학문
tow0827
생성형 인공지능(AI)의 작동원리
얼마전에 유트브에서 인공지능이 트랜스포머 여러개가 모여서 인공지능이 된다고 하는데 트랜스포머가 자세히 어떤일을 하는건가요?
4개의 답변이 있어요!
안녕하세요. 이승호 전문가입니다.
유튜브에서 보신 것처럼 챗지피티나 제미나이 같은 최신 생성형 인공지능의 뼈대를 이루는 핵심 기술이 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. 쉽게 비유하자면 트랜스포머는 문장 속의 모든 단어들을 한눈에 훑어보며 단어들 사이의 ‘맥락과 관계’를 기가 막히게 파악하는 지능형 번역가이자 문장 편집기라고 볼 수 있습니다.
트랜스포머가 구체적으로 어떤 일을 하고 어떻게 인공지능을 똑똑하게 만드는지 중요한 작동 원리를 설명해 드리겠습니다.
첫 번째로 가장 중요한 역할은 셀프 어텐션(Self-Attention)을 통해 문맥을 파악하는 일입니다. 어텐션은 말 그대로 중요하게 집중한다는 뜻입니다. 과거의 인공지능은 문장을 읽을 때 앞에서부터 한 단어씩 순서대로 읽었습니다. 그러다 보니 문장이 길어지면 앞부분 내용을 까먹거나 단어의 정확한 의미를 놓쳤습니다.
반면 트랜스포머는 문장 전체를 한 번에 통째로 입력받은 뒤, 모든 단어가 서로 어떤 연관성을 가졌는지 확률적으로 계산합니다. 예를 들어 "그는 은행에 가서 돈을 찾았다"라는 문장과 "그는 강가 은행나무 아래서 쉬었다"라는 문장이 있을 때, 트랜스포머는 은행이라는 단어가 돈 또는 은행나무라는 주변 단어와 얼마나 긴밀하게 연결되어 있는지 동시에 파악합니다. 덕분에 동음이의어의 정확한 문맥적 의미를 완벽하게 이해할 수 있습니다.
두 번째는 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 통해 다각도로 문장을 분석하는 일입니다. 트랜스포머 내부에는 문맥을 분석하는 독서 감독관(헤드)이 수십 명씩 동시에 일하고 있다고 생각하시면 됩니다. 한 감독관은 문장의 주어와 동사의 관계만 집중해서 보고, 다른 감독관은 대명사가 가리키는 대상이 무엇인지 찾아내며, 또 다른 감독관은 단어 사이의 감정적 뉘앙스를 파악합니다. 이렇게 여러 명의 감독관이 각자의 시선으로 문장을 쪼개어 분석한 뒤 그 의견을 하나로 종합하기 때문에, 인간 언어의 미묘하고 복잡한 뉘앙스까지 포착해 낼 수 있습니다.
세 번째는 방대한 데이터를 한 번에 처리하는 병렬 연산입니다. 문장의 단어들을 순서대로 처리하지 않고 동시에 분석하기 때문에, 컴퓨터의 그래픽카드(GPU)를 풀가동하여 엄청나게 빠른 속도로 대규모 데이터를 학습할 수 있습니다. 수조 개의 단어로 이루어진 인터넷의 방대한 지식을 인공지능이 단 몇 주, 몇 달 만에 모조리 읽고 배울 수 있었던 비결이 바로 이 병렬 처리 능력 덕분입니다.
이러한 트랜스포머 구조 수십, 수백 개를 빌딩 블록처럼 위로 차곡차곡 쌓아 올린 것이 바로 지금의 거대언어모델(LLM)입니다. 아래층의 트랜스포머가 기본적인 단어의 뜻과 문법을 파악하면, 위층으로 올라갈수록 문장의 숨은 의도, 논리적 흐름, 전문 지식까지 종합적으로 추론하게 됩니다.
요약하자면 트랜스포머는 문장 안의 모든 단어들이 서로 어떻게 연결되어 있는지 그 맥락을 한 번에, 그리고 다각도로 분석하여 다음에 올 가장 자연스러운 단어를 예측해 내는 마법의 연산 장치입니다. 이 강력한 트랜스포머 블록들이 수없이 겹겹이 모여 있기 때문에 우리가 쓰는 인공지능이 인간처럼 똑똑하게 대화하고 글을 쓸 수 있는 것입니다.
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채택된 답변안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
트랜스포머는 ai가 문장 속 단어들 사이의 관계를 한꺼번에 파악하는 구조입니다 예를 들어 철수가 사과를 먹었다 라는 문장에서 먹었다 가 누구와 무엇을 연결하는지 찾내며 특히 어텐션 기능으로 중요한 단어에 집중합니다 요즘의 생성형 ai는 이런 트랜스포머 층을 수십 수백 개 쌓아 만든 것으로 각 층이 문맥을 조금씩 더 깊게 이해하면서 사람처럼 글을 쓰고 질문에 답할 수 있게 됩니다
안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.
생성형 AI의 핵심인 트랜스포머는 문장 속에서 단어들의 관계를 집중적으로 분석합니다. 그래서 다음에 올 수 있는 가장 자연스러운 단어를 예측해 내죠. 유튜브에서 본것처럼 트랜스포머들이 거대한 신경망으로 뭉쳐서 데이터를 학습하고 사람처럼 자연스럽게 글을 쓰고 대화할 수 있게 되는 겁니다. 쉽게 풀어서 얘기해보자면은 단어들끼리 서로 얼마나 관련이 있는지 찾아내고 맥락을 이해해서 새로운 문장을 만들어 내는 핵심 엔진이라고 이해하셔도 될 것 같네요.
안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.
트랜스포머는 문장 속 단어들의 연관관계를 분석하는 어텐션 기술을 핵심으로 합니다. 문맥을 통째로 이해하여 다음에 올 가장 자연스러운 단어를 예측하고, 이를 통해 자연스러운 대화와 문장 생성을 수행합니다.