Transformer(트랜스포머)

마일스톤 학습법으로 단계별 완전 정복

딥러닝

Transformer

어텐션

Self-Attention

Multi-Head

BERT

GPT

자연어처리

병렬처리

대규모언어모델

이 개념 직접 실험하기 — 어텐션 시뮬레이터

이 학습을 통해 달성할 수 있는 목표

기초 이해

• Transformer의 기본 구조와 Self-Attention의 직관 이해
• RNN 대비 Transformer의 장점(병렬 처리·장거리 관계) 파악
• Multi-Head Attention과 Positional Encoding의 역할 인식

심화 학습

• Scaled Dot-Product Attention 공식과 √d_k 스케일링의 이유 이해
• Multi-Head·Positional Encoding·Transformer 블록 구조 파악
• BERT·GPT 등 주요 모델의 구조 차이(Encoder/Decoder·마스킹) 이해

실무 적용

• Decoder/Encoder/Encoder-Decoder 세 계열과 스케일링 법칙 이해
• 실무 분류·검색·번역에서 Transformer 적용 방식 파악
• Transformer의 한계(제곱 복잡도)와 최신 발전 방향 이해

학습 로드맵

각 단계를 클릭하면 해당 학습 내용을 볼 수 있습니다

기초 이해

개념 정의와 기본 원리

약 30분

클릭

심화 학습

공식 유도와 다양한 예시

약 50분

클릭

실무 적용

실제 케이스와 고급 응용

약 70분

학습 진도 (완료한 단계)

0%

먼저 알아두면 좋은 개념들

RNN·LSTM 기초

Transformer가 극복한 순차 처리·장기 의존성의 한계를 먼저 이해하면 어텐션의 가치가 분명해집니다.

토큰화·임베딩(자연어 처리 기초)

어텐션은 토큰 임베딩 위에서 작동합니다. 단어를 벡터로 바꾸는 과정을 알아야 Loading... 의 의미가 잡힙니다.

기초 이해: 모든 단어가 서로를 동시에 바라보는 구조

난이도 3/5

약 30분

Transformer는 문장의 모든 단어가 서로를 동시에 바라보며 관계를 파악하는 신경망 구조입니다. 순서대로 한 단어씩 읽던 RNN과 달리, 어텐션(Attention)만으로 전체 문맥을 한 번에 처리해 장거리 관계를 놓치지 않고 병렬 계산이 가능합니다. 2017년 "Attention Is All You Need" 논문에서 제안된 뒤, GPT·BERT 등 거의 모든 현대 언어 모델의 뼈대가 되었습니다.

회의실에 앉은 사람들을 떠올려 보세요. RNN은 옆 사람에게 귓속말을 순서대로 전달하는 방식이라, 끝에 도달하면 맨 앞 이야기가 흐려집니다. Transformer는 모두가 원탁에 둘러앉아 서로를 동시에 바라보며 "지금 내 말과 가장 관련 있는 사람이 누구지?"를 한 번에 파악합니다. 그래서 아무리 멀리 앉은 사람과도 직접 눈을 맞출 수 있습니다.

핵심 포인트

•Self-Attention: 한 문장 안에서 모든 단어가 서로의 관련도를 계산해 정보를 주고받음
•병렬 처리: RNN처럼 순서를 기다리지 않고 모든 위치를 동시에 계산 → GPU로 빠른 학습
•Multi-Head Attention: 여러 개의 어텐션을 병렬로 돌려 문법·의미 등 다양한 관점을 동시에 포착
•Positional Encoding: 어텐션은 순서를 모르므로, 각 단어에 "몇 번째 자리인지" 위치 신호를 더해 줌
•Encoder-Decoder: 원조 구조는 입력을 이해하는 Encoder와 출력을 생성하는 Decoder로 구성
•인과 마스킹(Causal Mask): 생성 모델(GPT)은 다음 단어를 맞히는 훈련이라, 미래 단어를 미리 보지 못하게 가림

간단한 예시

문장: "그 강아지는 지쳐서 그것은 길을 못 건넜다" 여기서 "그것"은 강아지일까요, 길일까요? 사람은 단번에 '강아지'라고 압니다. Self-Attention은 "그것"이라는 단어가 문장의 다른 모든 단어를 둘러보며 "나와 가장 관련 깊은 단어"에 높은 관련도 점수를 줍니다. • "그것" ↔ "강아지": 관련도 높음 (정보를 많이 가져옴) • "그것" ↔ "길": 관련도 낮음 (정보를 조금만 가져옴) 이렇게 거리가 멀어도 직접 연결되기 때문에, 앞부분을 까먹던 RNN의 한계를 넘습니다.

Python으로 직접 실행해보기

아래 코드는 브라우저에서 바로 실행됩니다. 숫자를 바꿔가며 결과를 눈으로 확인해 보세요.

Self-Attention 한 조각을 직접 계산

"그것"의 관점에서 어텐션을 실제 숫자로 계산합니다. 관련도 점수 → 스케일링 → softmax → 값 섞기의 4단계를 그대로 따라갑니다.

첫 실행 시 파이썬 런타임을 내려받습니다 (수 초 소요)

코드 설명: 가중치가 강아지 0.51로 가장 크게 나와, 어텐션이 스스로 "그것 ≈ 강아지"를 찾아냅니다. Q·Kᵀ로 관련도 점수를 내고, √d_k로 눌러 안정시킨 뒤, softmax로 합이 1인 비중을 만들어 값(V)을 섞는 흐름입니다.

이해도 확인하기

정답: RNN은 앞 단어를 처리해야 다음 단어를 볼 수 있어 순차적이지만, Transformer는 모든 단어를 동시에(병렬로) 계산할 수 있어 GPU를 효율적으로 활용하기 때문입니다.

정답: Self-Attention은 모든 단어를 한꺼번에 바라보기 때문에 그 자체로는 순서 정보가 없습니다. "개가 사람을 물었다"와 "사람이 개를 물었다"를 구분하려면, 각 단어에 위치 신호(Positional Encoding)를 더해 순서를 명시적으로 알려 주어야 합니다.

정답: 한 번의 어텐션은 한 가지 관점만 봅니다. 언어에는 문법 관계, 의미 관계, 시제 관계 등이 동시에 작동하므로, 여러 헤드가 각자 다른 관점을 병렬로 학습해 표현력을 높입니다.

LEARN · SIMULATE · VERIFY

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토큰화·임베딩(자연어 처리 기초)

기초 이해: 모든 단어가 서로를 동시에 바라보는 구조

핵심 포인트

간단한 예시

Python으로 직접 실행해보기

Self-Attention 한 조각을 직접 계산

이해도 확인하기

Q1: Transformer가 RNN보다 훈련이 빠른 이유는 무엇인가요?

Q2: 어텐션은 단어의 순서를 아는데, 왜 Positional Encoding이 따로 필요한가요?

Q3: Multi-Head Attention을 여러 개 쓰는 이유는 무엇인가요?