삼테크
Table of contents

트랜스포머 모델 (Transformer Models)

트랜스포머 모델은 연속 데이터를 처리하는 새로운 방법론을 도입함으로써 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰습니다. 2017년 Vaswani 등이 “Attention is All You Need” 라는 논문에서 개발한 이 구조는 자기 주목(self-attention) 메커니즘에 크게 의존하여 문장의 단어 중요도를 가중치로 부여하고, 이를 통해 모델이 문맥을 더욱 잘 이해하게 합니다.

트랜스포머 모델의 특징

  • RNNs와 LSTMs 같은 이전의 연속 데이터 처리 모델들이 데이터를 순차적으로 처리하는 반면, 트랜스포머는 모든 시퀀스 입력을 동시에 처리합니다. 이로 인해 트랜스포머는 연속 데이터에서 장거리 의존성을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.
  • 트랜스포머 모델은 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다: 입력 데이터를 처리하는 인코더와 출력을 생성하는 디코더입니다. 각 부분은 자기 주목 및 점별 피드포워드 네트워크의 여러 계층으로 구성되어 있습니다.

자기 주목 메커니즘

트랜스포머 모델의 핵심 기능은 자기 주목 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 시퀀스 내 각 단어가 다른 모든 단어와 상호 작용하는 정도를 측정합니다. 메커니즘은 서로의 관련성에 따라 시퀀스 내 다른 단어에 “주목"을 다르게 배분합니다.

자기 주목 메커니즘이 계산되는 방식은 다음과 같은 공식으로 표현됩니다:

$$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$

여기서:

  • $Q$, $K$, $V$는 각각 질의(Query), 키(Key), 값(Value)이며, 이들은 입력 데이터(단어 또는 토큰)의 세 가지 다른 표현입니다. 이들은 입력 데이터를 변환하는 세 개의 별도의 학습 가능한 가중치 행렬에 의해 생성됩니다.
  • $\sqrt{d_k}$는 스케일링 요소로서, $d_k$는 키의 차원입니다. 이 요소는 소프트맥스 함수 내의 값이 과도하게 크거나 작아지는 것을 방지합니다.
  • 소프트맥스 함수는 결과를 확률 분포로 변환하여, 각 단어가 시퀀스 내의 다른 단어에 주어야 할 “주목"의 정도를 표현합니다.

이 자기 주목 메커니즘을 통해 트랜스포머 모델은 입력 시퀀스 내 단어들 간의 상호 작용을 모델링하며, 이를 통해 문맥에 대한 풍부한 이해를 제공합니다.

트렌스포머 모델을 적용한 대표적인 사례

트랜스포머 모델은 기계 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성공을 거두었습니다. 이러한 모델들은 여러 벤치마크 데이터셋에서 새로운 성능 표준을 설정했습니다.

손실 함수

트랜스포머 모델에서 손실 함수와 최적화 알고리즘의 선택은 중요합니다. 일반적으로 사용되는 손실 함수는 Cross-Entropy Loss로, 모델의 출력을 0과 1 사이의 확률로 해석하는 분류 문제에 주로 사용됩니다.

Cross-Entropy 손실 함수는 다음과 같이 정의됩니다:

$$ \text{Cross-Entropy Loss} = - \sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y_i}) $$

여기서 $y_i$는 실제 레이블을 나타내고, $\hat{y_i}$는 데이터셋의 각 인스턴스에 대한 긍정 클래스의 예측 확률을 나타냅니다.

Cross-Entropy Loss는 두 확률 분포 사이의 차이를 정량화함으로써 분류 문제에 특히 유용합니다: 실제 분포($y_i$)와 예측 분포($\hat{y_i}$).

Cross-Entropy Loss가 일반적이지만, 평균 제곱 오차(MSE) 또는 평균 절대 오차(MAE) 같은 다른 손실 함수들이 회귀 또는 예측 문제에서 사용되며, Hinge Loss나 Rank Loss는 일부 서수 분류 또는 랭킹 문제에서 사용됩니다.

주로 사용되는 최적화 알고리즘

  • Adam: 트랜스포머 모델에 대한 최적화 알고리즘으로 Adam이 일반적으로 사용됩니다. Adam은 확률적 경사 하강법의 두 가지 확장인 AdaGrad와 RMSProp의 이점을 결합합니다.
  • 웜업 단계: 초기 단계의 훈련 불안정성을 극복하기 위해, 처음 몇 단계 동안 학습률을 선형적으로 증가시키고 그 후 감소시키는 웜업 단계라는 개념이 도입되었습니다.

트랜스포머 모델을 사용할 때 주의할 점

  • 훈련 시간: 복잡성과 처리해야 하는 데이터의 양 때문에, 트랜스포머는 훈련하는 데 상당한 시간과 계산 자원이 필요할 수 있습니다.
  • 과적합: 다른 머신러닝 모델과 마찬가지로, 트랜스포머도 적절한 정규화가 이루어지지 않을 경우 훈련 데이터에 과적합될 수 있습니다.
  • 모델 해석성: 복잡성과 주목 메커니즘의 특성으로 인해, 트랜스포머는 선형 회귀나 결정 트리와 같은 더 간단한 모델들만큼 해석하기 쉽지 않을 수 있습니다.

트랜스포머 모델은 많은 NLP 작업의 성능을 크게 향상시켰으며, 그 사용은 계속 확장되고 있습니다. 특히 자기 주목 메커니즘이 언어에서 문맥을 포착하는 강력한 방법으로 입증되었으며, 이 접근법은 향후 NLP 시스템에서 더욱 활용되고 개발되리라 예상됩니다.