00009. [AI 쉽게 이해하기 시리즈] 트랜스포머 구조 완전 정복! (그림으로 이해하는 AI)

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안녕하세요! 😊 이번 포스팅에서는 드디어 트랜스포머(Transformer)의 전체 구조를 쉽고 직관적으로 설명해보겠습니다. GPT, BERT 등 유명한 AI 모델들이 다 이 구조를 기반으로 만들어졌답니다!

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1. 트랜스포머는 왜 특별할까?

기존 RNN 계열은 순차적으로 처리해서 느리고, 정보가 앞쪽으로만 흐르다 보니 긴 문장을 잘 못 이해했어요.

하지만 트랜스포머는 전체 문장을 동시에 보고, **단어들 간의 관계(어텐션)**를 빠르게 파악해서 압도적인 성능을 보여줍니다.

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2. 전체 구조 한눈에 보기

[입력 문장]
   ↓ (입력 임베딩)
[Position Encoding 추가]
   ↓
[Encoder 블록] × N번 반복
   ↓
[중간 표현] (문장 의미 벡터)
   ↓
[Decoder 블록] × N번 반복
   ↓
[출력 문장 생성]

✨ Encoder = 입력 문장을 이해하는 파트
✨ Decoder = 새로운 문장을 만들어내는 파트 (번역, 요약 등)

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3. Encoder와 Decoder는 뭐가 들어있나요?

✅ Encoder 블록 구성

1. Self-Attention: 문장 안에서 단어들끼리 서로 관련성 계산
2. Feed Forward Network (FFN): 정보를 더 복잡하게 가공
3. 잔차 연결 + Layer Normalization: 안정성과 학습 성능 향상

✅ Decoder 블록 구성

1. Masked Self-Attention: 아직 안 본 단어는 가려두고 예측
2. Encoder-Decoder Attention: 입력 문장과 연결 (번역할 때 중요!)
3. FFN + 잔차 + 정규화: 위와 동일

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4. 핵심 기술 요약 (그림 포함)

[입력 문장] → [Position Embedding] → [Encoder (Self-Attention + FFN)] × N
                                      ↓
                                  [중간 표현]
                                      ↓
          [Decoder (Masked Self-Attention + Encoder-Attention + FFN)] × N
                                      ↓
                                [출력 문장]

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5. 용어가 헷갈릴 때 이렇게 기억하세요!

용어쉽게 말하면

Self-Attention	"이 문장에서 어떤 단어가 중요한지 스스로 판단"
Encoder	"입력 문장을 똑똑하게 이해하는 뇌"
Decoder	"새로운 문장을 똑똑하게 만들어내는 입"
Masked Attention	"미래 단어는 몰라야 하니까 가리자!"

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6. 실제 적용 예시

• 번역: 영어 문장을 한글로 바꾸기 (ex. "I love you" → "사랑해")
• 요약: 긴 문장을 핵심만 추출
• 질의응답: 질문에 대한 답 생성

트랜스포머는 거의 모든 언어 관련 AI 모델의 기반이에요!

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7. 마무리 정리

• 트랜스포머는 Encoder + Decoder 구조로 되어 있음
• 핵심은 Self-Attention과 병렬 처리 가능성
• 기존 RNN보다 훨씬 빠르고 정확함

이제 트랜스포머 구조의 큰 그림을 알게 되셨죠? 🤗

다음 시리즈에서는 트랜스포머가 어떻게 **단어의 위치 정보를 기억하는지 (포지션 인코딩)**에 대해 다뤄볼게요!

궁금한 점 있으면 댓글로 언제든지 남겨주세요~ 감사합니다!