Transformer 아키텍처 완전 이해: 어텐션 메커니즘부터 최신 변형 모델까지
"왜 모든 AI 모델은 결국 Transformer로 수렴할까?" 이 질문 하나면 충분합니다.
처음 Transformer 논문을 봤을 때, 솔직히 좀 당황했어요. RNN도 아니고, CNN도 아니고, 심지어 순서대로 읽지도 않는다니… 이게 말이 되나 싶었죠. 그런데 시간이 지나면서 깨닫게 됩니다. 우리가 지금 쓰고 있는 ChatGPT, Claude, Gemini, 그리고 거의 모든 최신 AI 모델의 뿌리가 바로 Transformer 아키텍처라는 사실을요.
이 글은 수식만 가득한 설명이 아니라, "아 그래서 이렇게 동작하는구나" 하고 머릿속에 그림이 그려지도록 정리한 내용입니다. 어텐션이 왜 혁명이었는지, Self-Attention은 뭘 해결했는지, 그리고 최근 등장한 변형 모델들은 무엇을 바꾸고 있는지까지 차근차근 따라가 볼게요.
머신러닝을 공부 중인 분이든, AI를 실무에 활용하는 분이든, 이 구조를 이해하면 세상이 좀 다르게 보일 겁니다.
📋 목차
1. Transformer는 왜 등장했을까
Transformer가 등장하기 전, 자연어 처리의 왕좌는 RNN(순환신경망)과 그 발전형인 LSTM이 차지하고 있었습니다. 문장을 처음부터 끝까지 순서대로 읽어가면서 문맥을 파악하는 방식이었죠.
그런데 이 방식에는 치명적인 문제가 있었어요.
• 순차 처리의 한계: 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 해서 병렬 연산이 불가능. 학습 속도가 매우 느림
• 장거리 의존성 문제: 문장이 길어지면 앞부분의 정보가 뒷부분까지 전달되기 어려움
• 기울기 소실: 역전파 과정에서 그라디언트가 점점 작아져 학습이 제대로 안 됨
2017년, Google의 연구팀은 이 모든 문제를 단번에 해결할 아이디어를 내놓습니다. 논문 제목부터 도발적이었죠. "Attention Is All You Need" — 어텐션만 있으면 된다는 선언이었습니다.
💡 핵심 아이디어: 순서대로 읽지 말고, 모든 단어를 한번에 보면서 "어디에 집중할지"만 학습하자. 이것이 Transformer의 출발점입니다.
2. 어텐션 메커니즘의 핵심 개념
어텐션(Attention)을 가장 쉽게 설명하면 이렇습니다. "지금 이 단어를 처리할 때, 다른 어떤 단어들을 얼마나 참고해야 할까?"를 계산하는 메커니즘이에요.
예를 들어볼게요. "The cat sat on the mat because it was tired"라는 문장에서 'it'이 무엇을 가리키는지 알려면, 'cat'과의 관계를 파악해야 합니다. 어텐션은 'it'을 처리할 때 'cat'에 높은 가중치를 부여해서 이 연결을 학습하죠.
🔑 Query, Key, Value의 비유
Transformer의 어텐션은 Q, K, V 세 가지 요소로 작동합니다. 도서관 비유가 가장 이해하기 쉬워요.
Query (질문): "나는 AI 관련 책을 찾고 있어요" — 내가 알고 싶은 것
Key (색인): 도서관 카탈로그의 각 책 제목과 주제 — 비교 대상
Value (내용): 실제 책의 내용 — 관련도가 높은 것에서 가져올 정보
Query와 Key를 비교해서 유사도(관련성 점수)를 계산하고, 그 점수에 따라 Value를 가중 합산합니다. 이게 어텐션의 전부예요. 수식으로 쓰면 복잡해 보이지만, 본질은 "뭐가 중요한지 점수 매기고, 중요한 것 위주로 정보 모으기"입니다.
3. Self-Attention이 해결한 문제들
Transformer에서 사용하는 어텐션은 정확히 말하면 Self-Attention입니다. "자기 자신에 대한 어텐션"이라는 뜻인데, 같은 문장 안의 단어들끼리 서로를 참조한다는 의미예요.
이게 왜 대단하냐면요, RNN처럼 순서대로 처리할 필요가 없어졌기 때문입니다.
| 항목 | RNN/LSTM | Self-Attention |
|---|---|---|
| 처리 방식 | 순차적 (직렬) | 동시적 (병렬) |
| 장거리 의존성 | 정보 손실 발생 | 직접 연결 가능 |
| 학습 속도 | 느림 | 빠름 (GPU 활용) |
| 확장성 | 한계 있음 | 대규모 확장 가능 |
🧠 Multi-Head Attention
Transformer는 Self-Attention을 한 번만 하지 않고, 여러 개의 "헤드"로 나눠서 동시에 수행합니다. 왜 그럴까요? 단어 간의 관계는 한 가지가 아니기 때문이에요.
예를 들어, "그가 은행에서 돈을 찾았다"에서 '은행'과 '돈'은 의미적으로 연결되고, '그'와 '찾았다'는 문법적으로 연결됩니다. 각 헤드가 서로 다른 유형의 관계를 학습하도록 설계된 거죠.
📌 핵심 포인트: Multi-Head Attention은 여러 관점에서 동시에 문맥을 파악합니다. 마치 여러 전문가가 각자의 시각으로 문장을 분석한 후 의견을 종합하는 것과 비슷해요.
4. Transformer 전체 구조 한눈에 보기
Transformer의 원래 구조는 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 형태입니다. 번역 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위해 설계되었거든요.
🔷 인코더 (Encoder)
• 입력 문장을 이해하고 의미를 압축
• Self-Attention + Feed-Forward Network로 구성
• 6개 레이어 쌓음 (원본 논문 기준)
🔷 디코더 (Decoder)
• 인코더의 출력을 받아서 출력 문장 생성
• Masked Self-Attention + Cross-Attention + FFN
• 한 단어씩 순차적으로 생성
📍 핵심 구성 요소들
Positional Encoding: Transformer는 순서 정보가 없으므로, 위치 정보를 별도로 주입. 사인/코사인 함수 사용
Layer Normalization: 각 레이어의 출력을 정규화해서 학습 안정성 확보
Residual Connection: 입력을 출력에 더해서 그라디언트가 잘 흐르게 함
Feed-Forward Network: 어텐션 결과를 비선형 변환하는 2층 MLP
5. BERT, GPT 그리고 최신 변형 모델들
Transformer가 발표된 이후, 수많은 변형 모델들이 쏟아져 나왔습니다. 크게 세 가지 계보로 나눌 수 있어요.
📘 인코더 계열 (BERT 패밀리)
인코더만 사용. 입력 전체를 양방향으로 보면서 이해하는 데 특화. 분류, 개체명 인식, 질의응답에 강합니다.
• BERT: 마스크 언어 모델로 사전학습 | RoBERTa: BERT 학습 최적화 | ALBERT: 파라미터 효율화 | DeBERTa: 상대적 위치 인코딩 개선
📗 디코더 계열 (GPT 패밀리)
디코더만 사용. 앞의 단어들만 보고 다음 단어를 예측하는 자기회귀(Autoregressive) 방식. 텍스트 생성에 압도적으로 강합니다.
• GPT-2/3/4: OpenAI의 대표 생성 모델 | LLaMA: Meta의 오픈 LLM | Claude: Anthropic | Mistral: 효율적인 오픈소스
📙 인코더-디코더 계열
원래 Transformer 구조 그대로. 번역, 요약 등 입출력이 모두 시퀀스인 작업에 적합합니다.
• T5: 모든 NLP를 텍스트-투-텍스트로 | BART: 노이즈 제거 오토인코더 | Flan-T5: 인스트럭션 튜닝 적용
6. Transformer 이후의 아키텍처는?
Transformer도 완벽하지는 않습니다. 특히 Self-Attention의 계산 복잡도가 O(n²)라는 점이 가장 큰 한계예요. 입력 길이가 길어질수록 연산량이 기하급수적으로 증가합니다.
이를 해결하려는 다양한 시도가 진행 중입니다:
• Sparse Attention: 모든 토큰이 아닌 일부만 참조 (Longformer, BigBird)
• Linear Attention: 커널 근사로 복잡도를 O(n)으로 낮춤 (Performer)
• State Space Models: 아예 어텐션 없이 순환 구조로 (Mamba, S4)
• Mixture of Experts: 일부 파라미터만 활성화해서 효율화 (Mixtral)
🔮 전망: 2025년 현재, Transformer는 여전히 주류지만 Mamba 같은 SSM 기반 모델이 빠르게 성장 중입니다. 하이브리드 접근이 대세가 될 가능성이 높아요.
마치며
Transformer는 단순히 "좋은 모델"이 아니라, AI가 언어를 다루는 방식 자체를 바꿔버린 패러다임입니다. "Attention Is All You Need"라는 제목은 허세가 아니었던 거죠.
이 글에서 다룬 개념들 — Self-Attention, Multi-Head, 인코더-디코더 구조 — 이것만 이해해도 최신 AI 논문이나 기술 블로그를 읽을 때 훨씬 편해질 거예요. GPT가 왜 그렇게 작동하는지, BERT는 왜 다른 방식인지 이제 감이 오실 겁니다.
AI 기술은 계속 발전하겠지만, Transformer가 남긴 핵심 아이디어 — "중요한 것에 집중하라"는 원칙은 앞으로도 오래 유효할 것 같습니다. 혹시 더 깊이 파고 싶으시다면, 원 논문과 Harvard NLP의 "The Annotated Transformer"를 추천드려요.
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