【 청년일보 】 최근 몇 년간 인공지능(AI) 분야에서 트랜스포머(Transformer) 모델은 혁신의 중심에 서 있으며, 그 영향력은 날로 커지고 있다. 처음에는 자연어 처리(NLP)에 중점을 두었던 트랜스포머가 이제는 다양한 AI 응용 분야로 확장되며 그 진가를 발휘하고 있다.

트랜스포머 모델은 2017년 구글이 발표한 논문 'Attention is All You Need'에서 처음 제안되었다. 이 모델은 인코더와 디코더 구조를 사용해 입력 데이터를 고정된 길이의 벡터로 인코딩한 후, 이를 통해 출력 시퀀스를 생성하는 방식이다.

트랜스포머의 가장 큰 강점은 자기 주의 메커니즘(self-attention)을 통해 각 입력 토큰이 병렬적으로 처리될 수 있다는 점이다. 이는 이전의 순차적 모델들이 가지던 한계를 극복하며, 특히 긴 시퀀스 처리에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

최근 트랜스포머 모델의 발전은 '파운데이션 모델'의 개념을 중심으로 이루어지고 있다. 파운데이션 모델이란 방대한 양의 데이터를 사용해 사전 학습된 모델을 의미하며, 이를 특정 작업에 맞게 추가 학습하는 파인 튜닝(fine-tuning)이 중요하게 대두되고 있다. 예를 들어, BERT와 같은 모델은 이러한 방식으로 다수의 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보였다.

GPT 모델 계열의 발전도 주목할 만하다. OpenAI의 GPT는 대규모 웹 데이터로 학습되어 텍스트 생성 작업에서 높은 성능을 보여주었으며, 최근에는 인간의 피드백을 반영한 강화 학습 기법(RLHF)을 통해 더욱 정교한 결과를 도출할 수 있게 되었다. 이로 인해 GPT 기반의 대화형 AI, 예를 들어 ChatGPT, BlenderBot 등이 사용자에게 보다 인간적인 대화 경험을 제공할 수 있게 되었다.

트랜스포머 모델은 이제 자연어 처리 외에도 이미지 생성, 음성 인식, 코드 작성 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 대표적인 예로, OpenAI의 DALL-E는 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 모델로서, 이미지 생성 분야에서 트랜스포머의 가능성을 입증했다. 또한, Codex는 프로그래밍 코드를 생성하거나 완성하는 데 사용되며, AI의 활용 범위를 넓혀가고 있다.

트랜스포머 모델의 발전은 AI 기술이 다양한 응용 분야에서 더욱 실질적인 문제를 해결할 수 있는 방향으로 나아가고 있음을 보여준다. 앞으로도 트랜스포머를 기반으로 한 새로운 기술적 혁신이 계속될 것이며, 이는 AI의 미래를 더욱 밝게 비추고 있다.
 

【 청년서포터즈 7기 이채원 】