트랜스포머 구조가 자연어 처리에 가져온 변화

트랜스포머 구조가 자연어 처리에 가져온 변화

트랜스포머는 오늘날 대규모 언어 모델의 기반이 되는 인공지능 구조다. 번역, 문서 요약, 질문 답변, 문장 생성과 같은 자연어 처리 기술이 빠르게 발전한 배경에는 트랜스포머의 등장이 있다. 이전의 언어 모델도 문장을 분석하고 생성할 수 있었지만, 긴 문장의 관계를 처리하는 데 한계가 있었고 학습 속도도 비교적 느렸다. 트랜스포머는 문장 전체를 효율적으로 살펴보는 방식을 도입해 이러한 문제를 크게 개선했다.

트랜스포머 이전에는 순환 신경망이라는 구조가 자연어 처리에 널리 사용되었다. 순환 신경망은 문장을 앞에서부터 한 단어씩 순서대로 읽는다. 현재 단어를 처리할 때 앞에서 읽은 내용을 내부 상태에 저장하고, 그 정보를 다음 단계로 전달한다. 문장의 순서를 반영할 수 있다는 장점이 있지만, 문장이 길어지면 앞부분의 정보가 뒤로 제대로 전달되지 않는 문제가 발생할 수 있다.

예를 들어 긴 문장의 마지막 부분을 해석하려면 처음에 등장한 주어나 조건을 기억해야 하는 경우가 있다. 순환 신경망은 여러 단계를 거쳐 정보를 전달하기 때문에 문장이 길수록 초반 정보가 약해질 가능성이 있다. 또한 단어를 순서대로 처리해야 하므로 앞 단계의 계산이 끝나야 다음 단어를 계산할 수 있다. 이 때문에 많은 데이터를 동시에 학습시키는 데에도 제한이 있었다.

트랜스포머는 문장을 반드시 처음부터 끝까지 순서대로 처리하지 않는다. 문장에 포함된 여러 단어를 한꺼번에 살펴보고, 각 단어가 다른 단어와 어떤 관계를 갖는지 계산한다. 이러한 방식을 셀프 어텐션이라고 한다. 셀프 어텐션은 현재 처리하는 단어와 관련성이 높은 다른 단어에 더 많은 비중을 주어 문맥을 파악하도록 돕는다.

예를 들어 ‘민수는 철수에게 책을 건넸고 그는 고맙다고 말했다’라는 문장이 있다면 ‘그는’이 누구를 가리키는지 주변 단어와의 관계를 살펴봐야 한다. 트랜스포머는 문장 전체의 단어를 비교하면서 ‘그는’과 관련성이 높은 표현을 계산한다. 단순히 바로 앞에 있는 단어만 보는 것이 아니라 문장 안의 여러 위치를 동시에 참고할 수 있다는 점이 중요한 특징이다.

트랜스포머 구조는 크게 인코더와 디코더로 설명할 수 있다. 인코더는 입력된 문장을 분석해 각 단어의 의미와 관계를 수치로 표현한다. 디코더는 인코더가 만든 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성한다. 번역 작업에서는 인코더가 원문을 분석하고, 디코더가 목표 언어의 문장을 순서대로 만들어 낸다. 모델에 따라 인코더만 사용하거나 디코더만 사용하는 경우도 있다.

인코더 중심의 모델은 문장의 의미를 분석하고 분류하는 작업에 강점을 보인다. 감정 분석, 문서 분류, 검색어 이해처럼 입력된 문장을 해석하는 작업에 적합하다. 디코더 중심의 모델은 앞에 나온 내용을 바탕으로 다음 토큰을 예측하며 문장을 생성한다. 대화형 인공지능과 글쓰기 도구처럼 새로운 내용을 만들어 내는 서비스에서 주로 활용된다.

트랜스포머는 여러 개의 어텐션 계산을 동시에 수행한다. 이를 멀티 헤드 어텐션이라고 한다. 하나의 어텐션이 문장의 주어와 동사 관계를 살펴본다면 다른 어텐션은 시간, 장소, 대상과 같은 관계를 분석할 수 있다. 여러 관점에서 문장을 동시에 살펴보기 때문에 복잡한 문맥과 다양한 의미를 더 풍부하게 표현할 수 있다.

문장을 한꺼번에 처리하면 단어의 순서가 사라질 수 있으므로 트랜스포머는 위치 정보를 별도로 추가한다. ‘고양이가 쥐를 잡았다’와 ‘쥐가 고양이를 잡았다’는 같은 단어를 사용하지만 순서에 따라 의미가 완전히 달라진다. 트랜스포머는 각 토큰이 문장 안에서 어느 위치에 있는지를 숫자로 표현해 단어의 의미 정보와 함께 사용한다.

트랜스포머가 가져온 가장 큰 변화 중 하나는 병렬 학습이 가능해졌다는 점이다. 순환 신경망은 단어를 순서대로 계산해야 했지만, 트랜스포머는 문장의 여러 토큰을 동시에 처리할 수 있다. 이를 통해 많은 데이터를 더 빠르게 학습할 수 있게 되었고, 모델의 크기와 학습 데이터의 양도 크게 늘어났다. 대규모 언어 모델이 등장할 수 있었던 중요한 조건이 마련된 것이다.

트랜스포머는 사전학습 방식의 발전에도 영향을 주었다. 모델은 방대한 문서를 이용해 언어의 기본 구조와 단어 사이의 관계를 먼저 학습한다. 이후 번역, 요약, 분류와 같은 특정 작업에 맞게 추가 학습을 진행할 수 있다. 하나의 모델이 언어에 대한 폭넓은 지식을 먼저 익힌 뒤 여러 작업에 활용되면서 개발에 필요한 시간과 데이터도 줄어들었다.

다만 트랜스포머에도 한계는 있다. 문장에 포함된 모든 토큰 사이의 관계를 계산하기 때문에 입력이 길어질수록 필요한 연산량과 메모리가 크게 증가한다. 매우 긴 문서를 처리하려면 많은 컴퓨팅 자원이 필요하며, 모델의 크기가 커질수록 학습과 운영에 드는 비용도 높아진다. 이를 개선하기 위해 계산량을 줄이거나 긴 문맥을 효율적으로 처리하는 다양한 구조가 연구되고 있다.

또한 트랜스포머가 문맥을 잘 계산한다고 해서 문장의 사실성까지 보장되는 것은 아니다. 언어 모델은 학습한 패턴을 바탕으로 자연스러운 결과를 생성하지만 잘못된 정보도 그럴듯하게 표현할 수 있다. 따라서 중요한 내용을 사용할 때는 답변의 근거를 확인하고 신뢰할 수 있는 자료와 비교하는 과정이 필요하다.

결국 트랜스포머는 자연어 처리의 중심 방식을 순차적인 계산에서 문장 전체의 관계를 동시에 분석하는 방식으로 변화시켰다. 셀프 어텐션과 병렬 처리 덕분에 긴 문맥을 더 효과적으로 다룰 수 있게 되었고, 대규모 데이터 학습과 다양한 언어 작업의 통합도 가능해졌다. 오늘날의 번역 서비스와 검색 시스템, 생성형 인공지능은 이러한 트랜스포머 구조를 바탕으로 발전하고 있다.