변환기 (기계 학습)

변환기(變換機, transformer) 또는 트랜스포머는 주의집중(attention, 어텐션) 메커니즘을 활용하는 딥 러닝 모형이다. 본래 자연어 처리에 활용되었으나, 비전 변환기의 등장 이후 컴퓨터 비전에도 활용되고 있다. 변환기가 개발되어 순환 신경망(RNN)의 단점이 극복됨에 따라 자연어 처리 최고의 RNN 기법이었던 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)가 변환기에 의해 대체되는 추세이다. OpenAI에서 만든 GPT, GPT-2, GPT-3도 변환기를 사용한다.

변환기는 딥 러닝 모델이다. 이는 입력(재귀 출력 포함) 데이터의 각 부분의 중요도에 차별적으로 가중치를 부여하는 셀프어텐션(self-attention)의 채택으로 구별된다. 주로 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 사용된다.

순환 신경망(RNN)과 마찬가지로 변환기는 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업에 대한 애플리케이션을 사용하여 자연어와 같은 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었다. 그러나 RNN과 달리 변환기는 전체 입력을 한 번에 처리한다. 주의 메커니즘은 입력 시퀀스의 모든 위치에 대한 컨텍스트를 제공한다. 예를 들어 입력 데이터가 자연어 문장인 경우 변환기는 한 번에 한 단어씩 처리할 필요가 없다. 이는 RNN보다 더 많은 병렬화를 허용하므로 훈련 시간이 단축된다.

변환기는 구글 브레인 팀에서 2017년에 도입했으며 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 RNN 모델을 대체하면서 점점 더 NLP 문제에 대한 선택 모델이 되고 있다. RNN 모델에 비해 변환기는 병렬화에 더 적합하여 더 큰 데이터 세트에 대한 교육을 허용한다. 이로 인해 위키백과 코퍼스(Wikipedia Corpus) 및 커먼 크롤(Common Crawl)과 같은 대규모 언어 데이터 세트로 훈련된 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 최초형 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 사전 훈련된 시스템이 개발되었다. 특정 작업에 맞게 미세 조정된다.

참고 문헌 

 Hubert Ramsauer et al. (2020), "Hopfield Networks is All You Need" , preprint submitted for ICLR 2021. ; see also authors' blog 
– Discussion of the effect of a transformer layer as equivalent to a Hopfield update, bringing the input closer to one of the fixed points (representable patterns) of a continuous-valued Hopfield network
 Alexander Rush, The Annotated transformer , Harvard NLP group, 3 April 2018

각주 

인공신경망