ChatGPT 같은 거대언어모델을 이해하려면 먼저 Transformer를 알아야 합니다.
Transformer는 문장에 포함된 단어들의 관계를 분석해 문맥을 이해하고 새로운 문장을 생성하는 인공지능 신경망 구조입니다.
2017년 구글 연구진이 발표한 논문 **「Attention Is All You Need」**에서 처음 소개됐으며, 현재 LLM과 생성형 AI를 구성하는 대표적인 기반 기술로 사용됩니다.
1. Transformer란?
Transformer를 우리말로 직역하면 ‘변환기’입니다.
AI 분야에서는 입력된 문장이나 데이터를 분석해 다른 형태의 결과로 변환하는 신경망 구조를 뜻합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
- 질문을 입력해 답변 생성
- 한국어를 영어로 번역
- 긴 문서를 짧게 요약
- 자연어 요구사항을 프로그램 코드로 변환
- 문서 내용을 분석해 핵심정보 추출
- 이전 문장을 바탕으로 다음 문장 생성
Transformer의 가장 중요한 특징은 문장 안에 있는 모든 단어의 관계를 살펴보고, 현재 처리에 어떤 단어가 중요한지 판단한다는 것입니다.
2. Transformer가 등장한 이유
Transformer가 등장하기 전에는 자연어 처리에 RNN과 LSTM 같은 신경망이 많이 사용됐습니다.
이 방식은 문장을 앞에서 뒤로 순서대로 처리합니다.
예를 들어 다음 문장을 처리한다고 가정하겠습니다.
작업자가 설비를 점검한 후 생산을 시작했다.
기존 방식은 대체로 다음과 같이 처리합니다.
작업자가 → 설비를 → 점검한 → 후 → 생산을 → 시작했다문장을 순차적으로 처리하기 때문에 문장이 길어지면 앞부분의 중요한 내용을 잊거나, 멀리 떨어진 단어의 관계를 파악하기 어려울 수 있습니다.
Transformer는 문장 전체를 동시에 살펴보고 단어 사이의 관계를 계산합니다.
따라서 다음과 같은 장점이 생겼습니다.
- 긴 문맥 처리에 유리
- 멀리 떨어진 단어 관계 분석
- 여러 데이터를 병렬로 처리
- 대규모 학습에 적합
- 문장 생성과 이해 성능 향상
3. Transformer의 핵심은 Attention
Transformer의 핵심 기술은 Attention, 즉 어텐션입니다.
Attention은 입력된 정보 중에서 현재 작업에 중요한 부분에 더 집중하는 방식입니다.
다음 문장을 예로 들어보겠습니다.
설비에서 이상 소음이 발생해 작업자가 설비를 정지했다.
AI가 정지했다의 주체를 파악하려면 작업자라는 단어에 주목해야 합니다. 정지된 대상이 무엇인지 판단하려면 설비와의 관계도 살펴야 합니다.
Attention은 이런 단어들의 관련성을 계산합니다.
| 작업자 | 정지했다 | 행동의 주체 |
| 설비 | 정지했다 | 행동의 대상 |
| 이상 소음 | 정지했다 | 정지한 원인 |
| 설비 | 이상 소음 | 이상이 발생한 대상 |
이처럼 Transformer는 단순히 단어의 순서만 보는 것이 아니라 단어 사이의 의미 관계를 분석합니다.
4. Self-Attention이란?
Transformer에서 사용하는 대표적인 방식은 Self-Attention입니다.
Self-Attention은 문장 내부의 단어들이 서로 어떤 관계가 있는지를 계산합니다.
다음 문장을 살펴보겠습니다.
작업자가 설비를 점검했는데 그것에서 이상 소음이 발생했다.
여기서 그것이 무엇을 의미하는지 이해하려면 앞에 나온 설비와 연결해야 합니다.
Self-Attention은 그것과 문장 안의 다른 단어들을 비교해 설비와 관련성이 높다고 판단합니다.
이를 간단히 표현하면 다음과 같습니다.
Transformer는 이런 관계 계산을 문장 속 모든 토큰에 대해 수행합니다.
5. Query, Key, Value란?
Self-Attention은 각 토큰을 세 가지 형태로 변환해 관계를 계산합니다.
- Query: 무엇을 찾고 있는가
- Key: 나는 어떤 정보를 나타내는가
- Value: 실제로 전달할 정보는 무엇인가
검색에 비유하면 쉽게 이해할 수 있습니다.
| Query | 검색어 | 필요한 정보 요청 |
| Key | 문서의 제목·색인 | Query와 관련성 비교 |
| Value | 문서의 실제 내용 | 선택된 정보 전달 |
예를 들어 설비가 정지한 원인을 찾는 상황이라면 다음처럼 생각할 수 있습니다.
- Query: 설비 정지 원인은 무엇인가?
- Key: 이상 소음, 작업자, 점검, 생산
- Value: 각 단어가 가진 실제 의미정보
Query와 Key의 관련성을 계산한 뒤 관련성이 높은 Value를 더 많이 반영합니다.
이를 수식으로 표현하면 다음과 같습니다.
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
수식의 의미는 다음과 같습니다.
- Query와 Key의 유사도를 계산합니다.
- 값이 지나치게 커지지 않도록 조정합니다.
- Softmax로 중요도를 확률처럼 변환합니다.
- 중요도에 따라 Value를 반영합니다.
6. Multi-Head Attention이란?
하나의 문장에는 여러 종류의 관계가 존재합니다.
- 행동의 주체
- 행동의 대상
- 시간적 순서
- 원인과 결과
- 문법적 관계
- 의미적 관계
하나의 Attention만 사용하면 특정 관계에 치우칠 수 있습니다.
Multi-Head Attention은 여러 개의 Attention을 동시에 사용해 다양한 관계를 분석합니다.
예를 들어 다음 문장이 있습니다.
작업자가 설비를 점검한 후 생산을 시작했다.
각 Attention Head는 서로 다른 관계에 집중할 수 있습니다.
| Head 1 | 작업자와 시작했다 |
| Head 2 | 설비와 점검했다 |
| Head 3 | 점검과 생산의 순서 |
| Head 4 | 점검 후 생산이라는 업무 흐름 |
여러 Head의 결과를 결합하면 문장을 더욱 입체적으로 이해할 수 있습니다.
7. 단어의 순서는 어떻게 알까?
Transformer는 문장 전체를 동시에 처리하기 때문에 단어의 순서를 별도로 알려줘야 합니다.
이를 위해 Positional Encoding, 즉 위치 인코딩을 사용합니다.
다음 두 문장은 같은 단어를 사용하지만 의미가 다릅니다.
작업자가 설비를 점검했다.
설비가 작업자를 점검했다.
Transformer가 단어의 위치를 알지 못하면 두 문장을 비슷하게 판단할 수 있습니다.
위치 인코딩은 각 토큰에 순서와 위치정보를 추가해 문장 구조를 구분할 수 있게 합니다.
작업자가 + 1번 위치정보
설비를 + 2번 위치정보
점검했다 + 3번 위치정보현대 모델에서는 고정된 위치값뿐만 아니라 토큰 사이의 상대적인 거리와 관계를 표현하는 다양한 위치 처리 방식도 사용합니다.
8. Transformer의 기본 구조
원래 Transformer는 크게 Encoder와 Decoder로 구성됩니다.
Encoder
Encoder는 입력된 문장의 의미를 분석하고 내부 표현으로 변환합니다.
주요 역할은 다음과 같습니다.
- 단어 관계 분석
- 문장 의미 파악
- 핵심정보 추출
- 문맥을 숫자 형태로 표현
Decoder
Decoder는 Encoder가 분석한 내용과 지금까지 생성한 내용을 이용해 다음 토큰을 예측합니다.
주요 역할은 다음과 같습니다.
- 다음 단어 예측
- 문장 생성
- 번역문 생성
- 질문에 대한 답변 생성
예를 들어 한영 번역에서는 Encoder가 한국어 문장을 이해하고 Decoder가 영어 문장을 생성합니다.
9. Encoder 중심 모델
Encoder 중심 모델은 입력된 내용을 이해하고 분류하는 작업에 강합니다.
주요 활용 분야는 다음과 같습니다.
- 문서 분류
- 감정 분석
- 문장 유사도 분석
- 검색
- 개체명 추출
- 이상 문장 탐지
Encoder 중심의 대표적인 모델 계열로 BERT가 있습니다.
예를 들어 고객 문의를 다음과 같이 자동 분류할 수 있습니다.
- 제품 문의
- 배송 문의
- 장애 신고
- 환불 요청
- 기타 문의
10. Decoder 중심 모델
Decoder 중심 모델은 앞의 문맥을 기준으로 다음 토큰을 예측하고 새로운 내용을 생성하는 데 강합니다.
주요 활용 분야는 다음과 같습니다.
- 대화형 AI
- 문서 작성
- 프로그램 코드 생성
- 이야기 생성
- 질문 답변
- 보고서 작성
GPT 계열과 많은 최신 LLM이 Decoder 중심 구조를 사용합니다.
예를 들어 다음 문장이 입력되었다고 가정하겠습니다.
작업지시가 등록되면 다음 단계는
모델은 학습한 언어 패턴과 제공된 문맥을 바탕으로 다음과 같은 내용을 생성할 수 있습니다.
작업자를 배정하고 설비와 공정을 선택한 후 작업을 시작하는 것입니다.
11. Encoder-Decoder 모델
Encoder-Decoder 모델은 입력을 이해한 뒤 다른 형태의 출력으로 변환하는 작업에 적합합니다.
주요 활용 분야는 다음과 같습니다.
- 기계번역
- 문서 요약
- 질문 답변
- 문장 변환
- 음성인식 결과 정리
대표적인 모델 계열에는 T5 등이 있습니다.
| Encoder 중심 | 이해와 분류 | 검색, 분류, 감정분석 |
| Decoder 중심 | 내용 생성 | 대화, 문서, 코드 생성 |
| Encoder-Decoder | 입력을 다른 출력으로 변환 | 번역, 요약 |
12. Transformer가 문장을 생성하는 과정
사용자가 다음과 같이 질문했다고 가정하겠습니다.
MES에서 작업지시 후 무엇을 해야 하나요?
Transformer 기반 LLM은 대략 다음 과정을 거칩니다.
- 질문을 토큰으로 분리합니다.
- 각 토큰을 숫자 벡터로 변환합니다.
- 토큰의 위치정보를 추가합니다.
- Self-Attention으로 단어 관계를 분석합니다.
- 여러 계층을 통과하며 문맥을 정리합니다.
- 다음에 올 토큰의 확률을 계산합니다.
- 적절한 토큰을 선택합니다.
- 선택한 토큰을 문맥에 추가합니다.
- 문장이 완성될 때까지 반복합니다.
생성 예시는 다음과 같습니다.
작업지시
→ 작업지시 후
→ 작업지시 후 작업자를
→ 작업지시 후 작업자를 배정하고
→ 작업지시 후 작업자를 배정하고 설비와
→ 작업지시 후 작업자를 배정하고 설비와 공정을 선택합니다.사람에게는 문장이 한 번에 생성되는 것처럼 보이지만, 내부적으로는 토큰을 하나씩 예측합니다.
13. Masked Attention이란?
Decoder가 문장을 학습하거나 생성할 때는 아직 생성되지 않은 미래의 단어를 보면 안 됩니다.
이를 막는 것이 Masked Attention입니다.
예를 들어 다음 문장을 생성한다고 가정하겠습니다.
작업자는 설비를 점검했다.
작업자는 설비를까지 생성한 시점에서는 뒤에 나올 점검했다를 미리 참고할 수 없습니다.
Masked Attention은 현재 위치보다 뒤에 있는 토큰을 가려 다음 단어를 정당하게 예측하도록 합니다.
작업자는 → 설비를 → [미래 토큰 가림]14. Feed Forward Network란?
Attention이 토큰 사이의 관계를 분석한 후에는 각 토큰의 정보를 추가로 처리해야 합니다.
이를 담당하는 부분이 Feed Forward Network입니다.
간단히 구분하면 다음과 같습니다.
- Attention: 다른 토큰과의 관계 분석
- Feed Forward Network: 분석된 정보를 토큰별로 가공
- 다음 Layer: 더욱 복잡한 관계 분석
이 과정을 여러 번 반복하면서 단순한 단어정보가 문법, 의미, 업무 흐름과 같은 고차원적인 표현으로 발전합니다.
15. Residual Connection과 정규화
Transformer는 많은 Layer를 쌓아 구성합니다. 모델이 깊어지면 학습이 불안정해질 수 있습니다.
이를 줄이기 위해 다음 기술을 사용합니다.
Residual Connection
기존 입력정보를 다음 단계에 직접 더해 중요한 정보가 사라지지 않도록 합니다.
Layer Normalization
각 단계에서 데이터의 범위를 정리해 학습을 안정적으로 진행하도록 돕습니다.
이러한 기술은 대규모 모델을 깊게 구성하고 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.
16. Transformer와 LLM의 관계
Transformer는 신경망의 구조이고, LLM은 이 구조를 대규모 언어 데이터로 학습한 모델입니다.
자동차에 비유하면 다음과 같습니다.
- Transformer: 엔진과 구동 구조
- 학습 데이터: 연료와 운행 경험
- LLM: 완성된 자동차
- ChatGPT 같은 서비스: 운전자가 사용할 수 있는 완성 서비스
즉, Transformer 자체가 ChatGPT는 아닙니다. Transformer 구조를 이용해 대규모 언어모델을 만들고, 여기에 대화 기능과 검색, 파일처리, 도구 사용 등의 기능을 결합한 것이 AI 서비스입니다.
17. Transformer의 장점
긴 문맥 처리
문장 전체의 관계를 분석하므로 긴 문서 처리에 유리합니다.
병렬 학습
입력 토큰을 순차적으로만 처리하지 않고 병렬로 계산할 수 있어 대규모 학습에 적합합니다.
확장성
모델 크기, 데이터와 연산량을 늘려 다양한 성능의 모델을 만들 수 있습니다.
다양한 데이터 처리
Transformer는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상과 시계열 데이터에도 적용됩니다.
하나의 모델로 여러 작업 수행
질문 답변, 번역, 요약, 문서 작성과 코드 생성 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
18. Transformer의 한계
많은 연산량
기본적인 Self-Attention은 토큰 수가 늘어날수록 계산량과 메모리 사용량이 크게 증가합니다.
학습 비용
대규모 Transformer를 학습하려면 많은 GPU, 전력, 데이터와 시간이 필요합니다.
사실을 보장하지 않음
문맥상 자연스러운 다음 토큰을 예측하므로 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성할 수 있습니다.
내부 판단 과정 해석의 어려움
어떤 Attention이 무엇에 집중했는지 일부 분석할 수 있지만, 모델의 전체 판단 과정을 사람이 완전하게 해석하기는 어렵습니다.
입력 데이터 품질의 영향
잘못되거나 편향된 데이터를 학습하면 결과에도 오류와 편향이 반영될 수 있습니다.
19. 제조업에서 Transformer 활용
Transformer는 텍스트 생성뿐만 아니라 제조업 데이터 분석에도 활용할 수 있습니다.
문서와 지식관리
- 작업표준서 검색
- 설비 매뉴얼 요약
- 문서 자동 분류
- 개정 전후 비교
- 품질문서 질의응답
생산관리
- 작업일보 요약
- 생산실적 분석
- 지연 원인 분류
- 작업지시서 생성
- 현장 문의 응답
품질관리
- 불량 내용 분류
- 검사 결과 분석
- 고객 불만 요약
- 부적합 보고서 작성
- 시정조치 사례 검색
설비관리
- 장애 증상 분석
- 고장이력 분류
- 예방보전 항목 추천
- 설비 센서 데이터 분석
- 이상 패턴 탐지
에너지관리
- 전력사용 패턴 분석
- 에너지 사용량 예측
- 피크 발생 구간 탐지
- 설비별 소비량 비교
20. Transformer는 텍스트만 처리할까?
Transformer는 처음에는 자연어 처리를 위해 개발됐지만 현재는 다양한 데이터에 활용됩니다.
이미지
이미지를 작은 영역으로 나눠 토큰처럼 처리합니다.
- 이미지 분류
- 객체 인식
- 의료영상 분석
- 불량품 검사
음성
음성 신호를 작은 단위로 변환해 처리합니다.
- 음성인식
- 화자 구분
- 음성 번역
- 회의록 작성
시계열 데이터
시간에 따라 변하는 데이터를 분석합니다.
- 생산량 예측
- 설비 이상 탐지
- 에너지 수요 예측
- 재고량 예측
멀티모달
텍스트, 이미지, 음성, 영상을 함께 처리합니다.
예를 들어 설비 사진과 장애 증상을 함께 입력하면 사진의 상태와 설명을 종합해 점검항목을 제안할 수 있습니다.
21. Transformer를 쉽게 비유하면
Transformer는 회의에 참여한 여러 전문가와 비슷합니다.
한 문장이 입력되면 여러 Attention Head가 서로 다른 관점에서 분석합니다.
- 한 명은 문법을 분석
- 한 명은 원인을 분석
- 한 명은 시간 순서를 분석
- 한 명은 행동의 주체를 분석
- 한 명은 업무 의미를 분석
각 분석 결과를 합쳐 전체 문맥을 이해하고 다음 내용을 결정합니다.
이 방식 덕분에 Transformer는 단순한 단어 연결을 넘어 복잡한 문서와 대화를 처리할 수 있습니다.
마무리
Transformer는 문장 속 모든 토큰의 관계를 Attention으로 분석하는 인공지능 신경망 구조입니다.
핵심을 정리하면 다음과 같습니다.
- 문장 전체의 관계를 분석합니다.
- Self-Attention으로 토큰의 중요도를 계산합니다.
- Multi-Head Attention으로 여러 관계를 동시에 파악합니다.
- 위치정보를 이용해 단어 순서를 구분합니다.
- 여러 Layer를 거쳐 복잡한 문맥을 이해합니다.
- 다음 토큰을 반복적으로 예측해 문장을 생성합니다.
Transformer는 ChatGPT와 같은 LLM뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 제조 데이터 분석에도 사용되는 핵심 AI 기술입니다.
앞으로의 AI는 단순히 글을 생성하는 수준을 넘어 기업의 문서, 데이터, 프로그램과 설비를 연결하는 방향으로 발전할 것입니다. 그리고 그 중심에서 Transformer가 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
조그만 기술로 세상을 이롭게
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