AI 모델 발전의 시작

AI 모델 발전의 시작: Transformer, BERT, GPT

AI 기술, 특히 자연어 처리(NLP) 분야는 최근 몇 년간 놀라운 발전을 이루었습니다. 사람처럼 텍스트를 이해하고 생성하는 언어 모델(Language Model)의 등장은 다양한 산업 분야에 혁신을 가져오고 있는데요. 이 발전의 시작점에는 2017년 논문 “Attention is all you need” 에서 제안된 Transformer 아키텍처가 있습니다.

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1. AI의 급속한 발전, 어디서부터 시작되었을까?

오늘날 인터넷을 조금이라도 사용해보셨다면, 챗봇, 자동 번역, 문서 요약 같은 AI 서비스를 접해보셨을 텐데요.
이 모든 것들이 빠르게 성장하게 된 배경에는 Transformer의 등장이 자리 잡고 있습니다.

• Transformer는 딥러닝(신경망) 모델을 설계하는 구조(아키텍처)로, 텍스트 내 단어 간의 맥락(Context)과 관계(Relationship)를 이해하는 데 매우 탁월합니다.
• 핵심 개념인 Attention(어텐션)은 문장에서 중요한 단어(토큰)에 집중해 정보를 효율적으로 처리할 수 있도록 돕습니다.

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2. Transformer란 무엇일까?

Transformer는 기존 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory)과 달리, 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있는 병렬화가 장점인 모델 구조입니다.

• Attention 메커니즘
  문장을 이해할 때, 모든 단어에 동일한 비중을 두기보다 중요한 단어에 가중치를 부여하여 정보를 처리합니다.
• 병렬 처리
  RNN 계열 모델은 단어를 순차적으로 처리했지만, Transformer는 문장 전체를 동시에(병렬) 분석할 수 있어 처리 속도가 매우 빠릅니다.

이러한 특성 덕분에 번역, 텍스트 분류, 질의응답(QnA) 등 자연어 처리 전 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하게 되었습니다.

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3. BERT와 GPT, 무엇이 다를까?

Transformer 기반 모델 중 대표적인 것이 BERT(구글 발표, 2018)와 GPT(OpenAI 발표)입니다.
두 모델은 같은 Transformer 아키텍처를 바탕으로 하지만, 학습 방식에서 큰 차이가 있습니다.

(1) BERT: 이해형 언어모델 (Masked Language Model)

• 빈칸 맞히기(Masked Language Model) 방식으로 학습
  • 예시: “나는 ___을 좋아한다.” → “사과”, “축구” 등
• 문장 이해와 의미 파악에 강점을 지니므로, 상대적으로 모델 규모가 작아도 높은 정확도를 낼 수 있습니다.
• 이해형 모델로서 질의응답(QnA), 문서 분류 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

(2) GPT: 생성형 언어모델 (Autoregressive Language Model)

• 문장의 마지막 단어를 예측하며 학습하는 생성 기반 모델
  • 예시: “나는 사과를 좋아합니다. 그래서 오늘은 사과___.” → “를 샀습니다.”
• 문장을 계속 이어가며 텍스트를 생성하는 데 탁월해, 챗봇, 글쓰기 보조 등에서 특히 강점을 보입니다.
• 대규모 데이터를 학습해 방대한 어휘 예측 능력을 갖추고 있으며, 모델 크기가 큰 편입니다.

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4. 쉽게 이해하기: 핀볼 게임에 비유해보기

AI 모델의 학습 과정을 핀볼 게임에 비유해 보면 이해가 쉽습니다.

1. 핀볼판(아키텍처)
   • BERT든 GPT든, 기본적으로 핀볼판 같은 뼈대(구조)를 먼저 만듭니다.
   • Transformer는 핀볼판 위에 어디에 기둥을 세우고, 어떤 각도로 배치할지를 결정하는 ‘설계도’입니다.
2. 핀볼 공(학습 데이터)
   • 실제 텍스트(문장)를 데이터로 넣으면, 핀볼 공이 이곳저곳 튕기면서 모델이 어떻게 반응해야 하는지(단어 예측, 문맥 이해 등)를 학습합니다.
3. 모델 학습(가중치 저장)
   • 공이 움직이는 경로를 여러 번 관찰하면서, “공이 이 각도로 들어오면 이렇게 튕겨져 나간다”와 같은 확률(가중치)을 저장합니다.
   • 이 가중치가 쌓여 학습된 모델이 완성되면, 새로운 공(새로운 문장)이 들어왔을 때도 어떤 단어가 적절할지 예측할 수 있게 됩니다.

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결론: Transformer가 불러온 NLP 혁신

Transformer 아키텍처의 등장은 자연어 처리 분야에 큰 혁신을 가져왔습니다.

• BERT: 정확한 문맥 이해를 기반으로 분류, 질의응답 등에 최적화
• GPT: 거대한 텍스트 생성 능력을 바탕으로 챗봇, 글쓰기 보조 등에 최적화

향후에도 Transformer, BERT, GPT를 기반으로 한 더욱 발전된 모델이 계속 나오며, 자연어 처리의 판도를 바꿀 것으로 기대됩니다.

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키워드 정리

• Transformer 아키텍처
• BERT (이해형 언어 모델)
• GPT (생성형 언어 모델)
• Attention(어텐션) 메커니즘
• 딥러닝, 자연어 처리(NLP)
• Masked Language Model, Autoregressive Language Model

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메타 설명(Meta Description):
AI 언어 모델의 핵심인 Transformer, BERT, GPT 구조와 특징을 자세히 살펴보고, Attention 메커니즘과 자연어 처리의 혁신을 한눈에 이해해보세요.