인공지능(AI) 분야에서 Transformer 기술이 주목받고 있다. 우리 모두 이 기술에 관심을 가져야 한다.
2017년 구글이 발표한 이 인공신경망 기술은 자연어 처리에서 우수한 능력을 보였고, 현재는 음성, 영상, 동영상의 처리 등 다양한 분야로 확장되며 AI에 창의성이라는 새로운 지평을 열고 있다. 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티, MS코파일럿, 하이퍼클로버 등 현재 알려진 대부분의 생성형 AI 서비스는 Transformer로 구성된 AI모델을 기반으로 한다.
Transformer의 기술의 원리와 역할
Transformer의 가장 큰 장점은 다양한 문제를 해결할 수 있는 일반적인 기술이라는 점이다. 대규모 데이터의 분석과 패턴 인식에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 언어 번역과 문장 생성은 물론 이미지 인식, 기상 예측, 단백질 구조 분석 등 많은 분야에서 놀라운 성과를 보인다. 많은 언어 데이터로 훈련된 초대형 AI 모델은 인간과 유사한 방식으로 대화를 나누고, 그림을 그리며, 동영상을 창작하는 등 광범위한 능력을 보인다. 따라서 이제 초대형 AI 모델은 단순한 기술 도구를 넘어서 범용 인공지능, 즉 AGI로서 모든 것을 아는, 모든 것을 할 수 있는 인격체처럼 우리에게 다가오고 있다.
AI 챗봇은 사용자가 입력한 질문이나 메시지를 받은 후, 그에 맞는 답변을 만들어낸다. 이 기술의 핵심은 문장에 나오는 단어의 연관성을 이해하여 주어진 문장 다음에 나올 문장을 생성하는 것이다. 사용자가 질문을 던지면, 챗봇은 그 질문을 분석하고 문맥을 파악하여, 그에 맞는 답변을 만든다. 이어서 이전에 했던 대답이나 대화 내용을 참고해 다음 답변을 이어 만들어야 한다. 이 과정에서는 문맥을 유지하고 일관된 답변을 제공하는 능력이 필요한데 이것이 Transformer의 역할이다.
Transformer의 구조
Transformer는 입력을 처리하거나 출력을 생성할 때 토큰을 기본 단위로 사용한다. 예를 들어, 챗봇에 입력되는 문장은 단어, 또는 단어를 더 잘게 쪼개서 가장 기본적인 의미를 표현하는 일련의 토큰으로 구성한다. 각 토큰들은 위치 정보를 포함하는 숫자로 변환되어 순차적으로 모델에 입력되고, 챗봇은 이 숫자들의 조합을 바탕으로 문맥을 파악한다. 생성단에서는 적절한 토큰을 차례차례 생성하는 것이다. 텍스트 입력만이 아니라 음성이나 영상을 토큰으로 처리하여 입력한다면 그들 간의 관계를 이해하여 분석이 가능하고, 이어지는 음성이나 영상을 생성할 수 있다.
Transformer는 인코더와 디코더 구조로 이루어져 있다. 인코더는 입력된 데이터를 이해하고 이를 벡터로 변환하는 역할을, 디코더는 그 벡터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 역할을 한다. 이 과정에서 Self-Attention이라고 불리는 주의집중 메커니즘이 사용된다. 이 메커니즘은 입력된 데이터의 요소들이 서로 어떻게 연관되는지를 학습하여 중요한 정보에 집중할 수 있게 한다. 무수히 많은 정보 중에서도 예측에 결정적인 변수를 파악하고, 그에 집중할 수 있다. 이를 통해 중요한 정보를 놓치지 않으며 예측 정확도가 크게 향상된다. 또 데이터의 순서에 상관없이 모든 정보를 병렬적으로 처리할 수 있기 때문에 빠르고 효율적이다. 결론적으로, Self-Attention 메커니즘을 이용한 병렬처리 능력은 Transformer를 다른 AI 모델과 구별 짓는 구조적 특징이다.
(다음 편에 계속)
다음 글에서는 Transformer의 장단점과 활용가능성에 대해 더욱 자세히 다뤄보겠습니다.
AI 기술이 앞으로 인류사회에서 어떤 역할을 할 수 있을지 궁금하시다면 계속해서 읽어주세요.
 | 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. |
인공지능(AI) 분야에서 Transformer 기술이 주목받고 있다. 우리 모두 이 기술에 관심을 가져야 한다.
2017년 구글이 발표한 이 인공신경망 기술은 자연어 처리에서 우수한 능력을 보였고, 현재는 음성, 영상, 동영상의 처리 등 다양한 분야로 확장되며 AI에 창의성이라는 새로운 지평을 열고 있다. 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티, MS코파일럿, 하이퍼클로버 등 현재 알려진 대부분의 생성형 AI 서비스는 Transformer로 구성된 AI모델을 기반으로 한다.
Transformer의 가장 큰 장점은 다양한 문제를 해결할 수 있는 일반적인 기술이라는 점이다. 대규모 데이터의 분석과 패턴 인식에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 언어 번역과 문장 생성은 물론 이미지 인식, 기상 예측, 단백질 구조 분석 등 많은 분야에서 놀라운 성과를 보인다. 많은 언어 데이터로 훈련된 초대형 AI 모델은 인간과 유사한 방식으로 대화를 나누고, 그림을 그리며, 동영상을 창작하는 등 광범위한 능력을 보인다. 따라서 이제 초대형 AI 모델은 단순한 기술 도구를 넘어서 범용 인공지능, 즉 AGI로서 모든 것을 아는, 모든 것을 할 수 있는 인격체처럼 우리에게 다가오고 있다.
AI 챗봇은 사용자가 입력한 질문이나 메시지를 받은 후, 그에 맞는 답변을 만들어낸다. 이 기술의 핵심은 문장에 나오는 단어의 연관성을 이해하여 주어진 문장 다음에 나올 문장을 생성하는 것이다. 사용자가 질문을 던지면, 챗봇은 그 질문을 분석하고 문맥을 파악하여, 그에 맞는 답변을 만든다. 이어서 이전에 했던 대답이나 대화 내용을 참고해 다음 답변을 이어 만들어야 한다. 이 과정에서는 문맥을 유지하고 일관된 답변을 제공하는 능력이 필요한데 이것이 Transformer의 역할이다.
Transformer는 입력을 처리하거나 출력을 생성할 때 토큰을 기본 단위로 사용한다. 예를 들어, 챗봇에 입력되는 문장은 단어, 또는 단어를 더 잘게 쪼개서 가장 기본적인 의미를 표현하는 일련의 토큰으로 구성한다. 각 토큰들은 위치 정보를 포함하는 숫자로 변환되어 순차적으로 모델에 입력되고, 챗봇은 이 숫자들의 조합을 바탕으로 문맥을 파악한다. 생성단에서는 적절한 토큰을 차례차례 생성하는 것이다. 텍스트 입력만이 아니라 음성이나 영상을 토큰으로 처리하여 입력한다면 그들 간의 관계를 이해하여 분석이 가능하고, 이어지는 음성이나 영상을 생성할 수 있다.
Transformer는 인코더와 디코더 구조로 이루어져 있다. 인코더는 입력된 데이터를 이해하고 이를 벡터로 변환하는 역할을, 디코더는 그 벡터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 역할을 한다. 이 과정에서 Self-Attention이라고 불리는 주의집중 메커니즘이 사용된다. 이 메커니즘은 입력된 데이터의 요소들이 서로 어떻게 연관되는지를 학습하여 중요한 정보에 집중할 수 있게 한다. 무수히 많은 정보 중에서도 예측에 결정적인 변수를 파악하고, 그에 집중할 수 있다. 이를 통해 중요한 정보를 놓치지 않으며 예측 정확도가 크게 향상된다. 또 데이터의 순서에 상관없이 모든 정보를 병렬적으로 처리할 수 있기 때문에 빠르고 효율적이다. 결론적으로, Self-Attention 메커니즘을 이용한 병렬처리 능력은 Transformer를 다른 AI 모델과 구별 짓는 구조적 특징이다.
(다음 편에 계속)
다음 글에서는 Transformer의 장단점과 활용가능성에 대해 더욱 자세히 다뤄보겠습니다.
AI 기술이 앞으로 인류사회에서 어떤 역할을 할 수 있을지 궁금하시다면 계속해서 읽어주세요.
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.