누군가 "대규모 언어 모델"을 언급할 때마다 GPU의 윙윙거리는 소리가 들리는 것 같나요? 우주 수준의 윙윙거림에는 이유가 있습니다: 바로 트랜스포머 아키텍처입니다. 이 현상을 빅뱅의 순간으로 거슬러 올라가면, 지금은 전설이 된 2017년 Google Brain 및 Google Research 엔지니어 그룹의 논문이 있습니다: 주의력만 있으면 됩니다.

언뜻 들으면 마음챙김에 대한 가벼운 충고처럼 들리지만, 이 문구는 자연어 처리(NLP) 및 그 이상의 혁명을 예고하는 말이었습니다. 트랜스포머 모델은 단숨에 AI의 현주소를 뒤집어 놓았습니다. 더 이상 RNN, LSTM, 컨볼루션 기반 시퀀스 모델을 인치 단위로 발전시키지 않아도 됩니다. 대신 더 빠르게 학습하고, 더 크게 확장하며, 더 나은 결과를 달성하는 병렬화 가능한 주의 집중형 시스템을 갖추게 되었습니다.

1. 큰 아이디어: 모든 우박은 스스로 주의

트랜스포머가 등장하기 전에는 시퀀스 변환(언어 번역, 요약 등)의 표준으로 신중하게 설계된 게이팅 메커니즘을 갖춘 반복 신경망이나 장거리 종속성을 처리하기 위해 복잡한 스택을 갖춘 컨볼루션 신경망을 사용했습니다. 효과적일까요? 효과적일까요? 느린가요? 네. 특히 정말 방대한 데이터 세트를 분석해야 할 때는 더욱 그렇습니다.

간단히 말해, 자기 주의는 시퀀스의 모든 토큰(예: 단어 또는 하위 단어)이 다른 모든 토큰을 동시에 "보고", 데이터를 단계별로 크롤링하지 않고도 문맥 관계를 발견할 수 있는 메커니즘입니다. 이 접근 방식은 시퀀스를 대부분 순차적으로 처리해야 했던 RNN이나 LSTM과 같은 이전 모델과는 대조적입니다.

트랜스포머는 반복(그리고 그에 따른 오버헤드)을 제거하여 훨씬 더 많은 병렬화를 가능하게 합니다. 여러 대의 GPU를 문제에 투입하고, 대규모 데이터 세트로 훈련하고, 몇 주가 아닌 며칠 만에 결과를 확인할 수 있습니다.

**그림 1:** 멀티 헤드 주의 계층이 있는 인코더(왼쪽)와 디코더(오른쪽)를 보여주는 전체 트랜스포머 아키텍처. **출처:** Vaswani 외, "주의력만 있으면 된다"(2017). 공정 사용 조건에 따라 교육 목적으로 재현된 이미지입니다.

빠른 성능 참고: 오리지널 Transformer는 WMT 2014 영어-독일어 작업에서 28.4 BLEU를 기록했는데, 이는 기껏해야 25-26 BLEU에 그쳤던 CNN 기반 및 RNN 기반 모델과 같은 이전 신경망 기계 번역 아키텍처에 비해 확연히 뛰어넘는 점수입니다. 오늘날 개선된 Transformers(GPT-4 및 그 사촌)는 번역 이상의 작업을 처리하는 등 훨씬 더 발전했습니다.

2. 내부 살펴보기: 멀티 헤드 어텐션 및 위치 인코딩

멀티 헤드 주의

트랜스포머의 자기 주의력 안에는 멀티 헤드 주의력 모듈이라는 마법의 괴물이 있습니다. 이 모듈을 통해 네트워크는 다양한 유형의 관계를 동시에 학습할 수 있습니다. 데이터의 여러 부분을 동시에 비추기 위해 여러 개의 스포트라이트를 배치한다고 생각하면 됩니다. 한 주의 헤드는 대명사-명사 참조와 같은 장거리 의존성을 추적하고, 다른 주의 헤드는 '고양이' 주변의 '매트 위'라는 문구와 같은 로컬 컨텍스트에 초점을 맞출 수 있습니다. 이러한 전문화된 하위 주의 헤드를 결합하면 Transformer는 미묘한 의미를 더 잘 인코딩할 수 있습니다.

**그림 2:** 쿼리(Q), 키(K), 값(V) 벡터가 상호 작용하는 방식을 보여주는 도트-제품 주의 메커니즘의 스케일링된 그림입니다. 출처: Vaswani 외, "주의력만 있으면 충분하다"(2017). 공정 사용 조건에 따라 교육 목적으로 재현된 이미지입니다.

이 헤드는 표준 빌딩 블록으로 스케일링된 도트-제품 주의력을 사용하며, 코드로 요약하면 다음과 같습니다:

토치 가져오기

수학 가져오기

def scaled_dot_product_attention(Q, K, V):

    # Q, K, V는 [batch_size, heads, seq_len, d_k]입니다.

    d_k = Q.size(-1)

    scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    가중치 = torch.softmax(scores, dim=-1)

    반환 torch.matmul(weights, V)

각 헤드는 서로 다른 버전의 쿼리(Q), 키(K), 값(V)을 처리한 다음 결과를 병합합니다. 이러한 병렬화가 가능한 설계는 Transformer의 효율성의 핵심입니다.

위치 인코딩

재발이 없나요? 그렇다면 의문이 생깁니다: 모델이 어순을 어떻게 추적할까요? 위치 인코딩을 입력하면 각 토큰의 임베딩에 사인 곡선 또는 학습된 패턴을 추가하여 Transformer가 시퀀스 감각을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 각 단어에 고유한 타임스탬프를 부여하는 것과 같습니다.

3. 빠른 성능 대결

RNN/LSTM: 시퀀스 작업에는 적합하지만 단계별 처리로 인해 긴 시퀀스에는 느립니다.
CNN(예: ConvS2S): RNN보다 빠르지만 장거리 종속성에서는 여전히 완전히 병렬화되지 않습니다.
트랜스포머:
- 더 높은 처리량: 전체 시퀀스를 병렬로 처리할 수 있어 교육 속도가 훨씬 빨라집니다.
- 더 나은 결과: 트랜스포머는 짧은 교육 시간으로 기계 번역과 같은 작업에서 최고 수준의 점수(WMT14 EN-DE에서 28.4 BLEU)를 달성했습니다.
- 확장성: 데이터에 더 많은 GPU를 투입하면 거의 선형적으로(하드웨어 및 메모리 제한 내에서) 확장되는 것을 확인할 수 있습니다.

4. 복잡성 고려 사항: O(n²)와 이것이 중요한 이유

트랜스포머는 병렬화를 통해 트레이닝을 가속화하지만, 자체 주의는 시퀀스 길이 n에 대해 O(n²)의 복잡성을 수반합니다. 즉, 모든 토큰이 다른 모든 토큰에 주의를 기울이기 때문에 매우 긴 시퀀스에서는 비용이 많이 들 수 있습니다. 연구자들은 이 비용을 줄이기 위해 더 효율적인 주의 메커니즘(예: 스파스 또는 블록 단위 주의)을 적극적으로 연구하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 토큰 수가 수백만 개가 아니라 수천 개에 달하는 일반적인 NLP 작업의 경우, 이 O(n²) 오버헤드는 병렬 계산의 이점보다 더 큰 경우가 많습니다. 특히 적절한 하드웨어가 있는 경우 더욱 그렇습니다.

5. 대규모 언어 모델(LLM)에 중요한 이유 5.

GPT, BERT, T5와 같은 최신 LLM은 트랜스포머의 계보를 직접 거슬러 올라갑니다. 그 이유는 원본 논문이 병렬 처리, 자체 주의, 유연한 컨텍스트 창에 중점을 두었기 때문에 번역을 비롯한 다양한 작업에 이상적으로 적합했기 때문입니다:

텍스트 생성 및 요약
질문-답변
코드 완성
다국어 챗봇
그리고 네, 새로운 AI 글쓰기 도우미에는 항상 말장난이 숨어 있는 것 같습니다.

요컨대, "주의만 있으면 됩니다"는 수십억 개의 토큰을 수집하고 거의 모든 NLP 작업을 처리하는 대규모 모델을 위한 길을 열었습니다.

6. 더 많은 컴퓨팅이 필요합니다: Introl의 배포가 필요한 경우

문제는 이거예요: 트랜스포머는 매우 배고프다는 것입니다. 대규모 언어 모델을 훈련하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다. 이러한 병렬 처리를 모두 활용하려면 때로는 수천 개 또는 수만 개에 달하는 강력한 GPU 배포가 필요합니다. 바로 이때 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라가 필요합니다.

인트롤은 이러한 시스템이 얼마나 방대해질 수 있는지 직접 경험했습니다. 촉박한 일정에 100,000개 이상의 GPU가 포함된 빌드 작업을 수행해왔으며, 이는 물류 능력에 관한 이야기입니다. 유니티는 모든 것이 효율적으로 작동하도록 GPU 서버, 랙, 고급 전력/냉각 설정을 배포하는 데 주력하고 있습니다. 수천 개의 노드에서 Transformer 기반 모델을 동시에 훈련할 때 하드웨어 병목 현상은 시간과 비용 모두에서 에너지 소용돌이를 일으킵니다.

대규모 GPU 클러스터: 유니티는 10만 개 이상의 GPU를 배포한 경험이 있어 랙 앤 스택 구성, 케이블링, 전원/냉각 전략의 복잡성을 잘 이해하고 있으며, 이를 통해 모든 것을 안정적으로 유지합니다.
신속한 동원: 며칠 내에 2,000개의 GPU 노드를 추가해야 하나요? 유니티의 전문 팀이 72시간 이내에 현장에 도착하여 운영할 수 있습니다.
엔드투엔드 지원: 펌웨어 업데이트 및 iDRAC 구성부터 지속적인 유지 관리 및 성능 점검까지, 데이터 과학자가 혁신에 집중할 수 있도록 Atlassian이 물류를 관리합니다.

7. Looking Ahead: 더 큰 모델, 더 큰 꿈

"주의만 있으면 충분하다"는 단순한 이정표가 아니라 향후 확장을 위한 청사진입니다. 연구원들은 이미 더 긴 컨텍스트의 트랜스포머, 효율적인 주의 메커니즘, 그리고 방대한 코퍼라(지역 서점뿐 아니라 전체 도서관)를 처리하기 위한 고급 희소성(sparsity)을 탐구하고 있습니다. GPU 가속 컴퓨팅에 대한 욕구는 점점 더 커질 것이니 안심하세요.

이것이 바로 트랜스포머 시대의 아름다움입니다. 적절한 하드웨어 전략과 결합하면 우아하게 확장할 수 있는 모델을 보유하고 있습니다. 따라서 차세대 AI를 구축하든 범용 번역의 경계를 넓히든, 대규모 GPU 배포에 능숙한 인프라 파트너를 확보하는 것은 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 실질적인 경쟁 우위를 확보하는 것입니다.

최종 생각: AI 게임 혁신

' 주의만 있으면 충분하다'는 논문은 기발한 제목을 넘어 지각변동을 일으켰습니다. 트랜스포머는 기계 번역에서 코드 생성에 이르기까지 모든 것을 변화시켰습니다. 이러한 힘을 대규모로 활용하려면 뛰어난 아키텍처와 그에 못지않은 뛰어난 인프라를 결합하는 것이 관건입니다.

확장할 준비가 되셨나요? 인트롤의 특화된 GPU 인프라 배포 적절한 하드웨어가 AI의 모든 차이를 만들 수 있기 때문에 다음 대규모 Transformer 프로젝트를 가속화할 수 있습니다.

이 글의 시각화는 원래 "주의만 있으면 충분하다" 논문(Vaswani et al., 2017)에서 가져온 것으로, 교육적 목적의 공정 사용에 따라 저작자 표시가 포함되어 있습니다. 전체 연구에 관심이 있는 독자는 https://arxiv.org/abs/1706.03762 에서 해당 논문을 확인할 수 있습니다.

트랜스포머 혁명: '관심만 있으면 된다'가 현대 AI를 재편한 방법