트랜스포머(Transformer) 구조 해설 – LLM의 핵심 원리

GPT, BERT, Claude 등 우리가 흔히 접하는 인공지능 모델들의 공통 기반에는 '트랜스포머(Transformer)'라는 구조가 있습니다. 이 구조는 단순한 알고리즘을 넘어, 인공지능의 언어 이해 능력을 근본적으로 바꾼 혁신이죠. 이 글에서는 트랜스포머가 무엇인지, 왜 주목받는지, 그리고 그것이 현재의 LLM을 어떻게 가능하게 만들었는지를 풀어봅니다. 특히 복잡한 수식이나 논문 용어를 배제하고, 내가 실제로 기술을 접하며 느낀 시각과 사례를 중심으로 설명했기 때문에, AI 비전공자나 일반 사용자도 충분히 이해할 수 있는 내용으로 구성했습니다.

트랜스포머란 무엇인가 – 순서가 아닌 ‘관계’를 읽는 인공지능

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 브레인이 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 처음 소개된 자연어 처리 모델 구조다. 이 기술은 이전까지 주류였던 RNN이나 LSTM과 달리, 문장의 순서보다 ‘단어 간 관계성’을 중심으로 정보를 처리한다. 내가 트랜스포머의 개념을 처음 접했을 땐, 사실 수식이나 구조보다 이 발상의 전환이 더 흥미로웠다. 문장을 순차적으로 읽지 않고, 단어들이 서로에게 얼마만큼 주목해야 하는지를 스스로 계산해낸다는 발상은 단순히 기술이 아니라 언어를 대하는 태도 자체가 달라졌다는 걸 의미했다. 기존 방식은 순차적 구조에 기반해 단어를 한 줄로 따라가며 처리했기 때문에, 문장이 길어질수록 정보 손실이나 지연이 발생하는 구조적 한계가 있었다. 반면 트랜스포머는 문장의 모든 단어를 동시에 바라보며, 각 단어가 다른 단어에 얼마나 주목해야 하는지를 결정하는 ‘어텐션(attention)’ 메커니즘을 기반으로 작동한다. 나는 이 구조가 마치 사람의 사고 방식과 닮았다고 느꼈다. 우리가 대화를 들을 때 단어를 일일이 순서대로 분석하기보단, 어떤 단어가 중요한지 직관적으로 파악하고 문맥을 조합하듯, 트랜스포머도 그런 식으로 문장을 바라본다는 점에서 기술적인 진보를 넘어선 개념적 혁신이라고 생각했다. 실제로 이 구조 덕분에 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 작업에서 성능이 비약적으로 향상됐다. GPT 시리즈, BERT, T5, LLaMA 등 거의 모든 최신 LLM의 기반 구조가 트랜스포머인 것도 이 때문이다. 나는 이 기술이 ‘LLM의 심장’이라고 부를 만하다고 본다. 트랜스포머 없이는 지금 우리가 사용하는 챗봇, 자동번역, 문서 생성 등의 기능 대부분이 불가능했을 것이다. 그만큼 이 구조는 단순한 기술의 한 부분이 아니라, 현대 인공지능의 패러다임 자체를 뒤바꾼 본질적 발명이라고 말할 수 있다.

트랜스포머의 핵심, ‘어텐션’ 메커니즘을 이해하다

트랜스포머를 이해하는 핵심은 단연 ‘어텐션(attention)’이다. 이는 모델이 입력된 문장의 모든 단어를 대상으로, 각 단어가 다른 단어에 얼마나 집중해야 하는지를 계산하는 메커니즘이다. 이걸 처음 들었을 때는 추상적으로 느껴졌지만, 실제로는 꽤 직관적이다. 예를 들어 문장 “나는 사과를 먹었다”에서 ‘먹었다’라는 동사가 있을 때, 이 단어는 ‘사과’에 주목해야 올바른 해석이 가능하다. 어텐션은 바로 이 주목의 강도를 수치로 계산해 모델이 어떤 정보를 더 중요하게 여겨야 하는지를 학습하게 만든다. 내가 이 메커니즘의 힘을 실감한 건 번역 결과를 비교할 때였다. 같은 문장을 RNN 기반 번역기와 트랜스포머 기반 번역기로 각각 돌려봤는데, 전자는 어색하고 순서에 민감한 반면, 후자는 문맥 흐름을 자연스럽게 살려냈다. 트랜스포머가 단순히 순서를 따르는 게 아니라 문장 전체를 망라하고 가장 중요한 정보를 중심으로 재해석한다는 걸 직접 확인한 순간이었다. 특히 다의어가 포함된 문장에서 이 차이가 극명하게 드러났다. 같은 단어라도 문맥에 따라 의미가 달라지는 경우, 트랜스포머는 그 문맥까지 파악하고 적절한 해석을 내놓는다. 이건 정말 놀라운 일이었다. 기술적으로 어텐션은 Query, Key, Value라는 구조로 작동한다. 각 단어는 이 세 가지 값을 통해 다른 단어들과의 관계 강도를 계산하고, 그 결과로 문장을 ‘이해’하게 된다. 나는 이 구조가 처음엔 다소 복잡해 보여도, 결국 핵심은 ‘중요한 정보에 집중하는 법을 학습한다’는 것이라고 생각한다. 그리고 이 능력은 인간의 인지 능력과도 상당히 닮아 있다. 그래서인지 트랜스포머 기반 모델은 인간처럼 생각하는 AI를 구현하는 가장 강력한 방법론으로 인정받고 있다. 어텐션은 단지 계산 과정이 아니라, AI가 세상을 읽는 ‘방식’ 그 자체인 셈이다.

트랜스포머 이후, AI는 어떻게 달라졌나

트랜스포머가 등장한 이후, 자연어 처리 분야는 전혀 다른 차원으로 진입했다. 내가 체감한 가장 큰 변화는 ‘이제는 사람처럼 문장을 쓰고 이해하는 AI가 존재한다’는 사실이다. 이전에는 길거나 복잡한 문장은 번역 오류가 많았고, 글쓰기 보조 기능도 문법 체크 수준에 머물렀다. 하지만 트랜스포머 기반 LLM은 그 문장의 뉘앙스, 감정, 흐름까지 잡아내며 창의적인 결과물까지 만들어낸다. 이는 단순히 기술이 발전했다는 차원을 넘어, ‘기계가 언어를 진짜로 다루기 시작했다’는 증거라고 나는 본다. LLM이 텍스트 생성에만 머물지 않고, 코드 작성, 이미지 캡션 생성, 심지어 음성 텍스트 분석까지 확장된 것도 트랜스포머의 덕분이다. 특히 멀티모달 AI가 발전하면서 이 구조는 언어를 넘어 감각의 세계로도 확장되고 있다. 나는 이 흐름을 볼 때마다, 트랜스포머가 단지 언어 모델이 아니라, 인공지능이 세상을 이해하는 ‘범용 인식 엔진’처럼 느껴진다. 미래의 AI는 결국 다양한 정보(텍스트, 이미지, 음성 등)를 통합적으로 이해하고 판단해야 하는데, 트랜스포머는 이 통합적 구조에 가장 적합한 해답을 제시해주고 있다. 무엇보다 이 구조가 오픈소스화되면서 수많은 연구자와 개발자들이 손쉽게 AI를 실험하고 발전시킬 수 있는 환경이 열렸다는 점도 중요하다. 나는 이를 ‘기술의 민주화’라고 부른다. 예전 같았으면 수십억 원의 인프라가 필요한 모델 개발이, 지금은 누구나 로컬 환경에서, 심지어 클라우드 없이도 가능한 시대가 왔다. 트랜스포머는 그 중심에 있었다. 단지 구조 하나가 이렇게까지 기술 산업의 방향성과 문화, 접근 방식을 바꿔놓은 사례는 드물다. 그래서 나는 이 기술이 그저 모델 중 하나가 아니라, AI의 근본 언어가 되어버렸다고 생각한다.

트랜스포머는 AI 시대의 문법이다

트랜스포머는 단순한 딥러닝 구조가 아니다. 그것은 오늘날 인공지능이 사고하고 판단하며 창조하는 방식의 기초 문법이다. 이 구조가 등장하기 전과 후를 비교해보면, 우리는 지금 완전히 새로운 AI 세상에 살고 있다는 걸 실감하게 된다. 순서를 따르던 인공지능에서 관계를 해석하는 인공지능으로의 전환, 이것이 트랜스포머가 만들어낸 근본적 변화다. 앞으로 어떤 모델이 등장하든, 트랜스포머의 철학과 구조는 여전히 그 중심에서 중요한 축을 담당할 것이다. 나는 이 기술을 단순히 'LLM의 근간'이라기보다, 'AI가 인간처럼 언어를 이해할 수 있게 한 열쇠'라고 부르고 싶다.