전편 콘텐츠 바로가기➤ Transformer 기술에 주목하자① - Transformer 기술의 원리와 발전
Transformer 기술의 장단점
Transformer는 많은 장점이 있지만, 몇 가지 약점이 존재한다. 그 중 하나는 Hallucination 문제, 즉 존재하지 않는 정보를 마치 사실처럼 생성하는 경향이다. 이는 데이터를 기반으로 학습하더라도 모델이 진정으로 세상을 이해하지 못하기 때문에 발생한다. 이 문제는 특히 중요한 결정이나 사실 확인이 필요한 상황에서 위험할 수 있다. 또한 대규모 데이터와 계산 자원을 요구하는 점도 한계로 지적된다. 이러한 자원이 없는 경우, Transformer를 훈련하거나 실행하는 것은 어려울 수 있다.
또한 긴 연속된 입력의 처리에 보이는 한계도 Transformer의 구조적인 약점 중 하나이다. 복잡한 논리나 장기적인 문맥을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이 외에도 모델의 불투명성 때문에, 왜 이런 결과를 도출했는지 설명하기 어려워 신뢰성에 의문이 항상 남는다.
Transformer의 장점은 그럼에도 불구하고 명확하다. 최근에는 대규모 모델에만 의존하지 않고 작은 소형 언어모델(sLLM)로 문제를 해결하려는 시도도 주목받고 있다. 이는 리소스가 제한된 환경에서도 사용할 수 있고, 더 적은 계산 자원으로도 상당히 높은 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다. 이러한 노력을 통해 AI의 접근성을 넓히고, 다양한 사용자에게 더 실용적인 도구를 제공하고자 하는 것이다.
Transformer 기술의 활용가능성
다시 강조하건대 Transformer는 범용 신기술로서 특정 도메인에 얽매이지 않고 다양한 문제를 해결하는 데 유용하다. 자연어 처리 분야에서 시작해서 현재는 영상 및 동영상의 이해 및 생성 등의 분야에서 놀라운 능력을 보여주고 있다. 방대하고 복잡한 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴을 파악하여 최적화하는 능력이 돋보인다. 2024년 노벨 화학상을 받은 하사비스의 알파폴드도 Transformer의 구조에 기반하고 있다. 단백질 서열 내의 아미노산 간의 상호작용을 Self-Attention으로 분석하고, 이를 통해 단백질의 3차원 구조를 예측했다.
특히 자연스러운 인터페이스를 통해 광범위한 지식을 제공하는 Transformer의 능력은 인류 사회에 큰 변화를 불러올 것이다. 기술적인 도구로 이해되었던 AI가 이제는 우리와 자연스럽게 상호작용을 할 수 있는 인격적 존재로 진화하고 있다. AI의 역할과 사용 방식에 큰 변화가 예고된다.
 | 김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다. |
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Transformer는 많은 장점이 있지만, 몇 가지 약점이 존재한다. 그 중 하나는 Hallucination 문제, 즉 존재하지 않는 정보를 마치 사실처럼 생성하는 경향이다. 이는 데이터를 기반으로 학습하더라도 모델이 진정으로 세상을 이해하지 못하기 때문에 발생한다. 이 문제는 특히 중요한 결정이나 사실 확인이 필요한 상황에서 위험할 수 있다. 또한 대규모 데이터와 계산 자원을 요구하는 점도 한계로 지적된다. 이러한 자원이 없는 경우, Transformer를 훈련하거나 실행하는 것은 어려울 수 있다.
또한 긴 연속된 입력의 처리에 보이는 한계도 Transformer의 구조적인 약점 중 하나이다. 복잡한 논리나 장기적인 문맥을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이 외에도 모델의 불투명성 때문에, 왜 이런 결과를 도출했는지 설명하기 어려워 신뢰성에 의문이 항상 남는다.
Transformer의 장점은 그럼에도 불구하고 명확하다. 최근에는 대규모 모델에만 의존하지 않고 작은 소형 언어모델(sLLM)로 문제를 해결하려는 시도도 주목받고 있다. 이는 리소스가 제한된 환경에서도 사용할 수 있고, 더 적은 계산 자원으로도 상당히 높은 성능을 낼 수 있다는 장점이 있다. 이러한 노력을 통해 AI의 접근성을 넓히고, 다양한 사용자에게 더 실용적인 도구를 제공하고자 하는 것이다.
다시 강조하건대 Transformer는 범용 신기술로서 특정 도메인에 얽매이지 않고 다양한 문제를 해결하는 데 유용하다. 자연어 처리 분야에서 시작해서 현재는 영상 및 동영상의 이해 및 생성 등의 분야에서 놀라운 능력을 보여주고 있다. 방대하고 복잡한 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴을 파악하여 최적화하는 능력이 돋보인다. 2024년 노벨 화학상을 받은 하사비스의 알파폴드도 Transformer의 구조에 기반하고 있다. 단백질 서열 내의 아미노산 간의 상호작용을 Self-Attention으로 분석하고, 이를 통해 단백질의 3차원 구조를 예측했다.
특히 자연스러운 인터페이스를 통해 광범위한 지식을 제공하는 Transformer의 능력은 인류 사회에 큰 변화를 불러올 것이다. 기술적인 도구로 이해되었던 AI가 이제는 우리와 자연스럽게 상호작용을 할 수 있는 인격적 존재로 진화하고 있다. AI의 역할과 사용 방식에 큰 변화가 예고된다.
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.
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