보완 (Transformer는 순차 구조가 아님) |
| Multi-Head Attention | 다양한 관점에서 문맥 이해 |
| Feed Forward Layer | 비선형 변환 및 표현력 강화 |
| Residual Connection | 학습 안정성 유지 |
| Layer Normalization | 내부 공변량 이동 문제 해결 |
| Encoder | 입력 문장을 이해하는 블록 |
| Decoder | 출력을 생성하는 블록 |
전체 구조:
Input → Encoder × N → Context Vector → Decoder × N → Output
Self-Attention 메커니즘의 원리
Transformer의 핵심은 **Self-Attention(자기 주의)**입니다. 이는 입력의 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 계산해주는 구조입니다.
Self-Attention 수식 요약
- Q: Query
- K: Key
- V: Value
- dₖ: 벡터 차원 수
각 단어는 자신을 중심으로 주변 단어의 의미를 반영하여 문맥을 이해할 수 있음
예시
문장: "The cat sat on the mat."
- “the”는 두 번 나오는데, 각 위치의 문맥에 따라 다르게 처리됨 (단순 단어 빈도 이상의 문맥 고려 가능)
Multi-Head Attention
- 하나의 Attention이 하나의 관점만 학습하는 한계를 극복
- 여러 Head가 병렬적으로 각각 다른 관계를 학습
- 각 Head에서 나온 Attention 값을 Concat + Linear Projection 하여 통합
이 구조는 문맥 표현력을 대폭 강화시키며, 복잡한 의미적 관계도 포착 가능
Positional Encoding: 순서 정보 부여
- Transformer는 RNN처럼 순서에 민감하지 않음 → 단어 위치 정보가 필요
- Sin/Cos 함수 기반으로 각 위치에 고유 벡터 부여
- 모델이 위치 차이에 따라 다르게 반응할 수 있도록 설계
인코더-디코더 구조
| Encoder | 입력을 이해 → Context Representation 생성 |
| Decoder | Encoder 출력 + 이전 출력 기반으로 다음 단어 예측 |
| 예시 | 번역: 영어 입력(Encoder) → 프랑스어 출력(Decoder) |
Transformer는 이 구조를 기반으로 기계 번역, 질의응답, 요약, 생성 모델 등 다양한 분야에 확장 적용 가능
BERT vs GPT: Transformer의 변형 구조
| 구조 | Encoder-Only | Decoder-Only |
| 학습 방식 | Masked Language Modeling (MLM) | Auto-Regressive Language Modeling |
| 용도 | 문장 이해, 분류, 질의응답 | 문장 생성, 요약, 번역 |
| 활용 예시 | 검색엔진, 챗봇 이해 | ChatGPT, 텍스트 생성기 |
✅ GPT는 순차 생성에 강점, BERT는 문맥 이해에 강점
Transformer의 대표 응용 분야
| 자연어처리 (NLP) | 번역, 요약, 감정 분석, 문서 분류 |
| 컴퓨터 비전 (CV) | Vision Transformer(ViT), 이미지 분류 |
| 음성 처리 | Speech Transformer, 음성 인식 |
| 생성 AI | GPT, T5, ChatGPT, Claude 등 |
| 멀티모달 AI | CLIP, Flamingo, Gemini (텍스트+이미지) |
| 생물정보학 | DNA 서열 분석, 단백질 구조 예측 (AlphaFold) |
Vision Transformer(ViT): Transformer의 시각적 확장
- 이미지를 Patch 단위로 나누어 토큰화
- 각 패치를 단어처럼 인식 → Transformer로 처리
- 기존 CNN 기반 이미지 분류 모델을 대체 가능
장점:
- 대규모 데이터 학습 시 CNN보다 더 나은 성능
- 구조가 간결하고 다양한 도메인에 확장 가능
Transformer가 주류가 된 이유
| 병렬 처리 가능 | GPU 친화적 → 학습 속도 향상 |
| 문맥 이해 우수 | Attention으로 장거리 의존성 해결 |
| 확장성 높음 | NLP 외 비전, 음성, 멀티모달까지 응용 |
| 대규모 사전학습과 호환 | GPT, BERT 등 대형 모델과 궁합 좋음 |
| 유연한 구조 | 인코더/디코더 변형 가능성 다양 |
최신 Transformer 기반 모델 트렌드
| GPT-4 | 대규모 텍스트 생성, 이미지 인식 등 멀티모달 |
| T5 | Text-to-Text 모델 → 다양한 NLP 태스크 단일화 |
| Flamingo | 이미지+텍스트 멀티모달 처리 |
| PaLM | 540B 파라미터의 초대형 언어 모델 |
| LLaMA | 오픈소스 LLM 대표 주자 |
연관 질문과 답변 FAQ
Q1. Transformer는 왜 RNN보다 더 성능이 좋은가요?
A1. 병렬 처리로 학습이 빠르고, Self-Attention 덕분에 긴 문장도 한 번에 문맥 파악이 가능하기 때문입니다.
Q2. BERT와 GPT는 어떤 점이 가장 다른가요?
A2. BERT는 문장을 ‘이해’하고, GPT는 문장을 ‘생성’하는 데 초점을 둡니다. 구조도 BERT는 인코더, GPT는 디코더 중심입니다.
Q3. Transformer는 이미지만 처리해도 잘 되나요?
A3. Vision Transformer(ViT)는 이미지도 잘 처리합니다. CNN 없이도 이미지 분류에서 경쟁력을 보입니다.
Q4. Transformer를 직접 구현하려면 어떻게 시작하나요?
A4. PyTorch 또는 TensorFlow 기반 튜토리얼, HuggingFace 라이브러리에서 구현된 모델부터 시작하는 것이 좋습니다.
Q5. Attention Mechanism만 따로 쓸 수 있나요?
A5. 네, 가능합니다. CNN, RNN 등 기존 모델에 ‘Attention Layer’를 추가하는 하이브리드 구조도 널리 사용됩니다.
Q6. Transformer는 GPU 없이 학습이 가능한가요?
A6. 소규모 모델은 CPU로 가능하지만, 대부분은 GPU를 권장하며 대형 모델은 클라우드나 A100, H100 같은 고성능 장비가 필요합니다.
Q7. 최근에는 어떤 분야에서 Transformer가 새롭게 쓰이고 있나요?
A7. 로봇 제어, 자율주행 데이터 해석, 생물학적 데이터 분석 등에서도 활용도가 높아지고 있습니다.
Q8. Transformer의 단점은 없나요?
A8. 구조가 크고 메모리 소모가 많아 연산 자원이 풍부하지 않으면 학습이 어렵다는 점이 있습니다. 이를 개선한 구조도 다양하게 나오고 있습니다.