트랜스포머 모델 뜻, 어텐션 메커니즘 핵심 원리 쉬운 비유로 이해하기
트랜스포머 모델이 왜 NLP 혁명인지, 핵심 ‘어텐션 메커니즘’을 ‘관계 지도 그리기’ 비유로 쉽게 설명합니다. BERT, GPT 탄생 배경까지 확인하세요.

트랜스포머 모델, 이름부터 범상치 않은 AI의 심장
“트랜스포머(Transformer)”. 마치 SF 영화 제목 같기도 한 이 이름은 오늘날 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야를 완전히 뒤바꾼 혁신적인 딥러닝 모델을 가리킵니다. ChatGPT, BERT 등 우리가 일상에서 접하는 놀라운 AI 서비스들의 근간에는 바로 이 트랜스포머 아키텍처가 자리 잡고 있죠.
혹시 ‘트랜스포머’나 그 핵심인 ‘어텐션 메커니즘’이라는 말을 들어는 봤지만, 정확히 무엇인지, 왜 그렇게 중요한지 궁금하셨나요? “Attention Is All You Need”라는 도발적인 제목의 논문이 어떻게 세상을 바꾸었는지 알고 싶으신가요?
이 글에서는 트랜스포머 모델의 탄생 배경부터 그 심장이라 할 수 있는 어텐션 메커니즘의 작동 원리를 ‘문장 속 단어들의 관계 지도 그리기’나 ‘스포트라이트 비추기’와 같은 아주 쉽고 독창적인 비유를 통해 명쾌하게 파헤쳐 볼 것입니다. 트랜스포머가 어떻게 기존 모델의 한계를 뛰어넘었는지, 그리고 AI 시대를 어떻게 열어젖혔는지, 그 흥미진진한 여정을 함께 따라가 보시죠.
트랜스포머 모델, 그래서 정확히 무엇인가요?: 혁신의 시작점
트랜스포머 모델은 2017년 구글 연구팀이 발표한 논문 “Attention Is All You Need” 에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처입니다. 이 논문의 제목처럼, 트랜스포머는 기존의 순차적인 처리 방식(RNN, LSTM 등)에 의존하지 않고 ‘어텐션(Attention)’ 메커니즘’ 만을 사용하여 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 간의 관계를 모델링하는 혁신적인 접근 방식을 선보였습니다.
이것이 왜 혁신적이었을까요? 트랜스포머 이전의 주류 모델이었던 RNN(Recurrent Neural Network) 이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 은 문장을 단어 하나씩 순서대로 처리했습니다. 마치 우리가 글을 읽듯, 앞에서부터 차례대로 정보를 처리하고 기억을 넘겨주는 방식이었죠. 이 방식은 문장의 순서 정보를 잘 반영할 수 있다는 장점이 있었지만, 치명적인 단점도 가지고 있었습니다.
- 기억력의 한계 (장거리 의존성 문제): 문장이 길어질수록 맨 처음에 나왔던 중요한 정보가 뒤로 갈수록 희미해지는 문제가 있었습니다. 마치 긴 이야기를 듣다 보면 앞부분 내용을 잊어버리는 것과 비슷합니다.
- 느린 처리 속도 (병렬 처리의 어려움): 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 하므로, 계산을 병렬적으로 수행하기 어려워 학습 속도가 느렸습니다. 긴 문장을 처리하려면 오랜 시간이 걸렸죠.
트랜스포머는 이러한 순차 처리 방식의 굴레를 벗어던지고, 문장 전체를 한 번에 보면서 단어들 간의 관계를 파악하는 ‘어텐션’ 메커니즘에 집중했습니다. 이를 통해 장거리 의존성 문제를 해결하고, 병렬 처리를 가능하게 하여 학습 속도를 획기적으로 높였습니다. 이것이 바로 트랜스포머가 NLP 분야에 혁명을 가져온 시작점이었습니다.
왜 트랜스포머가 세상을 바꾸었을까요? 핵심 동력, 어텐션 메커니즘
트랜스포머의 성공 신화 중심에는 단연 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)이 있습니다. 어텐션은 원래 기계 번역 분야에서 입력 문장과 출력 문장 간의 연관성을 더 잘 파악하기 위해 고안된 아이디어였습니다. 예를 들어, “나는 학생이다”를 영어로 번역할 때, “student”라는 단어는 입력 문장의 “학생”이라는 단어와 가장 관련이 깊다는 것을 모델이 ‘주목(attend)’하도록 하는 방식이죠.
하지만 트랜스포머는 이 어텐션 개념을 한 단계 더 발전시켜, 입력 문장 내에서 단어들끼리 서로 얼마나 관련 있는지, 또는 출력 문장 내에서 단어들끼리 얼마나 관련 있는지를 파악하는 ‘셀프 어텐션(Self-Attention)’ 메커니즘을 핵심 요소로 사용했습니다.
왜 이것이 중요할까요? 우리가 문장을 이해할 때를 생각해 봅시다. “그가 강가에 있는 은행에 갔다”라는 문장에서 ‘은행’이 돈을 다루는 ‘bank’인지, 나무가 있는 ‘river bank’인지를 알려면, 문맥 속의 다른 단어들(‘강가’)과의 관계를 파악해야 합니다. 즉, 문장의 의미는 각 단어의 개별적인 뜻뿐만 아니라, 단어들 간의 상호작용과 문맥 속에서의 관계에 의해 결정됩니다.
기존 RNN/LSTM은 순차적으로 정보를 처리하다 보니 이런 복잡한 문맥 관계, 특히 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 파악하는 데 어려움이 있었습니다. 하지만 셀프 어텐션은 문장 내 모든 단어 쌍 간의 관련성을 직접 계산하여, 어떤 단어가 다른 어떤 단어에 더 ‘주목’해야 하는지를 명확하게 알려줍니다. 이를 통해 모델은 문맥을 훨씬 더 깊이 있게 이해하고, 중의적인 표현이나 복잡한 문장 구조도 효과적으로 처리할 수 있게 된 것입니다. 이것이 바로 트랜스포머가 이전 모델들을 뛰어넘어 인간 수준에 가까운 언어 이해 능력을 보여줄 수 있게 된 핵심 비결입니다. (어텐션 메커니즘에 대한 더 시각적인 설명은 Jay Alammar의 블로그 글 “The Illustrated Transformer”에서 찾아볼 수 있습니다.)
어텐션 메커니즘 파헤치기: 문맥을 읽는 비밀, 셀프 어텐션
자, 이제 트랜스포머의 심장인 셀프 어텐션이 구체적으로 어떻게 작동하는지, 좀 더 직관적인 비유를 통해 살펴보겠습니다. 셀프 어텐션의 목표는 문장 안의 각 단어가 다른 모든 단어(자기 자신 포함)들과 얼마나 관련 있는지, 즉 ‘어텐션 스코어(Attention Score)’를 계산하는 것입니다.
비유 1: 문장 속 단어들의 ‘관계 지도’ 그리기
셀프 어텐션을 문장이라는 지도 위에 각 단어(도시)들이 서로 얼마나 가깝고 중요한 관계인지 표시하는 ‘관계 지도’를 그리는 과정이라고 상상해 봅시다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
1단계: 질문과 정보 준비 (Query, Key, Value 생성)
지도를 그리기 위해 각 단어(도시)는 세 가지 정보 조각을 준비합니다.
- 쿼리(Query – Q): 다른 단어들에게 “나와 얼마나 관련 있니?”라고 물어볼 질문지입니다.
- 키(Key – K): 자신의 특징이나 정보를 나타내는 ‘정보 태그’입니다. 다른 단어의 질문(Query)에 답할 때 사용됩니다.
- 밸류(Value – V): 자신이 실제로 담고 있는 ‘정보 내용’입니다. 관련성이 높다고 판단되면 이 정보가 전달됩니다.
이 Q, K, V 벡터들은 원래의 단어 임베딩(단어를 숫자로 표현한 것)에 각각 다른 가중치 행렬을 곱해서 만들어집니다. 즉, 각 단어는 ‘질문자’, ‘정보 태그 보유자’, ‘정보 내용 보유자’라는 세 가지 역할을 동시에 수행할 준비를 합니다.
2단계: 서로 관련성 측정 (어텐션 스코어 계산)
이제 특정 단어(예: ‘은행’)의 Query를 가지고 다른 모든 단어(자기 자신 포함)의 Key와 비교합니다. 마치 ‘은행’이라는 도시의 질문지를 들고 다른 도시들의 정보 태그를 보면서 얼마나 관련 있는지 점수를 매기는 것과 같습니다. 이 점수가 바로 어텐션 스코어입니다. 일반적으로 Query와 Key 벡터의 내적(dot product)을 사용하여 유사도를 계산합니다.
3단계: 중요도 비율 정하기 (소프트맥스 정규화)
계산된 어텐션 스코어들을 합하면 1이 되도록 정규화합니다(소프트맥스 함수 사용). 이는 각 단어에 대한 ‘주목도 가중치’를 확률 분포처럼 만들어, 어떤 단어에 얼마나 집중해야 할지를 비율로 나타냅니다. 마치 관계 지도에서 각 연결선의 중요도를 퍼센트로 표시하는 것과 같습니다.
4단계: 관련 정보 종합하기 (최종 출력 계산)
마지막으로, 각 단어의 Value(정보 내용)에 해당 단어에 대한 정규화된 어텐션 스코어(주목도 가중치)를 곱한 뒤 모두 더합니다. 즉, 관련성이 높다고 판단된(높은 가중치를 받은) 단어들의 정보(Value)를 더 많이 반영하여 현재 단어(‘은행’)의 새로운 의미 표현을 만들어내는 것입니다. 관계 지도에서 ‘은행’과 관련성이 높은 ‘강가’의 정보를 더 많이 참고하여 ‘은행’의 의미를 ‘river bank’로 해석하는 과정과 유사합니다.
이 네 단계를 문장 내 모든 단어에 대해 수행하면, 각 단어는 문맥 속 다른 단어들과의 관계를 충분히 고려한 새로운 의미 표현 벡터를 갖게 됩니다. 이것이 바로 셀프 어텐션이 문맥을 이해하는 핵심 방식입니다.
비유 2: 중요한 단어에 ‘스포트라이트’ 비추기
셀프 어텐션을 문장 내에서 특정 단어를 이해하기 위해 관련된 다른 단어들에게 ‘스포트라이트’를 비추는 과정으로 비유할 수도 있습니다.
- 각 단어는 스포트라이트를 비출 방향과 세기를 결정하기 위한 정보(Query)를 가집니다.
- 다른 단어들은 스포트라이트를 받았을 때 자신이 얼마나 관련 있는지 알려주는 신호(Key)를 보냅니다.
- 스포트라이트의 밝기(어텐션 스코어)는 이 관련성에 따라 조절됩니다.
- 최종적으로 각 단어는 밝게 빛나는 스포트라이트를 받은 단어들의 정보(Value)를 종합하여 자신의 의미를 더 명확하게 파악합니다.
이처럼 셀프 어텐션은 문장 전체를 보고 단어 간의 상호작용과 의존성을 직접적으로 계산함으로써, 문맥에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다.
트랜스포머는 어떻게 생겼을까요? 인코더-디코더와 핵심 부품들
트랜스포머 모델은 기본적으로 인코더(Encoder) 와 디코더(Decoder) 라는 두 개의 주요 부분으로 구성됩니다. 이는 기계 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 작업에 적합한 구조입니다.
- 인코더: 입력 문장(예: 한국어 문장)을 받아서 문맥 정보를 풍부하게 담은 숫자 표현(벡터)으로 변환하는 역할을 합니다. 마치 입력 문장의 의미를 압축하여 이해하는 과정과 같습니다. 인코더는 여러 개의 동일한 구조의 인코더 레이어를 쌓아서 만듭니다.
- 디코더: 인코더가 생성한 벡터와 이전에 생성된 출력 단어들을 입력으로 받아, 다음 출력 단어(예: 영어 번역 단어)를 예측하는 역할을 합니다. 마치 인코더의 이해를 바탕으로 새로운 언어로 표현하는 과정과 같습니다. 디코더 역시 여러 개의 동일한 구조의 디코더 레이어를 쌓아서 만듭니다.
각 인코더 레이어와 디코더 레이어 내부에는 다음과 같은 핵심 부품들이 들어 있습니다.
- 멀티-헤드 어텐션 (Multi-Head Attention): 셀프 어텐션을 여러 번 병렬적으로 수행하는 방식입니다. 이는 마치 하나의 강력한 스포트라이트 대신, 여러 개의 스포트라이트를 각기 다른 각도와 색깔로 동시에 비추는 것과 같습니다. 어떤 헤드는 문법적인 관계에 주목하고, 다른 헤드는 의미적인 유사성에 주목하는 식으로, 다양한 측면에서 단어 간의 관계를 포착하여 더 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다. 각 헤드에서 계산된 어텐션 결과를 결합하여 최종 출력을 만듭니다.
- 포지션-와이즈 피드-포워드 네트워크 (Position-wise Feed-Forward Network): 어텐션 레이어를 통과한 출력에 대해 추가적인 비선형 변환을 수행하는 완전 연결 신경망입니다. 각 단어 위치마다 독립적으로 적용되며, 모델의 표현력을 높이는 역할을 합니다.
- 잔차 연결 (Residual Connection) 및 층 정규화 (Layer Normalization): 모델이 깊어지면서 발생할 수 있는 학습의 어려움(기울기 소실 등)을 완화하고 학습을 안정화시키는 기법입니다.
그리고 트랜스포머에는 순차 정보를 처리하는 RNN과 달리 순서 개념이 없기 때문에, 단어의 위치 정보를 알려주는 특별한 장치가 필요합니다.
- 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding): 각 단어의 상대적 또는 절대적인 위치 정보를 담은 벡터를 만들어서 원래 단어 임베딩에 더해주는 방식입니다. 마치 각 단어에 고유한 ‘주소’나 ‘좌표’를 부여하여 모델이 단어의 순서를 인지할 수 있도록 돕는 것과 같습니다. 이를 통해 “사과를 먹는 나”와 “나를 먹는 사과”의 의미 차이를 구별할 수 있게 됩니다.
이러한 구성 요소들이 유기적으로 결합하여 트랜스포머 모델의 강력한 성능을 만들어냅니다.
트랜스포머, 무엇이 뛰어나고 아쉬울까요? 장점과 한계점 명확히 알기
트랜스포머 모델은 혁신적인 만큼 많은 장점을 가지고 있지만, 동시에 고려해야 할 한계점도 존재합니다.
장점 | 단점 |
뛰어난 문맥 이해 능력 (장거리 의존성 해결): 셀프 어텐션을 통해 문장 내 멀리 떨어진 단어 간의 관계도 효과적으로 파악합니다. | 높은 계산 복잡도: 문장 길이가 길어질수록 어텐션 계산량이 제곱으로 증가합니다 (O(n²)). 즉, 문장이 2배 길어지면 계산량은 4배로 늘어나는 식입니다. 긴 시퀀스 처리에 부담이 될 수 있습니다. |
높은 병렬 처리 능력: 순차 처리 방식에서 벗어나 문장 전체를 한 번에 처리하므로 GPU 등을 활용한 병렬 계산에 유리하며, 학습 속도가 빠릅니다. | 많은 데이터 요구량: 뛰어난 성능을 내기 위해 방대한 양의 학습 데이터가 필요합니다. 데이터 부족 시 성능 저하가 발생할 수 있습니다. |
전이 학습(Transfer Learning) 용이성: 대규모 데이터로 사전 학습된 트랜스포머 모델(BERT, GPT 등)은 적은 데이터로 특정 작업에 맞게 파인튜닝(fine-tuning)하여 좋은 성능을 낼 수 있습니다. | 위치 정보 처리의 한계 (포지셔널 인코딩 의존): 고정된 방식의 포지셔널 인코딩은 매우 긴 시퀀스나 특정 구조의 위치 정보를 완벽하게 처리하는 데 한계가 있을 수 있다는 지적이 있습니다. |
다양한 분야 적용 가능성: 자연어 처리뿐만 아니라 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야로 확장되어 활용되고 있습니다. | 해석의 어려움: 모델 내부의 작동 방식, 특히 어텐션 가중치가 실제로 인간의 직관과 일치하는 방식으로 문맥을 이해하는지에 대한 해석은 여전히 연구가 진행 중입니다. |
이러한 장단점을 이해하는 것은 트랜스포머 기반 모델을 선택하고 활용하는 데 중요한 기준이 됩니다.
트랜스포머가 열어젖힌 AI 시대: BERT, GPT 그리고 미래
트랜스포머의 등장은 단순히 새로운 모델 하나가 나온 것을 넘어, AI 연구 및 개발의 패러다임을 바꾸는 기폭제가 되었습니다. 특히 대규모 데이터셋으로 사전 학습(pre-training)한 후 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하는 방식이 표준으로 자리 잡는 데 결정적인 역할을 했습니다.
트랜스포머 아키텍처를 기반으로 탄생한 대표적인 모델들은 다음과 같습니다.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 구글이 개발한 모델로, 문장의 양방향 문맥을 모두 고려하는 인코더 구조에 특화되어 있습니다. 문장 이해, 질의응답, 개체명 인식 등 다양한 NLP 이해(NLU) 작업에서 혁신적인 성능을 보여주었습니다.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI가 개발한 모델 시리즈로, 주로 디코더 구조를 활용하여 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 텍스트 생성(NLG)에 강력한 성능을 보입니다. ChatGPT의 기반이 된 모델입니다.
- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): 구글이 개발한 모델로, 모든 NLP 문제를 텍스트-투-텍스트 형식으로 변환하여 처리하는 독특한 접근 방식을 사용합니다.
- ViT (Vision Transformer): 트랜스포머를 컴퓨터 비전 분야에 적용한 모델로, 이미지를 패치 단위로 나누어 시퀀스처럼 처리하여 이미지 분류 등에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.
이 외에도 수많은 트랜스포머 기반 모델들이 다양한 분야에서 활약하며 AI 기술의 발전을 이끌고 있습니다. 앞으로 트랜스포머는 계산 효율성을 높이고, 더 긴 시퀀스를 처리하며, 멀티모달(텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 동시 처리) 능력을 강화하는 방향으로 계속 진화할 것으로 예상됩니다.
어텐션, 세상을 바꾼 아이디어
트랜스포머 모델은 ‘어텐션’이라는 강력한 메커니즘을 통해 기존 자연어 처리 모델의 한계를 뛰어넘고 AI 분야에 혁명을 가져왔습니다. 문장 전체를 보고 단어 간의 복잡한 관계와 문맥을 효과적으로 파악하는 능력, 그리고 병렬 처리를 통한 빠른 학습 속도는 트랜스포머를 현대 AI의 핵심 기술로 만들었습니다.
마치 문장 속 단어들의 ‘관계 지도’를 그리거나 중요한 단어에 ‘스포트라이트’를 비추듯 작동하는 셀프 어텐션의 원리를 이해하는 것은 BERT, GPT와 같은 최신 AI 모델들을 이해하는 첫걸음입니다. 물론 계산량이나 데이터 요구량과 같은 과제도 남아있지만, 트랜스포머가 열어젖힌 가능성은 무궁무진합니다.
앞으로 트랜스포머와 어텐션 메커니즘은 더욱 발전하여 우리가 상상하지 못했던 방식으로 AI 기술을 진보시킬 것입니다. 이 흥미로운 기술의 기본 원리를 이해하는 것은 변화하는 AI 시대를 살아가는 우리 모두에게 중요한 지적 자산이 될 것입니다.
가장 큰 차이점은 정보 처리 방식입니다. RNN/LSTM은 단어를 하나씩 순서대로 처리하며 이전 단계의 정보를 다음 단계로 넘겨주는 순차적(sequential) 방식입니다. 반면, 트랜스포머는 문장 전체를 한 번에 입력받아 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 단어 간의 관계를 직접 계산하는 병렬적(parallel) 방식에 가깝습니다(위치 정보는 포지셔널 인코딩으로 보완). 이 차이로 인해 트랜스포머는 장거리 의존성 문제 해결과 병렬 처리 능력에서 RNN/LSTM보다 뛰어난 성능을 보입니다.
Query, Key, Value를 사용하는 것은 셀프 어텐션 메커니즘이 더 유연하고 표현력 있는 방식으로 단어 간의 관계를 학습하도록 하기 위함입니다. 만약 하나의 벡터만 사용한다면, 단어가 자기 자신과 가장 높은 관련성을 갖게 되어 다른 단어와의 관계를 충분히 파악하기 어려울 수 있습니다. Q, K, V를 분리함으로써, 각 단어는 ‘어떤 정보에 주목할지 질문하는 역할(Q)’, ‘자신이 어떤 정보를 가지고 있는지 알리는 역할(K)’, ‘실제로 전달할 정보 내용(V)’을 독립적으로 학습할 수 있습니다.
이는 마치 대화에서 질문하는 사람, 정보를 가진 사람, 그리고 전달되는 정보 내용이 구분되는 것과 유사하며, 이를 통해 훨씬 더 복잡하고 미묘한 관계를 모델링할 수 있게 됩니다.
어텐션 스코어가 높다는 것은 특정 단어의 의미를 파악하거나 다음 단어를 예측하는 과정에서, 스코어가 높은 다른 단어의 정보(Value)가 더 중요하게 고려된다는 의미입니다. 예를 들어, “나는 사과를 먹는다”라는 문장에서 ‘먹는다’라는 단어의 어텐션을 계산할 때, ‘사과’라는 단어에 대한 어텐션 스코어가 높게 나왔다면, 이는 ‘먹는다’의 의미를 파악하는 데 ‘사과’라는 정보가 중요하게 작용한다는 것을 뜻합니다.
즉, 모델이 문맥상 두 단어 간의 관련성이 높다고 판단하고 그 정보에 더 ‘주목’하고 있다는 의미로 해석할 수 있습니다.
트랜스포머 모델은 일반적으로 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 사전 학습(Pre-training) 단계를 거칩니다. 이 단계에서는 주로 레이블이 없는 데이터를 활용하여 언어 자체의 패턴과 구조를 학습합니다. 대표적인 사전 학습 방식으로는 마스크 언어 모델링(Masked Language Modeling, MLM) (BERT 방식: 문장의 일부 단어를 가리고 맞추는 방식)과 다음 단어 예측(Next Token Prediction) (GPT 방식: 이전 단어들을 보고 다음 단어를 예측하는 방식)이 있습니다.
사전 학습이 완료된 모델은 이후 특정 작업(번역, 분류, 질의응답 등)에 맞는 소규모의 레이블된 데이터셋을 사용하여 미세 조정(Fine-tuning) 단계를 거쳐 해당 작업에 최적화됩니다.