정리하면, 트랜스포머 모델의 등장은 자연어 처리뿐 아니라 시퀀스 데이터 처리 전반에 혁신을 가져왔으며, 다양한 작업에서 성능을 획기적으로 향상시켰습니다. 셀프 어텐션 메커니즘과 병렬 처리의 이점을 활용해 트랜스포머 모델은 더 긴 문맥 의존성을 효과적으로 학습하고 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

이러한 혁신 덕분에 BERT(인코더 기반), GPT(디코더 기반)와 같은 강력한 LLM들이 개발되었습니다. 또한, 이 모델들은 텍스트 처리에 국한되지 않고, GPT-4와 같은 멀티모달 모델을 통해 이미지와 같은 다양한 형태의 데이터로도 확장되고 있습니다.

다음 장에서는 트랜스포머에 대해 더 깊이 알아보고 LLM의 작동 원리와 함께, 이러한 모델들이 우리의 삶과 산업 전반에 어떤 변화를 가져오고 있는지 심층적으로 살펴보겠습니다.