Transformer란?

1. Transformer란?

Transformer는
Self-Attention을 기본으로 해서 만들어진 딥러닝 모델 구조야.

기존 모델(RNN, CNN 등)이 가진 한계(순차적 처리, 느린 속도)를 깨고,
빠르고, 정확하게, 길고 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 만들어졌어.

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2. 쉽게 이해하는 비유: 팀프로젝트 총괄 시스템

🎯 비유: 팀 프로젝트에서 모두 동시에 의견 내기

• 예전 방식(RNN)은 팀원들이 차례차례 의견을 말해야 했어. (느림)
• Transformer는 모든 팀원이 동시에 서로 의견을 보고 조율해.
• 필요한 정보를 동시에 모으고 바로 결과를 만든다!

👉 모든 입력이 동시에 서로를 보고(Self-Attention) 협력하는 시스템이야.

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3. Transformer 기본 구조

Transformer는 크게 두 부분으로 되어 있어.

구성역할

Encoder	입력 데이터를 이해하는 부분
Decoder	이해한 정보를 가지고 정답을 만드는 부분

각각 안에는 이런 블록이 반복돼

• Multi-Head Self-Attention: 다양한 관점으로 정보를 비교
• Feed Forward Network: 비교한 결과를 더 깊게 처리
• Residual Connection + Layer Normalization: 안정적으로 학습되게 도와줌

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4. Transformer의 핵심 기술

기술명설명

Self-Attention	입력 전체를 서로 비교해 중요한 부분을 찾는다
Multi-Head Attention	여러 개의 Self-Attention을 동시에 돌려 다양한 관점을 본다
Positional Encoding	단어 순서를 알 수 있도록 위치 정보를 추가한다

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5. 왜 Transformer가 대단한가?

• 순차처리(RNN) 없이도 전체 문맥을 빠르게 이해할 수 있다.
• 병렬처리가 가능해서 학습 속도가 엄청 빨라졌다.
• 번역, 글쓰기, 요약, 이미지 생성 등 엄청 다양한 분야에 적용할 수 있다.

※ ChatGPT, BERT, GPT 시리즈 모두 Transformer 기반이다!

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6. 한 줄 요약

Transformer는 Self-Attention을 활용해 빠르고 똑똑하게 정보를 이해하는 혁신적인 딥러닝 모델 구조다!

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🔥 최종 요약

✅ Self-Attention은 입력 안에서 서로 비교해서 중요한 정보를 뽑는다.
✅ Transformer는 Self-Attention을 반복해서 빠르고 정확하게 데이터를 처리한다.
✅ ChatGPT, 번역기, 요약봇 등 최신 AI 모델은 대부분 Transformer 구조를 기반으로 한다.