Transformer(트랜스포머)가 과연 마지막 모델일까?
최근 가장 잘나가는 모델은 단연코 ‘트랜스포머’입니다. 데이터 사이언스 분야를 모르는 사람들은 트랜스포머 영화를 떠올릴법한 이 모델의 대한 이야기가 끊이지 않습니다.
처음에 자연어 처리(NLP)를 위해 시작된 이 알고리즘은 이제 이미지 인식, 강화 학습, 심지어 날씨 예측까지 광범위하게 응용되고 있습니다.
트랜스포머의 탄생
Transformer가 처음 등장했을 때, 많은 이들은 단순히 언어 간 번역을 위한 모델로 생각했습니다. 하지만 그 성공은 곧 데이터 사이언스 전반의 기대를 넘어섰죠. 예를 들어, 이미지 분석 등 언어모델이 아닌 영역까지 확장되었습니다.
이제는 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)에서 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 것 이상으로 세상의 다양한 사실을 알고 복잡한 언어 스타일을 재현하는 놀라운 능력을 보여줍니다.
Transformer의 다양성과 잠재력에 대해 많은 데이터 과학자들은 한 가지 의문을 품게 되었습니다. “Transformer로 모든 것을 해결할 수 있는가?” 즉, 그 많은 응용 분야를 생각해볼 때, Transformer를 사용하지 않을 이유가 과연 있을까요?
Transformer 모델의 장단점
장점으로는 Transformers를 사용하여 낼 수 있는 엄청난 성능을 들 수 있습니다. 특히 대용량의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 학습하는 데 있어서는 다른 어떤 모델보다도 뛰어난 성과를 보여줍니다.
게다가 특정한 작업에 국한되지 않고, 다양한 분야에 응용 가능하다는 점도 큰 이점입니다. 그러나 모든 문제에 Transformers가 완벽한 해결책은 아닙니다.
Transformers는 많은 인공 신경망 모델처럼 대량의 데이터와 높은 계산 자원이 필요합니다. 간단한 문제나 데이터 양이 적은 상황에서는 과한 자원을 소모할 수 있으며, 효용성도 떨어질 수 있습니다.
간단히 문제는 svm(서포트벡터머신)과 같은 모델이 훨씬 자원 효율적이라는 이야기죠. 이는 실제 실험으로 밝혀진 내용입니다. 현대는 복잡한 문제와 단순한 문제가 혼재되어 있습니다.
Transformer 모델의 확장 사례
앞에 잠깐 언급 했던 이미지 영역에서 트렌스포머 모델에 대해 이야기 보시죠. 이미지 영역에서 정통적인 방식은 CNN이라는 것을 아마 아실거예요.
하지만 이미지 인식 분야에서 Vision Transformer(ViT)라는 모델은 기존의 컨볼루션 신경망(CNN)들을 넘어서고 있습니다. 또 강화 학습에서는 Decision Transformer가 장기적인 목표를 학습하는 데에 활용되고 있죠.
이렇게 대부분의 분야에 트랜스포머 모델에 대한 적극적인 사용이 일어나고 있습니다. 그리고 나름대로의 좋은 성과를 내고 있는 것도 사실이죠.
하지만 이러한 혁신도 중요하지만 때로는 간단한 솔루션이 더 나을 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 비즈니스 도메인에서는 필히 인간의 통찰력이 필요한 부분이 있으며, 오히려 간단한 규칙 기반 모델이 더 효과적일 수 있습니다.
또 한가지는 트렌스포머 모델의 한계입니다. 그 동안 트랜스포머 모델들은 파라미터를 늘리는 방식으로 성장해 왔습니다. 거대한 모델을 만드니 성능이 좋아진 측면이 있었죠.
하지만 이 모델의 크기를 키우는 데 한계가 있다는 것입니다. 이런 생각을 하면 트랜스포머 모델의 그 이상의 다른 모델이 나와야 더 정교한 AI를 만들 수 있는 것 아닌가? 하는 생각까지 하게 됩니다.
마무리
Transformer가 가질 수 있는 잠재력은 무궁무진합니다. 그러나 모든 문제에 만능 열쇠처럼 적용되는 것은 아닙니다. 문제의 본질과 요구 사항에 맞게 다양한 모델과 기법을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
결국, 머신러닝의 핵심은 데이터와 문제를 어떻게 해석하고 적절히 대응할 수 있는가에 달려 있습니다. 데이터 사이언티스트로서, 우리는 항상 ‘도구’와 ‘문제’의 균형을 유지해야 할 것입니다.
