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트랜스포머는 어떻게 동작하나요?

이번 단원에서는 트랜스포머(Transformer) 모델의 대략적인 구조를 알아보겠습니다.

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트랜스포머 역사 훑어보기

아래에 트랜스포머 모델의 (짧은) 역사 중 주요한 지점을 나타냈습니다:

Transformer architecture는 2017년 6월에 처음 소개되었습니다. 처음 연구 목적은 번역 작업 수행이었습니다. 이후로 다음과 같이 줄줄이 막강한 모델들이 세상에 등장했습니다:

- 2018년 6월: GPT, 최초로 사전 학습된 트랜스포머 모델로 다양한 NLP 작업에 미세 조정(fine-tune)되도록 사용되었으며 SOTA(state-of-the-art) 성능 달성

- 2018년 10월: BERT, 또 다른 거대 사전 학습 언어 모델로, 더 좋은 문장 요약을 위해 설계 (이번 단원과 다음 단원에서 더 자세히 알아봐요!)

- 2019년 2월: GPT-2, 더 좋은 성능(그리고 더 큰) 버전의 GPT로, 윤리적 문제로 인해 즉시 공개되지 못하였음

- 2019년 10월: DistilBERT, BERT의 60% 빠른 속도에 메모리 측면에서 40% 가볍지만 BERT 성능의 97%를 재현하는 경량화 버전의 BERT

- 2019년 10월: BART 와 T5, 동일한 구조의 (처음으로) 원본 트랜스포머 모델의 구조를 그대로 따른 두 거대 사전학습 언어 모델

- 2020년 5월, GPT-3, 미세 조정 없이도 (zero-shot learning이라 부름) 다양한 작업을 훌륭하게 수행하는 GPT-2의 더 큰 버전

위 리스트는 단순히 여러 종류의 트랜스포머 모델들 중 몇몇을 강조하기 위한 목록입니다. 넓은 관점에서 트랜스포머 모델은 아래와 같이 세 개의 카테고리로 묶을 수 있습니다:

- GPT-계열 (Auto-regressive 트랜스포머 모델로도 불림)
- BERT-계열 (Auto-encoding 트랜스포머 모델로도 불림)
- BART/T5-계열 (Sequence-to-sequence 트랜스포머 모델로도 불림)

추후에 각 계열들에 대해 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

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트랜스포머는 언어 모델입니다

위에 언급한 모델(GPT, BERT, BART, T5 등)들은 언어 모델(language model)로서 학습 되었습니다. 다르게 말하면 이 모델들은 스스로 지도하는 방식으로 수많은 텍스트에 대해 학습된 모델들입니다. 이러한 자가 지도 학습(self-supervised learning)은 학습의 목적이 모델 입력으로부터 자동으로 계산되는 방식을 말합니다. 결국 사람이 데이터에 레이블을 달지 않아도 학습이 가능한 것입니다!

이러한 종류의 모델은 학습한 언어에 대해 통계 기반의 방식으로 이해를 하지만, 이는 몇몇 실생활 문제에 적합하지 않습니다. 그렇기 때문에 사전 학습된 모델은 전이 학습(transfer learning)이라 불리는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 맞춰 지도적(supervised)인 방법, 즉 사람이 레이블을 추가한 데이터를 사용하는 방법으로 미세 조정(fine-tune)이 이루어지는 단계를 거칩니다.

하나의 예시로 문장 내에서 이전 n개의 단어를 읽고 다음에 올 단어를 예측하는 문제를 들 수 있습니다. 이를 과거와 현재의 입력 정보를 이용하는 방식(미래에 올 입력 정보는 이용하지 않습니다)이기 때문에 인과적 언어 모델링(causal language modeling)이라고 부릅니다.

다른 예시로 마스크 언어 모델링(masked language modeling)을 들 수 있습니다. 여기서 모델은 문장 내에 마스킹 된 단어를 예측합니다.

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트랜스포머는 거대 모델입니다

(DistilBERT와 같은 몇몇 예외를 제외하고) 모델의 성능을 향상시키는 일반적인 전략은 사전 학습에 사용하는 “모델과 데이터의 크기를 늘리기” 입니다.

불행히도 아주 아주 큰 모델의 경우, 학습을 위해 어마무시한 양의 데이터를 필요로 하여 시간과 컴퓨팅 리소스 관점에서 비용이 매우 많이 듭니다. 아래 그래프에서 볼 수 있듯이 이는 환경 오염 문제로 이어지기도 합니다.

위 비디오는 사전 학습 과정이 환경에 끼치는 부정적 영향을 꾸준히 줄이기 위해 노력하는 한 팀의 (초거대) 언어 모델 프로젝트를 소개합니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위한 수많은 시도에는 아직 많은 여정이 남아 있습니다.

매번 리서치 팀, 학생 기관, 기업 등등이 밑바닥부터 모델을 학습시킨다고 생각해보세요. 이는 결국 정말 어마어마한 양의 글로벌 비용으로 이어질 것입니다!

이제 왜 언어 모델을 공유하는 것이 중요한지 아시겠나요? 학습 가중치를 공유하고, 이미 학습시킨 가중치에 이를 차곡차곡 쌓아 올리는 방식으로 커뮤니티의 컴퓨팅 비용과 탄소 발자국을 줄일 수 있기 때문입니다.

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전이 학습(Transfer Learning)

사전 학습(Pretraining)시에는 모델을 밑바닥부터 학습시키게 됩니다. 모델 가중치를 랜덤하게 초기화하고 사전 지식 없이 학습을 시작합니다.

이러한 사전 학습 과정은 엄청난 양의 데이터로 이루어지기 때문에 방대한 양의 코퍼스 데이터와 수 주 씩 걸리는 학습 시간을 필요로 하기도 합니다.

반면에 미세 조정(Fine-tuning)이란 모델이 모두 사전 학습을 마친 이후에 하는 학습을 의미합니다. 미세 조정을 하기 위해서 우선 사전 학습된 언어 모델을 가져오고, 여러분이 할 작업에 특화된 데이터셋을 이용해 추가 학습을 수행합니다. 잠깐만요, 그냥 한번에 최종 태스크에 맞춰 학습시키면 안될까요? 이렇게 하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다:

- 사전 학습된 모델은 이미 미세 조정 데이터셋과 유사한 데이터셋으로 학습이 이루어진 상태입니다. 결국 모델이 사전 학습시에 얻은 지식(이를테면, NLP 문제에서 사전 학습된 모델이 얻게 되는 언어의 통계적 이해)을 십분 활용해 미세 조정에 활용할 수 있게 됩니다.
- 사전 학습된 모델은 이미 방대한 데이터로 학습되었기 떄문에 미세 조정에서는 원하는 성능을 얻기까지 적은 양의 데이터만 필요로 하게 됩니다.
- 위와 같은 이유로, 원하는 성능을 얻기까지 적은 시간과 리소스만 필요하게 됩니다.

예시로, 영어로 사전 학습된 모델을 활용해 arXiv 코퍼스로 미세 조정하여 과학/연구 기반 모델을 만들 수 있습니다. 이 때 미세 조정에는 적은 양의 데이터만 필요할 것입니다. 여기서 사전 학습 과정에서 얻은 지식이 “전이”되었다고 하여 전이 학습(transfer learning)이라 부릅니다.

모델의 미세 조정은 이렇게 시간, 데이터, 경제, 그리고 환경 비용 측면에서 훨씬 저렴합니다. 뿐만 아니라 전체 사전 학습 과정보다 제약이 적기 때문에 다양한 방식의 미세 조정을 쉽고 빠르게 반복할 수 있습니다.

이렇듯 엄청나게 많은 데이터를 확보하지 않은 이상 미세 조정 방식이 밑바닥부터 학습시키는 방식보다 더 좋은 결과를 낼 수 있습니다. 따라서 항상 여러분의 지금 작업 내용과 최대한 비슷한 사전 학습 모델을 불러와 미세 조정하세요!

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일반적인 구조

이번 섹션에서는 전반적인 트랜스포머 모델의 구조에 대해 알아보겠습니다. 설령 몇몇 개념을 이해하지 못하게 되더라도 걱정하지 마세요. 추후에 각 구성 요소를 자세하게 다루는 섹션이 있으니까요.

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구조 소개

모델은 기본적으로 두 개의 블럭으로 이루어져 있습니다:

- 인코더 (왼쪽): 인코더는 입력을 받아 입력(혹은 입력의 특징)을 구축합니다. 이는 인코더 모델이 입력을 이해하는 데에 최적화되어 있음을 의미합니다.
- 디코더 (오른쪽): 디코더는 인코더의 (특징) 표현과 또 다른 입력을 활용해 타겟 시퀀스를 생성합니다. 이는 디코더 모델이 출력을 생성하는 데에 최적화되어 있음을 의미합니다.

트랜스포머 모델의 각 파트는 태스크에 따라 다음과 같이 개별적으로 쓰일 수도 있습니다:

- 인코더 모델(Encoder-only models): 문장 분류, 개체명 인식과 같이 입력에 대한 높은 이해를 요구하는 작업에 특화
- 디코더 모델(Decoder-only models): 텍스트 생성과 같이 생성 관련 작업에 특화
- 인코더-디코더(Encoder-decoder) 모델 또는 시퀀스-투-시퀀스 (Sequence-to-sequence) 모델: 번역, 요약과 같이 입력을 필요로 하는 생성 관련 작업에 특화

다음 단원들에서 각각의 구조에 대해 더 깊게 살펴보도록 하겠습니다.

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어텐션 레이어(Attention layers)

트랜스포머 모델의 중요한 특징은 어텐션 레이어(attention layers)라 불리는 특수한 레이어로 구성되었다는 점입니다. 사실, 트랜스포머 구조를 처음 소개한 논문 제목마저 “Attention Is All You Need”입니다! 어텐션 레이어의 디테일에 대해서는 추후 강의에서 자세히 다루겠지만, 우선은 이 레이어가 단어의 표현을 다룰 때 입력으로 넣어준 문장의 특정 단어에 어텐션(주의)을 기울이고 특정 단어는 무시하도록 알려준다는 사실을 기억하셔야 합니다.

이러한 상황을 설명하기 위해 영어 텍스트를 프랑스어로 번역하는 작업을 생각해 보겠습니다. “You like this course”라는 입력이 주어지면 번역 모델은 “like”라는 단어를 알맞게 번역하기 위해 인접한 단어 “You”에도 주의를 기울입니다. 이는 프랑스어의 동사 “like”가 문맥에 따라 다른 의미로 해석되기 때문입니다. 그러나 문장의 나머지 단어들은 이 단어를 번역하는 데에 크게 유용하지 않습니다. 같은 맥락에서 “this”를 번역할 때, 이 단어는 연결 명사가 남성형이거나 여성형이냐에 따라 다르게 해석될 수 있기 때문에 모델은 “course”라는 단어에 주의를 기울입니다. 여기서도 문장의 나머지 다른 단어들은 “this”의 의미를 해석하는 데에 크게 중요하지 않습니다. 더 복잡한 문법의 문장에서 모델은 문장의 각 단어를 적절히 번역하기 위해 더 멀리 떨어진 단어들에 대해서도 주의를 기울여야 합니다.

이와 동일한 개념이 자연어의 모든 문제에 적용됩니다. 단어는 그 자체로도 의미를 갖지만 문맥상 앞뒤의 다른 단어정보를 알게 되면 의미가 달라지기도 하죠.

지금까지 어텐션 레이어가 무엇인지 알아보았으니 트랜스포머 구조에 대해 살펴보겠습니다.

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원본 구조

트랜스포머 구조는 처음에 번역을 위해 만들어졌습니다. 학습시에 인코더는 특정 언어의 입력 문장을 받고, 동시에 디코더는 타겟 언어로된 동일한 의미의 문장을 받습니다. 인코더에서 어텐션 레이어는 문장 내의 모든 단어를 활요할 수 있습니다(방금 보았듯이 주어진 단어의 번역은 문장의 전후를 살펴보아야 하니까요). 반면, 디코더는 순차적으로 작동하기 때문에 문장 내에서 이미 번역이 이루어진 부분에만 주의를 기울일 수 밖에 없습니다. 이로 인해 현재 생성(번역)되고 있는 단어의 앞에 단어들만 이용할 수 있죠. 예시로, 번역된 타겟의 처음 세 단어를 예측해 놨을 때, 이 결과를 디코더로 넘기면 디코더는 인코더로부터 받은 모든 입력 정보를 함께 이용해 네 번째 올 단어를 예측하는 것입니다.

모델이 타겟 문장에 대한 액세스(access)가 있는 상황에서, 훈련 속도를 높이기 위해 디코더는 전체 타겟을 제공하지만 뒤에 올 단어들을 사용할 수 없습니다. (모델이 두 번째 올 단어를 예측하기 위해 두 번째 위치 단어를 접근할 수 있다면 예측이 의미없어지겠죠?) 예를 들어, 네 번째 단어를 예측할 때 어텐션 레이어는 1~3 번째 단어에만 액세스하도록 합니다.

원래 처음 트랜스포머의 구조는 아래와 같이 왼쪽에는 인코더, 오른쪽에는 디코더가 있는 형태를 지닙니다:

디코더 블럭의 첫 번째 어텐션 레이어는 모든 이전의 디코더 입력에 대해 주의를 기울이지만, 두 번째 어텐션 레이어는 인코더의 출력만 사용하는 점을 주목하세요. 이로써 디코더는 전체 입력 문장에 액세스하여 현재 올 단어를 잘 예측하게 되는 것입니다. 이는 서로 다른 언어는 서로 다른 어순을 갖거나 문장의 뒷부분에 등장하는 문맥이 주어진 단어의 가장 적합한 번역을 결정할 수 있기 때문에 매우 유용합니다.

어텐션 마스크(attention mask)는 또한 모델이 몇몇 특수 단어들에 어텐션을 주는 것을 막는 데에 사용됩니다. 그 예로, 여러 다른 길이의 문장들을 모아 배치를 구성할 때, 패딩이라고 불리는 특수한 단어를 넣어 문장들의 길이를 맞춰주는데 사용하는 경우 있습니다.

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구조(Architectures) vs. 체크포인트(Checkpoints)

트랜스포머 모델을 본격적으로 공부하기 앞서, 모델(models)과 함께 구조(architectures)와 체크포인트(checkpoints)라는 단어를 들으시게 될겁니다. 이 셋은 아래와 같이 조금 다른 의미를 갖고 있습니다:

- 구조(Architecture): 모델의 뼈대를 의미하는 용어로, 모델 내부의 각 레이어와 각 연산 작용들을 의미합니다.
- 체크포인트(Checkpoints): 주어진 구조(architecture)에 적용될 가중치들을 의미합니다.
- 모델(Model): 사실 모델은 “구조”나 “가중치”만큼 구체적이지 않은, 다소 뭉뚱그려 사용되는 용어입니다. 이 강의에서는 모호함을 피하기 위해 구조(architecture)와 체크포인트(checkpoint)를 구분해서 사용하도록 하겠습니다.

예를 들면, BERT는 구조에 해당하고, Google 팀이 최초 공개에서 내놓은 학습 가중치 셋인 `bert-base-cased`는 체크포인에 해당합니다. 그렇지만 “BERT 모델”, “`bert-base-cased` 모델” 등과 같이 구분하지 않고 사용하기도 합니다.

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