트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머 쉬운 설명

1. 트랜스포머 (Transformer) 란?

Transformer는 단어나 문장과 같은 입력 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 출력 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이를 위해 입력 데이터의 단어들 간의 상호작용을 고려하는 Self-Attention Mechanism을 사용합니다. Transformer는 자연어 처리 분야에서 활용되며, 대용량의 데이터를 학습하여 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보입니다.

 

 

2. 트랜스포머 (Transformer) 의 등장배경

기존의 자연어 처리 모델에서는 문장의 의미를 파악하는 데 있어서 순차적인 처리 방식이 필요했습니다. 하지만 이러한 방식은 연산 속도가 느리고 병목현상이 발생하는 등의 문제점이 있었습니다. 이에 따라 구글에서 발표한 Transformer는 Self-Attention Mechanism을 도입하여 입력 시퀀스 내의 모든 단어 쌍 간의 상호 작용을 계산하여 각 단어의 유의성(attention score)을 학습합니다. 이를 통해 문장 내에서 중요한 정보에 집중하고 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. 이러한 방식은 병렬 처리가 가능하고 연산 속도가 빠르며, 입력 시퀀스의 길이에 영향을 받지 않는 등의 장점이 있습니다.

 

 

 

3. 트랜스포머 (Transformer) 의 활용

Transformer 모델은 다양한 자연어 처리 분야(글 번역, 요약 등)에서 활용됩니다. 이 중에서도 BERT와 GPT는 Transformer 모델을 기반으로 한 대표적인 모델입니다.

 

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 양방향 Transformer 모델을 기반으로 한 사전 학습(pre-training) 모델입니다. BERT는 대용량의 텍스트 데이터를 활용하여 사전 학습을 수행하고, 이를 기반으로 다양한 자연어 처리 문제에서 성능이 우수한 결과를 보입니다. 예를 들어, BERT는 문장 분류, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 태스크에서 우수한 성능을 보입니다.

 

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 단방향 Transformer 모델을 기반으로 한 사전 학습 모델입니다. GPT는 사전 학습을 통해 대량의 텍스트 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 텍스트 생성 태스크에서 우수한 성능을 보입니다. 예를 들어, GPT는 기계 번역, 요약, 대화형 AI(ChatGPT) 등 다양한 자연어 생성 문제에서 우수한 성능을 보입니다. 

 

두 모델 모두 Transformer 모델을 기반으로 하여 사전 학습을 통해 뛰어난 성능을 보입니다. 이러한 모델을 활용하여 자연어 처리 분야에서의 다양한 문제들을 해결하고, 더욱 발전된 자연어 처리 기술을 구현할 수 있습니다.

 

 

 

4. 이미지처리 분야에서 트랜스포머 (Transformer) 의 활용

Transformer는 자연어 처리 분야뿐만 아니라, 최근에는 이미지 처리 분야에서도 활용되고 있습니다. Transformer를 이용한 이미지 처리 기술을 Vision Transformer(ViT)이라고 부릅니다.

 

ViT는 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 처리 기술과는 달리, Transformer 기반의 이미지 처리 기술입니다. ViT는 입력 이미지를 패치(patch) 단위로 분할하고, 이를 행렬 형태로 변환하여 Transformer의 입력으로 사용합니다. ViT는 CNN 기반의 이미지 처리 기술과 비교하여, 입력 이미지의 크기에 상관없이 일관된 성능을 보이고, 적은 수의 파라미터로 높은 정확도를 보입니다.

 

이러한 ViT의 기술적인 발전은 이미지 분류, 객체 검출, 분할 등의 이미지 처리 태스크에서도 큰 영향을 미치고 있습니다. Transformer를 이용한 이미지 처리 기술의 발전은 앞으로 더욱 발전된 이미지 인식 및 분류 기술을 구현하는 데에 기여할 것으로 기대됩니다.