Transformer는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 영향을 미친 인공 신경망 아키텍처입니다.  

 

기존의 RNN(Recurrent Neural Network)과 달리 순차적 데이터 처리 방식이 아닌, 입력 전체를 동시에 처리하는 병렬 구조를 가지고 있어 학습 속도와 성능이 훨씬 우수합니다. 핵심적인 요소는 "Attention" 메커니즘입니다.  

 

Attention은 문장 내 단어들 사이의 관계를 학습하여 중요한 정보에 더 큰 비중을 두어 분석합니다. 예를 들어, 문장에서 특정 단어가 다른 단어와 어떤 맥락에서 사용되었는지 파악하는 데 효과적입니다. 이렇게 Transformer는 자연어의 복잡한 구조를 효과적으로 이해하고 처리할 수 있어 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

 

최근에는 BERT, GPT-3와 같은 Transformer 기반 모델들이 개발되어 NLP 분야의 새로운 지평을 열고 있습니다.