비전공자도 이해하기 쉬운 Transformer(Attention Is All You Need) 개념

1. 배경

이 논문 이전에는 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용해 텍스트 번역과 같은 자연어 처리(NLP) 작업을 수행했습니다.
그런데, RNN은 긴 문장일수록 처리 속도가 느려지고 병렬화가 어렵고, CNN은 문장 구조를 깊이 이해하려면 많은 층을 쌓아야 하기에 계산량이 많아지는 문제가 있었습니다.

 

2. Attention이라는 아이디어

“문장 내에서 진짜 중요한 단어들에 집중(attend)하면 어떨까?”
• 사람이 글을 읽을 때 핵심 단어에 집중하듯, 컴퓨터도 어떤 단어가 중요한지 ‘가중치’를 높여서 학습한다는 개념입니다.
• 예를 들어, “오늘 날씨가 맑아서 기분이 좋다”라는 문장에서 ‘맑다’와 ‘기분 좋다’ 같은 단어들끼리 연관성을 크게 두어 번역이나 요약 등에 활용하는 식입니다.

 

3. Transformer의 혁신

Transformer는 RNN이나 CNN 없이, Attention만으로 모든 단어 간의 관계를 한꺼번에 계산합니다.
• 병렬 처리가 가능해 기존 방법보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다.
• 한 문장을 끝까지 읽은 후 돌아보는 형태가 아니라, 처음부터 문장 전체를 동시에 살펴볼 수 있어 긴 문장에서도 성능이 좋습니다.

 

4. 제품 개발 관점에서의 장점

1. 빠른 학습 속도
   • GPU나 클라우드 리소스를 효율적으로 활용하여 학습 시간을 크게 단축할 수 있으므로, 프로덕트 출시가 빨라집니다.
2. 고품질 자연어 이해
   • 문장 번역이나 요약, 질의응답 등 텍스트 기반 기능을 더 높은 정확도로 제공할 수 있습니다.
3. 유연한 확장성
   • 단순히 번역 뿐 아니라, 챗봇, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 NLP 기능으로 쉽게 확장 가능합니다.

 

5. 실제 예시

• 구글 번역(Google Translate)이 과거 RNN 중심에서 Attention 기반 구조로 바뀌면서 더 정확하고 자연스러운 번역을 제공하기 시작했습니다.
• 요즘 많이 들어본 BERT, GPT 등도 모두 이 논문의 핵심인 Attention(주의 메커니즘)을 활용한 모델입니다.

 

6. 한 문장 요약

“Attention Is All You Need”는 문장 전체를 한눈에 보고 중요한 부분에 집중하는 방식으로, 더 빠르고 정확한 자연어 처리를 가능하게 만든 Transformer 모델을 최초로 제안한 논문입니다.