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TL;DR
RNN과 LSTM은 시퀀스 데이터를 순차적으로 처리하는 구조적 한계로 인해 병렬화가 어렵고 장기 의존성 학습에 제약이 있었다. 트랜스포머는 이러한 문제를 해결하기 위해 어텐션 메커니즘을 도입하여 입력 시퀀스 전체를 동시에 처리하는 병렬 구조를 채택했다. 이는 연산 효율성을 극대화하고 문맥 정보를 효과적으로 포착할 수 있게 하여 현대 LLM의 핵심 아키텍처로 자리 잡았다.
챕터별 상세
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RNN의 순차적 처리와 한계
RNN은 시퀀스 데이터를 순차적으로 처리하며 이전 상태를 다음 단계로 전달한다. 이 구조는 긴 시퀀스에서 정보가 희석되는 장기 의존성 문제와 병렬 연산이 불가능한 구조적 한계를 가진다.
RNN은 시퀀스 데이터를 처리하는 기본적인 신경망 구조로, 이전 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 들어가는 순환 구조를 가진다.
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LSTM의 게이트 메커니즘과 기울기 소실 방지
LSTM은 입력, 망각, 출력 게이트를 도입하여 정보의 흐름을 제어한다. 이를 통해 RNN의 고질적인 기울기 소실 문제를 완화하고 더 긴 문맥을 유지할 수 있게 되었다.
기울기 소실 문제는 딥러닝 학습 시 역전파 과정에서 기울기가 0으로 수렴하여 학습이 제대로 이루어지지 않는 현상이다.
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트랜스포머의 병렬 구조와 어텐션 메커니즘
트랜스포머는 순차적 처리 대신 어텐션 메커니즘을 통해 입력 시퀀스 전체를 한 번에 처리한다. 이는 병렬 연산을 가능하게 하여 학습 속도를 획기적으로 높였으며, 문맥 내 모든 단어 간의 관계를 직접 계산하여 정보 손실을 최소화한다.
어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 단어들 간의 연관성을 계산하여 문맥적 의미를 파악하는 핵심 기술이다.
용어 해설
- RNN
- — 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 이전 상태의 정보를 다음 상태로 전달하는 신경망 구조이다. 순차적 처리 방식으로 인해 병렬 연산이 어렵고, 시퀀스가 길어질수록 정보가 희석되는 장기 의존성 문제가 발생한다.
- LSTM
- — RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 게이트 메커니즘을 도입한 구조이다. 입력, 망각, 출력 게이트를 통해 정보의 흐름을 제어함으로써 더 긴 문맥 정보를 유지할 수 있도록 설계되었다.
- Attention Mechanism
- — 입력 시퀀스의 모든 위치를 참조하여 중요한 정보에 가중치를 두는 방식이다. 특정 단어를 처리할 때 문맥 내 다른 단어들과의 관계를 직접 계산하여 정보 손실을 최소화하고 문맥 이해도를 높인다.
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원문 발행 2026. 07. 09.수집 2026. 07. 09.출처 타입 YOUTUBE
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