[딥러닝] 트랜스포머
트랜스포머의 기본 구조
트랜스포머의 등장 배경
트랜스포머는 2017년 "Attention is All You Need"라는 논문에서 처음 소개되었다. 이전 모델들은 주로 순환 신경망(RNN)이나 그 변형인 LSTM, GRU를 사용하여 시퀀스 데이터를 처리했다. 이러한 모델들은 시퀀스의 길이가 길어질수록 정보를 장기간 기억하는 데 한계가 있었고, 계산 속도도 느렸다. 트랜스포머는 이러한 한계를 극복하고자 등장했으며, 병렬 처리가 가능한 '어텐션 메커니즘'을 핵심으로 하여 훨씬 더 효율적인 결과를 가져왔다.
트랜스포머의 중요성과 역할
트랜스포머는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔고, 기계 번역, 텍스트 요약, 질문 응답 등 다양한 태스크에서 탁월한 성능을 보여주었다. 또한, 이후 등장한 GPT, BERT 등의 성공적인 언어 모델들의 기반이 되었다. 트랜스포머의 등장은 딥러닝 모델의 설계 방식에 대한 패러다임을 바꾸었으며, 이는 자연어 처리뿐만 아니라 컴퓨터 비전과 같은 다른 분야에도 영향을 미쳤다.
인코더와 디코더의 구조
트랜스포머 모델은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 인코더는 입력 시퀀스를 고차원적인 정보로 변환시키고, 디코더는 이 정보를 바탕으로 출력 시퀀스를 생성한다. 각 단계에서는 멀티 헤드 셀프 어텐션과 포지션 와이즈 피드포워드 신경망, 레지듀얼 커넥션과 레이어 정규화가 사용된다.
입력과 출력의 처리
입력 데이터는 토큰화 과정을 거친 뒤, 포지셔널 인코딩을 통해 시퀀스 내 위치 정보를 포함하는 단계를 거친다. 디코더에서는 이전 단계의 출력을 입력으로 받아, 최종적으로 다음 단어를 예측한다.
핵심 구성 요소 소개
인코더 구조
- 셀프 어텐션 메커니즘: 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관계를 학습하여, 해당 단어에 대한 문맥을 파악한다.
- 포지션 와이즈 피드포워드 신경망: 각 위치의 단어에 동일하게 적용되며, 단어의 표현을 변환한다.
- 레지듀얼 커넥션과 레이어 정규화: 각 블록의 입력과 출력을 더한 뒤, 레이어 정규화를 통해 학습을 보다 안정적으로 한다.
디코더 구조
- 인코더-디코더 어텐션: 디코더에서 생성된 시퀀스가 인코더의 출력과 어떻게 연관되는지를 학습한다.
- 셀프 어텐션의 역할과 구현: 디코더 내에서도 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 이전에 생성된 모든 단어들 간의 관계를 학습한다.
- 마스킹과 예측 작업: 미래의 단어를 봐버리지 않도록 마스킹을 적용하여, 각 단계에서는 오직 그 단계까지의 단어들만을 바라볼 수 있게 한다.
예시 코드 (인코더 구현)
PyTorch를 이용하여 트랜스포머의 인코더 부분의 기본 구조를 간략하게 구현한 예시 코드입니다.
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, emb_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.emb_size = emb_size
self.heads = heads
self.head_dim = emb_size // heads
assert (
self.head_dim * heads == emb_size
), "Embedding size needs to be divisible by heads"
self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, emb_size)
def forward(self, values, keys, queries, mask):
# Split the embedding into 'heads' pieces
N = queries.shape[0]
value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], queries.shape[1]
# Split the embedding into self.heads pieces
values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
queries = queries.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
values = self.values(values)
keys = self.keys(keys)
queries = self.queries(queries)
# Attention Mechanism
energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
if mask is not None:
energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
attention = torch.softmax(energy / (self.emb_size ** (1 / 2)), dim=3)
out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(
N, query_len, self.heads * self.head_dim
)
out = self.fc_out(out)
return out
이 코드는 멀티 헤드 셀프 어텐션 부분을 나타내며, 실제 모델에서는 이외에도 포지션 와이즈 피드포워드 네트워크, 레지듀얼 커넥션 및 레이어 정규화 등이 추가로 구현되어야 합니다. 이 예시를 통해, 트랜스포머의 인코더 부분에서 중요한 역할을 하는 셀프 어텐션 메커니즘의 기본적인 이해를 돕고자 합니다.
셀프 어텐션(Self-Attention)의 정의와 중요성
셀프 어텐션(Self-Attention), 또는 인트라 어텐션(Intra-Attention)은 하나의 시퀀스 안에서 각 요소가 시퀀스 내의 다른 요소와 얼마나 관련이 있는지를 계산하는 메커니즘입니다. 이는 주어진 시퀀스의 다양한 위치에 대해 주어진 위치의 요소가 얼마나 주목해야 하는지를 결정합니다. 따라서, 각 요소는 전체 시퀀스를 기반으로 자신의 표현을 강화할 수 있습니다.
셀프 어텐션의 중요성은 다음과 같은 두 가지 주요 특징에 있습니다:
-
시퀀스 내의 긴 거리 의존성 학습: 트랜스포머와 같은 모델에서 셀프 어텐션은 모델이 시퀀스 내의 장거리 의존성을 효과적으로 포착할 수 있게 해 줍니다. 이는 RNN이나 CNN에서 복잡한 연산 없이는 다루기 어려운 부분입니다.
-
병렬 처리 용이: 각 요소의 어텐션 스코어를 동시에 계산할 수 있으므로, 셀프 어텐션은 특히 긴 시퀀스를 다룰 때 병렬 처리에 효율적입니다. 이는 트랜스포머 모델이 RNN에 비해 뛰어난 처리 속도를 가지는 이유 중 하나입니다.
어텐션 스코어 계산 방법
셀프 어텐션에서는 주로 쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value)라는 세 가지 요소를 활용합니다. 어텐션 스코어를 계산하는 과정은 다음과 같습니다:
-
각 입력 요소에 대해 쿼리, 키, 밸류를 계산합니다. 이는 주로 입력 벡터에 세 개의 학습 가능한 가중치 행렬을 곱함으로써 이루어집니다.
-
각 쿼리 벡터에 대해 모든 키 벡터와의 점곱(dot product)을 계산하여 어텐션 스코어를 구합니다.
-
얻어진 스코어를 소프트맥스(Softmax) 함수를 통과시켜 정규화합니다. 이렇게 하면 각 스코어의 합이 1이 됩니다.
-
이 정규화된 스코어들을 각각의 밸류 벡터와 곱한 후, 모두 더해 최종 출력 값을 얻습니다.
쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value)의 역할
- 쿼리(Query): 현재 요소가 다른 요소와 비교하기 위한 벡터입니다. 쿼리는 다른 모든 키와 비교되어 얼마나 각 요소를 주목해야 하는지 결정합니다.
- 키(Key): 비교 대상이 되는 요소의 벡터입니다. 쿼리와 키의 점곱은 어텐션의 가중치(중요도)를 결정하는 데 사용됩니다.
- 밸류(Value): 실제로 전달하고 싶은 정보를 담고 있는 벡터입니다. 밸류는 각각의 가중치에 따라 가중 평균되어, 최종적으로 개선된 시퀀스 표현을 생성합니다.
PyTorch 코드 예제
아래는 PyTorch를 사용하여 간단한 셀프 어텐션 메커니즘을 구현하는 예제 코드입니다.
import torch
import torch.nn.functional as F
class SelfAttention(torch.nn.Module):
def __init__(self, embed_size):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.queries = torch.nn.Linear(embed_size, embed_size)
self.keys = torch.nn.Linear(embed_size, embed_size)
self.values = torch.nn.Linear(embed_size, embed_size)
def forward(self, x):
# x: (batch_size, seq_length, embed_size)
Q = self.queries(x)
K = self.keys(x)
V = self.values(x)
# 어텐션 스코어 계산
attention_weights = torch.matmul(Q, K.permute(0, 2, 1)) / self.embed_size ** 0.5
# 소프트맥스를 통한 스코어 정규화
attention = F.softmax(attention_weights, dim=-1)
# 밸류와 어텐션 가중치를 결합
out = torch.matmul(attention, V)
return out
이 코드는 주어진 입력 x
에 대해 셀프 어텐션 메커니즘을 적용하여, 입력 시퀀스의 각 요소가 시퀀스 내의 모든 요소와의 관계를 반영한 새로운 표현을 생성합니다. embed_size
는 입력 벡터의 차원수를 나타냅니다.
포지셔널 인코딩(Positional Encoding)
시퀀스 내 위치 정보의 중요성
트랜스포머 아키텍처는 데이터의 순서나 위치 정보를 직접 모델링하지 않습니다. 이러한 아키텍처는 입력 데이터의 시퀀스 형태를 처리할 때 각 요소 간의 순서 정보를 기본적으로 인식하지 못합니다. 이는 영어 문장과 같이 단어의 순서가 의미를 결정하는 경우 문제가 될 수 있습니다. 따라서, 트랜스포머는 시퀀스 내에서 각 단어의 위치를 명시적으로 모델에 제공하는 방식인 포지셔널 인코딩을 도입하여 이 문제를 해결합니다.
포지셔널 인코딩의 구현과 원리
포지셔널 인코딩은 각 단어의 위치 정보를 고유한 벡터로 변환하여, 해당 위치에 있는 단어의 임베딩 벡터에 더함으로써 위치 정보를 제공합니다. 이는 모델이 단어 간의 상대적 또는 절대적 위치 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
구체적으로, 포지셔널 인코딩 벡터는 각 위치 와 차원 에 대해 아래와 같이 계산됩니다:
- 짝수 인덱스(가 짝수일 때):
- 홀수 인덱스(가 홀수일 때):
여기서 은 임베딩 벡터의 차원 수입니다.
아래는 파이토치(PyTorch)를 사용한 포지셔널 인코딩의 예시 구현입니다:
import torch
import math
class PositionalEncoding(torch.nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.encoding = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float()
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model))
self.encoding[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
self.encoding[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
self.encoding = self.encoding.unsqueeze(0)
def forward(self, x):
return x + self.encoding[:, :x.size(1)].detach()
# 예시 사용:
d_model = 512 # 임베딩 벡터의 차원
max_len = 100 # 시퀀스의 최대 길이
pos_encoding = PositionalEncoding(d_model, max_len)
x = torch.zeros(1, max_len, d_model)
x = pos_encoding(x)
print(x)
포지셔널 인코딩과 포지셔널 임베딩의 차이
포지셔널 인코딩과 유사하게, 포지셔널 임베딩도 위치 정보를 제공하기 위해 사용됩니다. 차이점은 포지셔널 인코딩이 고정된 함수를 사용하여 위치 정보를 계산하는 반면, 포지셔널 임베딩은 위치 정보를 학습하는 학습 가능한 파라미터를 사용한다는 것입니다. 즉, 포지셔널 임베딩은 데이터로부터 위치 정보를 학습하여 최적화할 수 있도록 만듭니다. 이는 특정 태스크나 데이터셋에 대해 더 유연하게 위치 정보를 모델링할 수 있는 장점을 가집니다.
트랜스포머를 활용한 응용 모델
BERT: 양방향 인코더 표현(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT는 의미상 유용한 문맥적 표현을 생성하기 위해 양방향으로 트랜스포머 인코더를 사용합니다. 다음 문장 예측과 같은 학습 목표를 통해 대규모 텍스트 코퍼스에서 사전 학습됩니다. 그 후, 다양한 자연어 처리 작업에 대해 미세 조정될 수 있습니다. 예를 들어, 감정 분석, 질문 응답, 문장 분류 등에 사용할 수 있습니다.
Python(PyTorch) 예시:
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
# Tokenizer와 모델 초기화
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 입력 텍스트
input_text = "Here is some text to encode"
input_tokens = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
# BERT로 텍스트 인코딩
with torch.no_grad():
outputs = model(**input_tokens)
hidden_states = outputs.last_hidden_state
이 코드는 BERT의 기본 사용법을 보여주며, 입력된 텍스트를 인코딩하는 방법을 설명합니다.
GPT: 생성적 사전 학습(Generative Pretrained Transformer)
GPT는 트랜스포머를 사용하여 자연스러운 텍스트 생성을 목표로 하는 모델입니다. 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 후, 특정 작업에 대해 추가로 미세 조정될 수 있으며, 이는 챗봇 생성, 기사 작성 또는 코드 자동 완성과 같은 다양한 응용 프로그램을 가능하게 합니다.
Python(PyTorch) 예시:
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
import torch
# Tokenizer와 모델 초기화
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
# 입력 텍스트
input_text = "Here is some example text"
input_tokens = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
# GPT-2로 텍스트 인코딩
with torch.no_grad():
outputs = model(**input_tokens)
hidden_states = outputs.last_hidden_state
이 코드는 GPT-2로 텍스트를 인코딩하는 방법을 보여줍니다.
기타 트랜스포머 기반 모델들의 간략 소개
트랜스포머 아키텍처는 BERT와 GPT 외에도 여러 응용 프로그램에서 사용되고 있습니다.
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RoBERTa (Robustly optimized BERT approach)는 BERT의 학습 방법을 개선하여 더 큰 데이터셋과 더 긴 학습 시간을 사용합니다.
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DistilBERT는 BERT의 경량 버전으로, 기본 모델에 비해 크기가 작음에도 불구하고 유사한 성능을 냅니다. 리소스 제한 환경에서 유용합니다.
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XLNet은 BERT의 한계를 극복하기 위해 제안된 모델로, 순열 언어 모델링을 통해 더 효과적인 문맥 표현을 학습합니다.
이렇게 다양한 트랜스포머 기반 모델들은 각각의 고유한 특성과 장점을 제공합니다. 이를 통해 NLP 분야에 있어 트랜스포머 아키텍처의 강력함과 다양성이 입증되고 있습니다.
트랜스포머의 한계와 미래
트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP)를 비롯해 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있지만, 여러 한계점들도 존재합니다. 이러한 한계점들을 인식하고 극복하려는 연구들이 트랜스포머의 발전 동향을 이끌고 있으며, 이는 트랜스포머가 앞으로 딥러닝 연구의 중심에서 어떻게 더 발전할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
현재의 한계점들
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계산 비용: 트랜스포머 모델의 가장 큰 한계 중 하나는 큰 모델 사이즈와 긴 입력 시퀀스에 대한 계산 비용이 매우 높다는 것입니다. 셀프 어텐션이 입력의 모든 부분 간의 관계를 계산하기 때문에, 시퀀스 길이에 따라 계산 복잡도와 메모리 사용이 증가합니다.
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장기 의존성 문제: 비록 트랜스포머가 RNN과 비교해서 장기 의존성을 다루는 데 훨씬 뛰어난 성능을 보이지만, 아주 긴 문서나 시퀀스 처리시에는 관련 정보를 효과적으로 캡처하는 데 제한이 있을 수 있습니다.
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일반화와 적응 능력: 대규모 데이터셋에 훈련된 트랜스포머 모델은 뛰어난 성능을 보이지만, 그럼에도 불구하고 새로운 데이터셋이나 도메인에 대한 적응성과 일반화 능력에 관한 한계가 있습니다.
트랜스포머 발전의 동향
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효율적인 아키텍처: 계산 비용과 메모리 사용을 줄이기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 스파스 어텐션 메커니즘이나 긴 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있는 아키텍처가 개발되고 있습니다.
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전이 학습과 파인 튜닝: 대규모 데이터셋에 사전 훈련된 트랜스포머 모델을 작은 데이터셋에 파인 튜닝하여 새로운 작업에 적용하는 연구가 진행되고 있습니다. 이를 통해 모델의 일반화와 적응 능력을 향상시킬 수 있습니다.
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모델의 해석 가능성: 트랜스포머 모델의 결정 과정을 해석하고 이해하는 것은 여전히 도전적인 과제입니다. 모델의 해석 가능성을 높이는 연구는 모델의 신뢰성을 높이고, 향후 응용 분야를 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.
여는 글에서 어떻게 트랜스포머가 미래 딥러닝 연구를 이끌고 있는지의 논의
트랜스포머는 그 한계에도 불구하고 딥러닝 분야에서 혁신적인 발전을 견인하고 있습니다. 계속해서 발전해 나가는 아키텍처의 효율성, 더 나은 일반화 및 적응성, 그리고 모델의 해석 가능성에 대한 연구는 트랜스포머를 더욱 강력하고 다재다능하게 만들 것입니다. 앞으로의 연구는 이러한 한계를 극복하고, 트랜스포머 기반 모델이 딥러닝 분야의 많은 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있는 방법을 모색할 것입니다. 따라서, 트랜스포머는 지금이나 미래나 딥러닝 연구의 중심에서 중요한 위치를 차지할 것으로 예상됩니다.