Transformer 모델이란?(BERT,GPT 등)

Transformer 모델

최근 인공지능 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. BERT, GPT, ChatGPT, Claude, Gemini 등 우리가 자주 듣는 최신 AI 모델들 대부분이 이 구조를 기반으로 만들어졌죠. 하지만 "트랜스포머가 뭐지?"라고 물으면 쉽게 설명하긴 어렵습니다. 이 글에서는 Transformer 모델이 무엇인지, 왜 등장했으며 어떤 점에서 기존 모델과 다른지를 쉽고 직관적인 방식으로 설명해드릴게요.

✅ Transformer 모델이란?

Transformer는 2017년 구글에서 발표한 딥러닝 구조로, 기존의 RNN이나 LSTM처럼 순서에 따라 데이터를 처리하지 않고, 한 번에 전체 문장을 바라보며 관계(의미)를 파악하는 방식입니다.

기존에는 앞에서부터 순서대로 봐야 문맥을 이해할 수 있었지만, Transformer는 모든 단어 간의 관계를 동시에 고려할 수 있어서 속도와 성능 면에서 훨씬 뛰어난 결과를 만들어냈습니다.

✅ 왜 Transformer가 혁신적일까?

특징	설명
병렬 처리 가능	전체 문장을 동시에 처리할 수 있어 학습 속도가 빠름
장기 의존성 해결	멀리 떨어진 단어들 간의 관계도 잘 이해함
Self-Attention	각 단어가 문장 내 다른 단어들과 얼마나 관련 있는지 스스로 판단함
확장성	GPT, BERT, T5 등 다양한 모델로 응용 가능

✅ Self-Attention이란?

Transformer의 핵심 기술은 바로 Self-Attention 메커니즘입니다. 쉽게 말하면, 한 단어가 다른 단어들과 어떤 관련이 있는지를 스스로 계산하는 거예요.

예를 들어 “그는 사과를 먹었다”라는 문장에서 ‘그’가 누구인지, ‘먹었다’와 ‘사과’가 어떻게 연결되는지를 AI가 스스로 파악할 수 있게 만들어주는 것이 바로 이 구조입니다.

✅ 대표적인 Transformer 기반 모델

• BERT: 문장을 양방향으로 이해 (검색, 분류 등)
• GPT: 문장을 순서대로 생성 (글쓰기, 대화 등)
• T5: 입력을 텍스트로 바꿔서 처리 (요약, 번역, 질의응답 등)
• ChatGPT: GPT에 대화 기능을 강화한 상용 서비스

✅ 쉽게 이해하는 비유

Transformer를 한 번에 문서 전체를 스캔하며 요점을 파악하는 사람에 비유할 수 있어요.

• RNN/LSTM은 줄을 따라 한 줄씩 읽는 방식
• Transformer는 문서 전체를 동시에 보고, 중요한 부분을 찾아냄

✅ Transformer가 사용되는 분야

• 자연어 처리 (질의응답, 요약, 번역)
• AI 챗봇 (ChatGPT 등)
• 코드 생성 및 자동 완성
• 의료 데이터 분석
• 음성 → 텍스트 변환

✅ 요약

• Transformer는 기존 순차 모델의 한계를 극복한 혁신적인 AI 구조
• Self-Attention을 통해 단어 간 관계를 정교하게 파악
• GPT, BERT 등 유명 모델들의 기반
• 속도, 성능, 확장성 모두 우수함
• AI 챗봇, 번역, 요약, 생성형 AI 등 다양한 분야에 활용됨