Transformer Model(트랜스포머 모델)은 2017년 발표된 논문 “Attention is All You Need” 를 통해 제안된 신경망 아키텍처입니다. 기존의 RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)과 달리 입력 데이터를 병렬로 처리하며, 문맥 속 단어들 간의 관계를 파악하기 위해 Self-Attention(셀프 어텐션) 메커니즘을 사용합니다.
주요 특징:
• Self-Attention(셀프 어텐션): 입력 문장 내의 각 단어가 서로의 중요도를 계산하며 상호작용합니다.
• Parallel Processing(병렬 처리): 전체 입력을 동시에 처리하여 학습 및 추론 속도가 빠릅니다.
• Layered Structure(계층 구조): 다층 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조로 구성되어 있으며, 각 층은 Multi-Head Attention(멀티 헤드 어텐션)과 Feedforward Layer(피드포워드 계층)로 이루어집니다.
• Scalability(확장성): 수십억 개의 파라미터로 확장 가능하며, 성능도 안정적으로 증가합니다.
• Pretraining & Fine-tuning(사전 학습 및 파인튜닝): 대규모 일반 데이터로 먼저 학습하고, 이후 특정 작업에 맞게 추가 조정합니다.
활용 분야:
• NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리): GPT, BERT, T5 등 다양한 모델의 기반으로 텍스트 생성, 번역, 요약 등에 사용됩니다.
• Computer Vision(컴퓨터 비전): ViT(Vision Transformer) 모델을 통해 이미지 분류, 객체 탐지 등에 활용됩니다.
• Multimodal AI(멀티모달 인공지능): 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 입력 정보를 함께 처리할 수 있습니다.
• Code Generation(코드 생성): 개발 도구에서 자동 완성, 버그 수정, 코드 생성 등에 사용됩니다.
• Medical AI(의료 인공지능): 임상 기록 분석, 의학 문서 요약 등 의료 데이터 활용에 적용됩니다.
중요성
Transformer Model(트랜스포머 모델)은 현재 거의 모든 첨단 AI 모델의 기반 구조로 자리잡고 있습니다. 병렬 처리와 셀프 어텐션 구조를 통해 학습 효율성과 성능을 극대화할 수 있으며, 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 따라서 미래 인공지능 발전의 중심 기술로 계속해서 주목받고 있습니다.
