00007. [AI 쉽게 이해하기 시리즈] RNN과 트랜스포머의 차이, 진짜 쉽게 설명해드립니다!

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안녕하세요! 오늘은 인공지능의 핵심 모델 중 두 가지인 RNN과 트랜스포머의 차이를 누구나 쉽게! 직관적으로! 이해할 수 있게 설명해보려 합니다. 딱 이 포스팅 하나만 보면 개념이 정리될 거예요.

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1. 배경: 왜 이 두 모델이 중요한가요?

자연어 처리(NLP), 음성 인식, 번역 등 시간이나 순서가 중요한 문제에 AI를 적용할 때 이 두 모델이 자주 등장합니다.

• RNN은 오래된 방식이지만 여전히 개념 이해에 매우 중요합니다.
• 트랜스포머는 현재 대부분의 AI 언어모델(GPT 포함)에 쓰이는 최신 기술이에요.

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2. 핵심 아이디어 요약

모델핵심 아이디어한 줄 요약

RNN	과거에서 현재로 데이터를 전달	"순서대로 생각하는 AI"
트랜스포머	모든 단어를 동시에 보고 관계를 파악	"전체를 한눈에 보는 AI"

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3. RNN (Recurrent Neural Network) 쉽게 이해하기

✨ 상황 예시: 누군가가 말을 할 때, 단어 하나씩 들으면서 문장을 이해하는 방식이에요.

• 입력이 순차적으로 들어와요. (ex. "나는", "오늘", "학교에", "간다")
• 이전 단어를 기억하면서 다음 단어를 처리합니다.
• 마치 이야기 듣듯이 한 단어씩 따라가는 느낌이에요.

⚠️ 문제점

• 앞쪽 단어의 영향을 뒤쪽으로 전달하는 데 한계가 있음 (장기기억 어려움)
• 계산이 느리고 병렬처리가 어려움

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4. 트랜스포머 (Transformer) 쉽게 이해하기

✨ 상황 예시: 문장을 처음부터 끝까지 한 번에 보고, 단어들 간의 관계를 분석하는 방식이에요.

• 모든 단어를 동시에 입력받습니다.
• 단어들끼리 얼마나 관련 있는지를 수치(Attention)로 계산해요.
• "나는"과 "간다"가 관련 있고, "오늘"과 "학교에"도 연결됨을 스스로 파악합니다.

🌟 장점

• 문장의 앞뒤 관계를 동시에 고려 가능
• 병렬처리 가능 → 빠르고 정확함
• 길고 복잡한 문장도 잘 이해함

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5. 한 컷 요약 이미지 (직관적 비교)

[RNN 방식]             [트랜스포머 방식]
나는 → 오늘 → 학교에 → 간다      나는, 오늘, 학교에, 간다 → (모두 연결)
(단어 순서대로 처리)         (전체 관계 동시 파악)

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6. 그래서 어떤 걸 써야 하나요?

• 요즘은 거의 트랜스포머가 대세입니다. GPT, BERT, ChatGPT 등 대부분 트랜스포머 기반이에요.
• 하지만 RNN의 순차적 처리 방식은 여전히 이해하고 있어야 하는 중요한 개념입니다.

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7. 마무리

RNN과 트랜스포머는 각각의 관점에서 문장을 이해하는 방법이 달라요.

• RNN: "앞에서부터 차근차근 이해하는 스타일"
• 트랜스포머: "전체 그림을 한 번에 보고 관계를 파악하는 스타일"

AI를 공부하면서 이 두 모델의 차이를 직관적으로 이해하면, 다양한 논문이나 모델을 볼 때 훨씬 수월하게 느껴질 거예요.

다음 포스팅에서는 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘에 대해 더 쉽게 설명드릴게요!

읽어주셔서 감사합니다 :)