GPT Transformer 에 대하여

Transformer는 기계 번역, 자연어 이해, 질의응답, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용되는 딥러닝 모델 

 

Vaswani 등이 2017년에 소개한 Transformer 모델은 기존의 순차적인 모델보다 효율적이고 성능이 뛰어납니다.

Transformer의 핵심 아이디어는 self-attention 메커니즘으로, 이는 입력 시퀀스의 모든 단어 간의 관계를 동시에 고려하여 정보를 처리하는 메커니즘입니다. 기존의 순차적인 모델과는 달리, Transformer는 단어들 간의 의존성을 동시에 파악할 수 있으며, 이를 통해 높은 성능과 병렬화를 가능하게 합니다.

Transformer 모델은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫 번째로 인코더는 입력 문장을 순차적으로 처리하면서 문장 내 단어 간의 상호 작용을 학습합니다. 이를 통해 입력 문장을 고정 길이의 잠재 공간 표현인 "인코딩 벡터"로 변환합니다.

 

두 번쨰로 디코더는 인코딩 벡터와 이전의 출력을 입력으로 받아 다음 단어를 예측하고, 출력 문장을 생성합니다. 디코더는 인코더와 마찬가지로 self-attention 메커니즘을 사용하여 입력 문장의 다른 부분과 상호 작용하면서 문맥을 이해하고 번역이나 생성 작업에 활용합니다.

 

Transformer 모델은 사전 훈련과 fine-tuning이라는 두 단계로 구성됩니다. 사전 훈련 단계에서는 대규모의 비지도 학습 데이터를 사용하여 모델을 사전에 훈련합니다. 모델은 문장 내 단어를 예측하도록 학습하면서 문장의 구조와 의미적인 관계를 파악할 수 있습니다.

 

fine-tuning 단계에서는 특정 작업에 맞게 모델을 추가로 학습시킵니다. 이 단계에서는 작은 양의 작업별 데이터를 사용하며, 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다. 이렇게 fine-tuning을 통해 Transformer 모델은 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

Transformer의 혁신적인 구조와 self-attention 메커니즘은 자연어 처리 분야에서 큰 영향을 미쳤으며, 이 모델은 기존의 통계 기반 기계 번역 및 자연어 처리 기술을 대체하고, 인간 수준의 성능에 근접하는 결과를 보여주었습니다.

 

지금까지 Transformer의 발전은 자연어 처리 분야에 새로운 지평을 열었으며, 앞으로 더 많은 혁신과 발전이 이뤄질 것으로 보여집니다.