트랜스포머

트랜스포머는 2017년 Vaswani 등이 "주의력만 있으면 된다"라는 논문에서 소개한 딥러닝 모델 아키텍처입니다. 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰으며 컴퓨터 비전(CV) 작업에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 순환 신경망(RNN) 이나 컨볼루션 신경망(CNN)에 의존하던 이전 모델과 달리, 트랜스포머는 주의 메커니즘에만 의존해 입력과 출력 간의 글로벌 의존성을 도출합니다.

트랜스포머의 핵심 구성 요소

트랜스포머 아키텍처는 인코더-디코더 구조를 기반으로 합니다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하여 상황에 맞는 표현을 생성하고, 디코더는 이 표현을 사용하여 출력 시퀀스를 생성합니다. 핵심 혁신은 모델이 다른 모든 부분과 관련하여 입력 시퀀스의 각 부분의 중요성을 평가할 수 있는 자기 주의 메커니즘입니다. 이 메커니즘을 통해 모델은 RNN보다 장거리 종속성을 더 효과적으로 포착할 수 있습니다.

트랜스포머의 작동 방식

트랜스포머는 데이터를 순차적으로 처리하는 RNN과 달리 입력 데이터를 병렬로 처리합니다. 이러한 병렬 처리는 문장의 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산하는 자기 주의 메커니즘을 통해 가능합니다. 이 모델은 또한 위치 인코딩을 통합하여 입력 시퀀스에서 단어의 순서에 대한 정보를 유지합니다. 인코더와 디코더는 각각 자기 주의 및 피드 포워드 신경망을 포함하는 여러 계층으로 구성됩니다. 이러한 계층 구조를 통해 모델은 데이터에서 복잡한 패턴과 표현을 학습할 수 있습니다.

트랜스포머의 장점

트랜스포머는 이전 아키텍처에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 학습 시간이 크게 단축됩니다. 자체 주의 메커니즘을 통해 장거리 종속성을 보다 효과적으로 포착할 수 있으므로 컨텍스트에 대한 이해가 필요한 작업의 성능이 향상됩니다. 또한, 트랜스포머는 확장성이 뛰어나며 대규모 데이터 세트에 대해 학습할 수 있어 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 모델은 Ultralytics YOLO 모델은 객체 감지를 위해 설계된 트랜스포머 모델을 지원합니다.

실제 애플리케이션

트랜스포머는 기계 번역, 텍스트 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에 성공적으로 적용되어 왔습니다. 예를 들어, Google 의 BERT (양방향 인코더 표현으로부터의 트랜스포머)와 OpenAI 의 GPT (생성형 사전 훈련 트랜스포머)는 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 수많은 NLP 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했습니다. 컴퓨터 비전에서 비전 트랜스포머(ViT)와 같은 모델은 이미지를 패치 시퀀스로 처리하여 이미지 분류 작업에서 트랜스포머가 CNN보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있음을 보여주었습니다.

트랜스포머와 다른 모델 비교

트랜스포머는 RNN에 비해 장거리 종속성을 포착하는 데 탁월하며 병렬 처리 기능으로 인해 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다. CNN은 이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하는 데 효율적이지만, 트랜스포머는 더 유연하고 가변 길이의 시퀀스를 처리할 수 있어 NLP와 CV 작업 모두에 적합합니다. 주로 텍스트를 생성하고 이해하는 데 중점을 두는 대규모 언어 모델(LLM)과 달리 Transform은 언어와 시각 작업을 모두 포함하여 더 넓은 적용 범위를 가지고 있습니다.

트랜스포머의 미래

트랜스포머 아키텍처는 효율성을 개선하고 적용 범위를 확장하기 위한 지속적인 연구를 통해 계속 발전하고 있습니다. 스파스 어텐션과 선형 어텐션과 같은 혁신은 자기 어텐션의 계산 비용을 줄여 더 긴 시퀀스에 트랜스포머를 적용할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 또한 연구원들은 Transformers의 강점을 CNN과 같은 다른 아키텍처와 결합하여 다양한 작업에 탁월한 하이브리드 모델을 만드는 방법을 모색하고 있습니다. 이 분야가 발전함에 따라 트랜스포머는 인공지능(AI) 과 머신러닝(ML)을 발전시키는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이러한 발전에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 블로그에서 확인할 수 있습니다.